实体搜索旨在从大量文档中准确找到与用户查询相关的实体，是信息检索中一个重要任务。实体搜索任务在提升用户体验、跨领域应用、大数据分析和智能服务中发挥着关键作用。随着大语言模型（LLM）的发展，其在多个领域中展现了卓越的性能。LLM的强大语义理解和生成能力能有效提升实体搜索的准确度，但目前针对实体搜索任务的LLM效果评测尚未充分展开。因此，提出了一种面向实体搜索任务的LLM评测框架，通过构建并公开发布跨领域中文实体搜索测试集，不仅能够完善该评测体系，还能为进一步优化和应用这些模型提供有价值的参考。此体系在九个开源LLM上进行了测试，展示了这些LLM在实体搜索中的实际效果。通过对比试验，从不同角度评估并分析了LLM的性能，为其在实体搜索领域的应用提供实证依据，并为未来的研究提供新思路。

目标行动信息是重要的情报数据内容，判断其行动信息是否可靠的一个重要依据是目标行动是否在时空上一致。通过形式化定义作为检测对象的目标行动信息库和作为检测依据的目标行动时空常识库，提出了一种目标行动的时空一致性检测问题的建模方法，在此基础上定义了目标行动时空一致性检测问题，并据此建立了目标行动的时空一致性的度量指标体系，设计了基于回答集编程（Answer Set Programming，ASP）的目标行动时空一致性检测算法。对相关典型军事目标活动信息的质量检测试验结果表明本研究成果具有应用参考价值。

人工智能的迅猛发展已经深入到各行各业，深度神经网络（DNN）广泛应用于多个领域。然而，随着应用的普及，暴露出对抗攻击对智能模型脆弱性的严重威胁。对抗攻击可能导致模型失效，特别是在商业和军事安全等关键领域，造成潜在的严重后果。这类攻击通过精心设计的输入，干扰模型的正常运行，进而危及系统的安全性和可靠性。为全面、科学地评估不同模型算法的鲁棒性，首次提出了一种基于主成分分析（PCA）的量化评估框架，涵盖了误分类率、不可感知性、攻击效率等多个关键评估指标。通过对20余种模型算法进行测试，并利用PCA对高维数据降维，提取主要评估因素，简化数据结构，最终得出各算法的综合评分。试验结果表明，所提出的评估方法有效且可靠，为模型鲁棒性研究提供了科学指导。

人工智能（AI）技术在计量学领域的应用日益广泛，为传统计量方法注入新的活力。在本文中，从微观、中观和宏观三个层面，综述了AI在计量学中的应用和发展趋势。在微观层面，重点分析了AI技术在光学测量、力学测量、量子计量和自动化校准等领域的创新应用；在中观层面，探讨了智能传感网络、边缘AI和区块链技术的融合发展；在宏观层面，总结了AI在环境监测、工业制造等领域的实践应用。基于文献分析发现，近十年来AI计量学研究呈快速增长态势，2018年后研究热度显著提升。围绕标准化、不确定性量化、模型可解释性等关键问题，探讨了当前面临的挑战并展望了未来研究方向。

对抗鲁棒性是智能模型安全性测评的重要组成部分。目前，对迁移攻击的研究主要局限于固定预算攻击，缺少对最小距离攻击的研究。此外，对于迁移攻击的评估或攻击迁移性的测量，并没有一个统一、全面的评估框架，这也给智能模型安全性测评带来很大挑战。针对以上问题，提出了一种基于最小距离的对抗攻击迁移性评估框架，框架首先通过搜索的方法找到攻击能够成功转移的最小预算；然后，使用一个结合扰动大小和攻击成功率的总体分数以及一个最优性度量，比较了不同攻击的迁移性。总体分数既可以反映不同攻击的迁移性强弱，也可以通过对比不同目标模型的分数，确定针对迁移攻击的鲁棒性的高低，最优性度量量化了一种攻击与最优解的接近程度。试验结果表明，我们的方法可以击败现有的最佳方法，并得出了一些经验性的结论。

