为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性

以均匀化方法为理论基础,对铰接式自卸车的铰接体进行多载荷工况下的拓扑优化研究.在确定各工况权重时,综合考虑权重本身的不确定性和专家可信度,利用盲数理论对专家的意见进行了不确定性的量化表示进而求出权重,并把权重值应用到多工况拓扑优化中,最后对铰接体的结构进行了可靠性分析,所得结果证明基于盲数理论取得的权重的合理性

本文采用系列截面法,较系统地对退火纯铁晶粒的拓扑构形进行了实验研究,并着重分析了拓扑参量的分布特性及有关规律

以\金属晶粒Euler指数与空间直径相对等值规律\为基础,本文采用列表方式系统地归纳总结了金属多晶体的晶粒尺寸与拓扑参量两类参量的分布数字特征之间的定量函数关系。这些关系可相当便利地用于根据晶粒尺寸参量的分布数据直接估计出拓扑参量分布的宽度、不对称程度和峰态等,并对这种估计办法的可靠程度进行了实验验证

§3-4 信号通过常参量线性电路 信号通过电路的波形失真 调幅信号（波包）的传输——群时延 电路的因果律 §3-5 采样定理 §4-1 网络拓扑分析的基本知识

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统.鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性.仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信.外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性

1、全光交换概念 1.1全光交换优点; 1.2分类。 2、全光网的拓扑结构; 2.1物理拓扑; 2.2逻辑拓扑; 2.3光网络的保护

5.5 基于超构表面的量子性质 5.5.1 量子干涉和量子关联 5.5.2 量子光源 5.5.3 量子态操控 5.5.4 其它 5.6 基于拓扑光子结构的量子性质 拓扑保护下的量子纠缠、量子光源（如单光子源、量子纠缠源、非经典光源）及量子态操控

在这里我不想把给出理论公式,公式看 不懂会给人带来理解和阅读上的困难 下面是涉及的关键词: 微分几何,辛几何, Riemann几何, Finsler几何, 复几何,李群,拓扑学,拓扑不变量,弦理论,拓扑 量子场论,共形场论, Chern-Simons-理论, SimonDonaldson四维流形理论, Vaughan-Jones-扭结 不变量,镜面对称,量子群,“魔群”,非交换几何, Mores理论,指标理论