以灵芝孢子粉为原料， 使用体积分数为70%的乙醇为提取剂， 采用酶解与超声辅助提取相结合的方法， 将不同液固比、 超声时间、 酶解时间和酶用量设定为4个因素， 进行单因素试验并设计响应面试验， 以确定最优提取方式及其影响因素.  利用大孔树脂层析法对灵芝三萜进行分离纯化， 通过优化分离纯化工艺， 确定最佳洗脱树脂、 洗脱液体积分数、 上样液流速以及上样液质量比. 采用高效液相色谱法分析灵芝总三萜的组分差异. 通过预实验分析，  与单一提取法相比， 酶+超声辅助提取更高效. 采用乙醇为提取剂提取灵芝中三萜类化合物可提高三萜的纯度.  最优条件下可实现对三萜含量的快速、 精确测定， 为灵芝三萜的分离纯化提供理论依据. 

考虑一类肿瘤-免疫模型, 讨论其平衡点的存在性条件, 并利用特征方程分析各平衡点的局部动力学稳定性, 证明该模型在相应条件下会发生Hopf分支. 通过计算第一Lyapunov系数得出: 如果系数不为零, 则模型发生Hopf分岔; 如果系数小于零, 则分岔是超临界的; 如果系数大于零, 则分岔是次临界的. 最后利用数值模拟验证理论分析结果.

间充质干细胞外泌体（MSC-Exos）是一类在实验研究及临床应用中具有巨大潜力的纳米级囊泡， 含有多种生物分子， 包括miRNA、 mRNA、 蛋白质和脂质等， 具有介导细胞信号传导和参与调控受体细胞的功能. 基于MSC-Exos的重要作用， 从研究进展及临床应用等方面综述MSC-Exos在促进组织修复、 免疫调节和神经保护方面的显著效果， 尤其在自身免疫性疾病、 神经退行性疾病、 心血管疾病及肿瘤方面的治疗中发挥重要作用， 并分析其临床应用面临一系列尚未解决的问题及应用普及的挑战， 包括阐明作用机制、 分离提取纯化技术、 制订标准化生产规则、 确定剂量和给药途径、 增强稳定性和降低免疫原性等， 为解决这些局限性， 实现MSC-Exos在临床上的广泛应用提供依据. 

针对图像识别中获取全局特征的局限性及难以提升识别准确性的问题, 提出一种基于随机增强Swin-Tiny Transformer轻量级模型的图像识别方法. 该方法在预处理阶段结合基于随机数据增强（random data augmentation based enhancement, RDABE）算法对图像特征进行增强, 并采用Transformer的自注意力机制, 以获得更全面的高层视觉语义信息. 通过在玉米病害数据集上优化Swin-Tiny Transformer模型并进行参数微调, 在农业领域的玉米病害上验证了该算法的适用性, 实现了更精确的病害检测. 实验结果表明, 基于随机增强的轻量级Swin-Tiny+RDABE模型对玉米病害图像识别准确率达93.586 7%. 在参数权重一致, 与性能优秀的轻量级ransformer、 卷积神经网络(CNN)系列模型对比的实验结果表明, 改进的模型准确率比Swin-Tiny Transformer,Deit3_Small,Vit_Small,Mobilenet_V3
Small,ShufflenetV2和Efficientnet_B1_Pruned模型提高了1.187 7%~4.988 1%, 且能迅速收敛.

移动互联网信息无障碍（mobile Internet information accessibility, MIIA）旨在确保移动应用内容对所有用户（包括视障人士等）都能平等、 便捷、 无障碍地获取和使用. 系统综述移动互联网信息无障碍领域的最新研究进展, 重点分析总结移动端GUI(graphical user interface)语义表征与理解、 无障碍检测以及布局修复等方面的研究成果. 分析表明, 从传统启发式规则方法到深度学习驱动的自动化工具, 相关技术逐渐提升了检测的精度和适应性, 同时也揭示了在应对复杂动态交互和多样化用户需求方面的挑战, 并对未来研究方向进行了展望. 移动互联网信息无障碍技术已显著改善了视障用户的数字体验, 但仍需不断创新与优化, 以实现真正普惠与包容的数字社会.

