基于多项式基的Camellia算法S盒硬件优化

该文提出一种基于不可约多项式的Camellia算法S盒的代数表达式，并给出了该表达式8种不同的同构形式。然后，结合Camellia算法S盒的特点，基于理论证明给出一种基于多项式基的S盒优化方案，此方法省去了表达式中的部分线性操作。相对于同一种限定门的方案，在中芯国际(SMIC)130 nm工艺库中，该文方案减少了9.12%的电路面积；在SMIC 65 nm工艺库中，该文方案减少了8.31%的电路面积。最后，根据Camellia算法S盒设计中的计算冗余，给出了2类完全等价的有限域的表述形式，此等价形式将对Camellia算法S盒的优化产生积极影响。     

基于颜色校正的水下照明图像融合方法

针对水下照明图像存在不均匀色偏、对比度低和细节模糊等问题，提出了一种基于颜色校正的水下照明图像融合方法。首先利用图像通道间的像素相关性，对红通道进行补偿；然后基于颜色校正图像，利用非线性反锐化掩蔽（Nonlinear unsharp masking）技术获得锐度增强图像，采用具有瑞利分布的限制直方图获得全局拉伸图；最后通过多尺度融合策略生成融合图像。在自建数据集（Real underwater lighting image,RULI）上的实验结果表明：本文方法能够去除混合光照在成像过程中的不均匀散射干扰，并大幅度提高图像的细节清晰度。其图像质量评估指标（Underwater image quality measures,UIQM）和（Image entropy,IE）的平均值分别为4.7399和7.7617，优于现有文献涉及的相关算法。     

基于太赫兹光谱的大鼠脑缺血早期诊断技术的研究

脑缺血是一种常见的突发性脑外科疾病，具有较高的致死致残率，快速、准确对脑缺血程度进行检测对脑缺血的诊断与治疗工作具有重要意义。基于衰减全反射式太赫兹时域光谱技术，分别对脑缺血时间为0, 0.5, 1, 2, 4, 6和24 h的大鼠脑脊液和血清进行光谱检测，并对不同缺血时间的大鼠脑脊液和血清的吸收系数和折射率随缺血时间的变化规律进行分析。结果表明，与对照组相比，不同缺血时间的大鼠脑脊液和血清的吸收系数和折射率均存在一定的差异。在此基础上，根据不同缺血时间的大鼠脑脊液和血清的吸收系数，采用主成分分析法和机器学习算法对大鼠的脑缺血程度进行自动分类识别。其中，基于脑脊液吸收系数的支持向量机分类模型的识别准确率相对较高，达到了89.3%。该方法为脑缺血的早期诊断提供一种新的检测方法。     

有机化学课程虚拟教研室的建设与实践

提出有机化学课程虚拟教研室的建设目标和建设内容，通过36校联动，分组分层次推进有机化学课程虚拟教研室建设，并开展相关教研活动。系统阐明有机化学课程虚拟教研室的组织形式和机制建设。总结有机化学课程虚拟教研室建设以来的一系列跨校教研活动。重点论述有机化学课程虚拟教研室在教学资源建设方面的进展。通过发挥各成员学校教师在教学、科研上的特色和优势，推动互联互通、共建共享型有机化学课程虚拟教研室建设，实现协同教研新形态。