一、引言：图像加密 —— 数字时代的隐私防护刚需在大数据与物联网时代，图像作为信息传递的核心载体，广泛应用于医疗、军事、金融、社交等领域。然而，图像数据在传输与存储过程中面临着窃取、篡改、泄露等安全风险（如医疗影像隐私泄露、军事卫星图像窃取），因此亟需高效、高安全的加密技术保障数据隐私。传统图像加密算法（如 AES、DES）多基于文本加密逻辑，难以充分适配图像的像素相关性、高冗余度等特性，存在加密

一、引言：路径跟踪 —— 移动机器人自主运行的核心支撑移动机器人（AGV、自动驾驶小车、服务机器人等）的自主化运行，离不开 “路径规划” 与 “路径跟踪” 两大关键环节。路径规划解决 “去哪里、走哪条路” 的问题，而路径跟踪则要实现 “精准跟着规划路径走” 的目标。在复杂动态环境中，如何生成无碰撞的可行路径，并通过高效控制算法实现速度与位置的精准跟踪，直接决定机器人的作业效率与运行安全性。

在零售、快消等行业，商品月销售量预测直接决定库存周转效率、采购计划制定与营销资源分配。然而，月销量数据受 “季节性波动（如双十一促销）、多变量耦合（如价格与广告投入联动）、数据稀疏性（新品销量样本不足）” 三重约束，传统模型（如 ARIMA、本地 LSTM）面临 “算力不足难支撑多品类并行预测、预训练缺失难适配新品场景、流程割裂难实现端到端落地” 的困境。云模型依托云端算力集群、预训练基础模型与标

在分布式能源渗透率持续提升的背景下，光伏（PV）发电的间歇性与随机性给配电网安全经济运行带来挑战，储能系统（ESS）的协同配置成为关键解决方案。IEEE33 节点配电网作为典型的辐射状配电系统，包含 33 个节点、32 条支路，额定电压 12.66kV，总有功负荷 3.715MW、无功负荷 2.300Mvar，其节点负荷分布与网络拓扑特性为分布式光伏储能配置提供了标准化测试场景。

在自动驾驶、机器人导航、无人机追踪等场景中，精准的目标位置输出是核心需求。单一传感器定位存在明显局限：GPS 易受遮挡干扰导致定位跳变，里程计存在累积误差，电子罗盘易受电磁干扰影响航向精度。基于卡尔曼滤波的多源传感器目标融合方案，通过融合 GPS、里程计与电子罗盘数据，有效互补各传感器优势，抑制误差累积，实现目标滤波位置的稳定、精准输出，为各类定位导航任务提供可靠支撑。一、多源传感器定位痛点与融合

一、癌症诊断的痛点：传统方法与 AI 技术的 “双向奔赴”癌症诊断的核心诉求是早期发现、精准分型，但传统诊断方式（如病理活检、影像学分析）存在明显局限：病理活检依赖医生经验，主观性强且耗时；影像学检查对微小病灶的识别率不足，易出现漏诊、误诊。而人工神经网络（ANN）作为 AI 领域的经典模型，具备强大的特征提取与模式识别能力，可通过学习海量医疗数据（如基因表达数据、病理图像特征、血液指标）自动构建

在科技飞速发展的今天，机器人的身影已广泛出现在工业制造、物流运输、医疗服务、家庭陪伴等诸多领域 ，承担着各种各样复杂且关键的任务。从工厂中高效运作的机械臂，到物流仓库里灵活穿梭的搬运机器人，再到医院中协助医护人员工作的服务机器人，它们的存在极大地提高了生产效率，改善了人们的生活质量。然而，要让机器人在这些复杂多变的实际场景中稳定、可靠地运行，实现高效的自主导航，机器人避障与路径规划技术就成为了核心

一、引言1.1 研究背景与意义在数字化时代，图像作为信息传递的核心载体，广泛应用于军事通信、医疗影像、金融数据等关键领域。然而，网络传输的开放性导致图像信息面临窃取、篡改、伪造等安全威胁，传统加密算法（如 AES、DES）因图像数据的高冗余性、强相关性和大容量特性，存在加密效率低、密钥空间不足等问题，难以满足实时安全需求。混沌系统因对初始条件和参数的极端敏感性、伪随机性强、遍历性好等特性，与密码学

一、引言：二维连杆机器人路径规划的工程需求与研究背景二维连杆机器人（如平面二连杆、三连杆机械臂）作为工业装配、物流分拣、医疗辅助等领域的核心执行机构，其路径规划的核心目标是在复杂二维环境中，寻找一条从起始姿态到目标姿态的无碰撞路径，同时满足机器人运动学约束（如关节角度限制、连杆长度约束）与工程要求（如路径平滑、规划高效）。

针对多机器人在网格地图环境中导航面临的路径冲突频发、任务分配不合理、协同效率低等问题，提出一种基于改进 A算法的多机器人协同导航方案。该方案采用栅格法构建环境模型，通过改进 A算法为单机器人规划局部最优路径，引入时间窗机制与优先级分配策略解决多机器人路径冲突，结合任务距离与机器人性能实现动态任务分配，最终实现多机器人无碰撞、高效率的协同导航。