针对传统游戏智能体算法存在模型输入维度大及训练时间长的问题, 提出一种结合状态信息转换与奖励函数塑形技术的新型深度强化学习游戏智能引导算法. 首先, 利用Unity引擎提供的接口直接读取游戏后台信息, 以有效压缩状态空间的维度, 减少输入数据量； 其次, 通过精细化设计奖励机制, 加速模型的收敛过程; 最后, 从主观定性和客观定量两方面对该算法模型与现有方法进行对比实验, 实验结果表明, 该算法不仅显著提高了模型的训练效率, 还大幅度提高了智能体的性能.

考虑组合优化问题中的经典问题旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)的变体——足够接近的旅行商问题(close-enough traveling salesman problem, CETSP). 首先, 综合介绍TSP和CETSP的历史、 求解方法和算法, 包括精确算法（如分支定界法、 线性规划）和启发式算法（如粒子群优化、 贪心算法等）. TSP要求在给定城市列表和距离的条件下, 找到访问每座城市一次并回到起点的最短路径. CETSP是TSP的推广, 允许在每个目标的邻域内选择任意点进行访问, 而非精确位置, 适用于可容忍误差的实际应用, 如物流配送、 智能交通、 无线传感器网络等. CETSP具有更高的灵活性和适应性, 可大幅度减少计算资源和时间消耗, 特别在大规模问题中有更大优势. 其次, 介绍CETSP在实际应用中的潜力, 尤其在物流、 工业制造、 交通规划、 信息通讯等领域, 为提高效率、 降低成本、 推动智能化决策提供了有效解决方案. 最后, 指出了CETSP的一些未来研究方向.

针对现有方法在腹部中小器官图像分割性能方面存在的不足, 提出一种基于局部和全局并行编码的网络模型用于腹部多器官图像分割. 首先, 设计一种提取多尺度特征信息的局部编码分支; 其次, 全局特征编码分支采用分块Transformer, 通过块内Transformer和块间Transformer的组合, 既捕获了全局的长距离依赖信息又降低了计算量; 再次, 设计特征融合模块, 以融合来自两条编码分支的上下文信息; 最后, 设计解码模块, 实现全局信息与局部上下文信息的交互, 更好地补偿解码阶段的信息损失. 在Synapse多器官CT数据集上进行实验, 与目前9种先进方法相比, 在平均Dice相似系数(DSC)和Hausdorff距离(HD)指标上都达到了最佳性能, 分别为83.10%和17.80 mm.

针对连接时序分类模型需具有输出独立性的假设, 对语言模型的依赖性强且训练周期长的问题, 提出一种基于连接时序分类模型的语音识别方法. 首先, 基于传统声学模型的框架, 利用先验知识训练基于注意力机制的语谱图特征提取网络, 有效提高了语音特征的区分性和鲁棒性; 其次, 将语谱图特征提取网络拼接在连接时序分类模型的前端, 并减少模型中循环神经网络层数进行重新训练. 测试分析结果表明, 该改进模型缩短了训练时间, 有效提升了语音识别准确率.

随着化石燃料的迅速消耗和污染的日益严重， 开发和利用清洁能源越来越重要. 将太阳能转化为清洁氢能的光催化技术是一种有效的解决方案. 由于受水分解电极电位的限制， 需解决光催化剂带隙与太阳光强度之间的矛盾， 因此， 开发和利用具有可见光响应能力的光催化剂具有重要意义. 综述光催化剂的发展和光催化原理， 讨论其巨大的发展潜力， 并介绍最常见的几种光催化剂和现阶段的研究进展. 

针对多样化网页上视障用户导航的难题, 提出一种自动标识导航栏地标的方法, 以提高网页无障碍性. 首先, 通过设计启发式规则, 根据导航栏内有序元素排列以及子元素内常含超链接和精炼文字等规则, 自动提取导航栏内的元素; 其次, 采用决策树二分类算法, 用于分类导航栏中特征差异显著的元素; 最后, 对已识别的导航栏元素进行地标属性注入. 在对100个网站的实验评估中, 该方法成功识别了92.6%的导航栏元素, 而注入的地标属性则显著提升了网站的无障碍性能, 从而改善了视障用户的使用体验.