为提高三维激光投影系统现场使用的灵活性和快速性,提出了一种基于对象空间采样的三维激光投影系统校准方法。该方法直接将待投影对象上的一点经过透视变换映射到单目相机的像素平面,再利用待投影对象空间采样所获取到的相机像素平面与振镜数字量平面之间的单应性矩阵,得到该点所对应的数字量控制信号。通过拍摄两张图像便可实现整个三维激光投影系统的校准。试验结果表明,利用该方法,投影系统校准时间小于5 min,在3 m范围内投影定位误差小于±0.4 mm,满足工业场景的应用需求。同时,该方法对于大型待投影对象中多台振镜的协同工作有重要意义。

传统热流传感器动态校准方法,如热风洞法、激波管法等,已不能适应未来高速热流传感器的动态校准需求,存在输出热流小、热流不均匀、信号单一等问题。文中所搭建的动态测试平台,采用半导体激光器作为热流源,可以产生阶跃、脉冲、方波、扫频正弦等激励信号。时域上利用脉冲信号对传感器进行动态校准,测得其时间常数最大为87 μs,且脉冲宽度在一定范围内变化时,时间常数的变化较小；频域上利用周期性的方波信号对传感器进行动态校准,通过FFT（Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换）得到传感器与光电探测器的频谱特性曲线计算幅值比并做归一化,得到其响应频率为2 160 Hz。

角度测量的结果对计量、检定和校准的准确性有重要影响。随着精密加工制造技术的进步,光学陀螺在动态角度的测量和校准中广泛应用,具有精度高、可靠性好、响应速度快等优点,在惯性测量中发挥着重要的作用。介绍了光学陀螺基本工作原理,阐述了国内外光学陀螺测角技术的研究现状,介绍了环形激光动态测角仪与角速度标准装置在测角中的应用。如今,光学陀螺测角正向着数字化、自动化和智能化的方向迅速发展,未来的研究将进一步提升角度测量的灵敏度、稳定性及动态性能。

针对膜片式水听器灵敏度和抗净水压能力无法兼得的问题,提出了一种基于银膜片的MEMS（Micro-Electro-Mechanical System,微机电系统）光纤法布里-珀罗（F-P）水听器,并对其进行了制作和测试。使用基于牺牲层的膜片工艺制作银膜片作为声压敏感单元,利用空气作为F-P腔内的材料,提升了MEMS光纤F-P水听器的声压灵敏度。对所制备的MEMS光纤F-P水听器的性能进行了测试和分析。结果表明,该光纤F-P水听器在80~800 Hz范围内相位灵敏度在-157±3 dB re 1rad/μPa范围内,400 Hz处的动态范围为56.21 dB。该水听器具有结构简单、灵敏度高等优势。

角速度灵敏度是表征加速度计角运动误差的重要指标之一,但现行加速度计测试标准中缺乏具体的测试方法,影响加速度计角运动误差的补偿。首先,分析了现行标准中角速度灵敏度的定义,指出角速度灵敏度测试的基本要求；其次,参考加速度计测试的旋转标定法,提出了使用同轴双离心机用于角速度灵敏度测试；最后,以单轴加速度计为例,给出了具体的角速度灵敏度测试步骤。 

针对现有配准算法运算耗时长与收敛速度较慢的问题，面向天线罩工件的实测点云数据提出了一种基于点云骨架及边缘轮廓的配准算法。首先，基于体素滤波算法对点云数据进行下采样，然后基于L1中心骨架提取算法和边缘提取算法计算点云的骨架点与边缘特征点作为点云模型的关键点，最后将参考点云数据和目标点云的关键点作为配准算法的输入，基于主成分分析算法与ICP算法进行点云配准运算。通过在公开数据集Cactus和实测的天线罩点云数据进行仿真试验，表明本算法具有较高的配准精度和较好的运算性能。

《GJB 9399-2018军用实验室核查通用方法》针对不同的核查对象和专业特点给出了相应的核查方法。重点介绍了测量过程的核查方法及步骤,以多目标式经纬仪检定装置的核查为例,对测量过程的核查进行了实验验证,证明此核查方法能有效保证标准装置检定或校准状态的置信度,并提出了测量标准失控的处置措施。