针对水下图像成像环境复杂常受偏色等因素干扰而影响后续图像分析的问题, 提出一种基于多尺度特征与三重注意力多模态融合的深度卷积神经网络图像复原方法. 首先, 深度卷积神经网络在抽取图像空间特征的基础上, 引入图像多尺度变换特征； 其次, 通过通道注意力、 监督注意力和非局部注意力, 挖掘图像特征的尺度间相关性、 特征间相关性； 最后, 通过设计多模态特征融合机制, 将上述两类特征有效融合. 在公开的水下图像测试集上进行测试并与当前主流方法进行对比的实验结果表明, 该方法在峰值信噪比、 结构相似性等定量对比以及颜色、 细节等定性对比上都优于对比方法.

根据矩阵结构性质, 利用分块矩阵技巧给出任意点数、 任意长直径的毛毛虫树邻接矩阵的Moore-Penrose广义逆的具体形式, 为进一步研究毛毛虫树的代数性质提供理论支撑.

针对传统加密流量分类模型对特征提取不足导致分类准确率较低等问题， 使用深度学习技术, 提出一种基于改进的卷积神经网络结合Transformer的加密流量分类模型. 为提高分类精度, 首先将数据集切割填充并完成标准化处理； 然后采用Transformer网络模型中的多头注意力机制捕获长距离的特征依赖, 利用卷积神经网络提取局部特征； 最后加入Inception模块实现多维特征提取和特征融合, 完成模型训练和加密流量分类. 在公共数据集ISCX VPN-non-VPN 2016上进行实验验证, 实验结果表明, 该模型的分类准确率达98.5%, 精确率、 召回率和F₁值均达98.2%以上, 相比其他模型分类效果更优.

提出一种新的求解非线性方程组的非单调自适应加速Levenberg-Marquardt算法, 该算法使用一种新的自适应函数更新Levenberg-Marquardt参数, 这种Levenberg-Marquardt参数的更新方式可提高过于成功的迭代中模型与目标函数的一致性, 从而加快算法的收敛速度. 数值实验结果表明, 该算法具有良好的数值计算性能.

提出一种改进的近似最优梯度法, 求解图划分问题中的无约束目标函数. 先用修正的BFGS更新公式及选取BB类步长的线性组合作为标量矩阵得到近似最优步长, 再引入参数对经典的Zhang-Hager线搜索形式进行改进, 构建算法框架并给出R线性收敛性证明. 实验结果表明, 改进算法提高了原算法的性能.

基于基因治疗作为从根本上治疗疾病的技术手段， 为类风湿性关节炎的治疗带来新的思路和方法， 综述类风湿性关节炎基因治疗的相关研究进展， 包括小干扰RNA（siRNA）、 微小RNA（miRNA）、 DNA， CRISPR/Cas9系统、 脱氧核酶以及一些其他技术， 为基因治疗在类风湿性关节炎领域的应用提供借鉴思路， 并为类风湿性关节炎患者提供更有效、 更具针对性的治疗方案．

复对称算子是指Hilbert空间上具有对称矩阵表示的线性算子. 综述近年来复对称算子的主要研究进展及若干公开问题, 包括特殊复对称算子、 约化子空间、 范数闭包问题和代数性质等.

核盘菌（Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary）是世界性的死体营养型植物病原真菌， 寄主范围极广， 所引起的大豆和油菜等菌核病会导致农业生产的巨大经济损失. 核盘菌致病机制复杂， 不仅具有直接杀死细胞的典型死体营养阶段， 也包含需抑制植物免疫的短暂活体营养期. 核盘菌具有种类繁多的致病因子， 包括介导侵染结构形成或抗逆能力的关键调控因子、 降解植物细胞组分的水解酶、 草酸、 诱导植物细胞死亡或抑制植物免疫的效应蛋白等. 综述核盘菌侵染模型， 总结各种致病因子， 尤其是效应蛋白在核盘菌致病中的作用， 并结合最新研究结果对核盘菌致病新机制进行展望， 为作物菌核病的防控提供理论依据.

考虑一类具有Holling-Ⅱ型功能反应函数的交叉反应扩散模型在非齐次Dirichlet边界条件下的动态分歧问题. 首先, 用谱分析理论得到对应的线性化问题特征值的临界穿越条件； 其次, 选取环境承载系数为分歧参数, 利用中心流形约化和动态分歧理论得到该系统的动态跃迁类型和分歧解的解析表达式. 最后, 利用有限差分法, 在不同的参数情形下给出系统的斑图变化模式.

通过构造罗巴李代数同态的上同调复形, 讨论罗巴李代数同态的形式形变, 并证明当形变复形的二阶上同调群为0时, 罗巴李代数同态是刚性的.

针对现有方法未考虑数据的高阶邻域信息而不能完全捕捉数据内在结构的问题, 提出一种基于图滤波与自表示的无监督特征选择算法. 首先, 将高阶图滤波器应用于数据获得其平滑表示, 并设计一个正则化器联合高阶图信息进行自表示矩阵学习以捕捉数据的内在结构; 其次, 应用l_2,1范数重建误差项和特征选择矩阵, 以增强模型的鲁棒性与稀疏性选择判别的特征; 最后, 用一个迭代算法有效地求解所提出的目标函数, 并进行仿真实验以验证该算法的有效性.

针对DoubleMix算法在数据增强时的非选择性扩充及训练方式的不足, 提出一种基于双层数据增强的监督对比学习文本分类模型, 有效提高了在训练数据稀缺时文本分类的准确率. 首先, 对原始数据在输入层进行基于关键词的数据增强, 不考虑句子结构的同时对数据进行有选择增强； 其次, 在BERT隐藏层对原始数据与增强后的数据进行插值, 然后送入TextCNN进一步提取特征； 最后, 使用Wasserstein距离和双重对比损失对模型进行训练, 进而提高文本分类的准确率. 对比实验结果表明, 该方法在数据集SST-2,CR,TREC和PC上分类准确率分别达93.41%,93.55%,97.61%和95.27%, 优于经典算法.

以常见的5种岩石薄片作为研究对象构建数据集, 提出一种新的基于混合专家模型的岩石薄片图像分类模型. 该模型从薄片图像中学习到每种岩石图像的特征, 并对其进行分类. 首先, 使用多个基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的图像分类模型(ResNet50,MobileNetV3,InceptionV3,DeiT等)对数据进行训练; 其次, 选取效果较好的模型, 通过构建混合专家模型, 得到最终的预测结果, 其岩性识别准确率(ACC)和AUC在验证集上达到85.33%和96.69%, 在测试集上达到87.16%和96.75%; 最后, 通过混合专家模型结合多个模型, 综合各模型的优势, 平衡各模型间的贡献, 提高分类结果的准确性和鲁棒性, 使得到的分类结果更可靠、 稳定.

利用变分方法和相应的临界点定理研究一类具有p-双调和算子的非局部椭圆方程Navier边值问题, 在非线性项满足超线性条件时, 得到了两个非平凡广义解的存在性定理.

针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低, 导致跨语言上下文学习能力不足, 进而产生语言偏差的问题, 提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型. 该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语, 形成重构的预训练文本对, 并利用上述文本对对多语言大模型mBERT（BERT-based-multilingual）进行基于数据重构的针对性预训练和微调处理. 为验证该模型的可行性, 在联合国平行语料数据集上进行实验, 实验结果表明， 该模型的相似度查准率优于mBERT和其他两种基线模型，其不仅可以进一步提高跨语言信息检索的准确性, 并且可以降低多语言自然语言处理任务的研究成本.

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力, 使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题, 提出一个深度学习框架. 首先利用网络拓扑结构、 基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络; 然后分别使用特征图网络和双向长短期记忆细胞从亚细胞定位数据、 蛋白质复合物数据和基因表达数据中提取特征向量; 最后将这些特征向量输入到任务学习层预测关键蛋白质. 实验结果表明, 相比于现有的计算方法, 该方法预测性能更好.

针对因光照、 拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、 人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题, 提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法. 首先, 通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重, 达到提取特征区域的目的； 其次, 使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系, 弥补部分特征缺失对识别精度的影响. 在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试, 该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%. 实验结果表明, 相比于其他基于深度学习算法的方法, 该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.

基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM), 提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法, 用粗糙集理论对采样的原序列等价划分, 在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度, 当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列. 利用去噪扩散概率模型（DDPM）和DDIM进行对比实验, 实验结果表明, 该方法获取的序列是有效子序列, 且在该序列上的采样效率优于DDPM.

SWEET蛋白是一类新型糖转运蛋白， 负责介导细胞中糖类的双向跨膜运输， 在植物生长发育过程中具有韧皮部装载， 植物激素转运， 花、 果实和种子的发育， 植物与病原物之间的互作以及植物和微生物之间共生等重要功能， 是植物与病原物互作过程的重要参与者.  总结SWEET蛋白在生物胁迫中的应答机制以及植物与病原物（细菌、 真菌、 线虫和病毒）互作中SWEET基因的代谢特征、 调控途径及特异性防御反应，  并讨论使用基因编辑工具编辑SWEET基因增强植物对病原物的抗性及其在农业领域中的应用. 为深入研究SWEET蛋白参与植物-病原物互作的机制及利用SWEET基因进行抗病育种提供参考. 

针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优以及无刷直流电机（brushless DC motor, BLDCM）速度控制响应慢、 超调量大等缺点, 提出一种改进鲸鱼优化算法（improve whale optimization algorithm, IWOA）优化PID（proportional integral derivative）参数的无刷直流电机速度控制算法. 该算法采用高斯变异因子、 自适应权重因子和动态阈值相结合对鲸鱼优化算法进行优化. 仿真实验结果表明, 改进鲸鱼优化PID的无刷直流电机转速控制算法具有更快的收敛速度以及较小的超调现象, 鲁棒性也更好.

考虑一类动态模糊系统, 该系统由模糊Atangana-Baleanu分数阶微分包含和变分不等式组成, 称为模糊分数阶微分变分不等式(FFDVI), 它包括了模糊分数阶微分包含和变分不等式两个领域的研究, 拓宽了模糊环境下的可研究问题, 该模型在同一框架内捕获了模糊分数微分包含和分数微分变分不等式的期望特征. 利用Krasnoselskii不动点定理, 得到了FFDVI在某些温和条件下解的存在性.

对过离散的重复观测时间序列数据, 考虑一种具有Poisson-Lindley边际分布的INAR(1)(PLINAR(1))过程的独立重复观测模型. 先通过条件最小二乘估计、 Yule-Walker估计、 拟似然估计和条件极大似然估计方法估计模型的参数, 讨论估计量的渐近性质, 并给出模型的预测, 再通过数值模拟比较不同估计方法的性能以及重复观测带来的影响, 最后对一组重复观测的每周太阳黑子群数量的数据进行拟合, 拟合结果验证了模型的有效性.

综述超大规模集成电路(VLSI)布图规划方法, 探讨布图规划在集成电路设计中的重要性, 以及其对芯片面积、 互连线长和设计周期的影响. 首先, 回顾集成电路技术的发展历程, 强调布图规划在确定模块位置、 尺寸和旋转角度中的作用. 其次, 详细介绍4类主要的VLSI布图规划方法： 直观构造方法、 分析法、 迭代法和基于机器学习的方法. 再次, 讨论两个VLSI设计领域中常用的基准数据集MCNC和GSRC对测试和评估布图设计方法的重要性. 最后, 总结布图规划领域的研究进展, 并指出未来的研究方向.

采用基于密度泛函理论的第一性原理赝势平面波方法对H,F,Al,K,Zn掺杂二维MgCl₂单层材料的几何结构和电子性质进行研究. 结果表明： 几种掺杂体系的晶体结构均有不同程度变化； 由于H,Al,Zn的s态电子影响, 这3种元素掺杂的MgCl₂在禁带中明显出现杂质能级, F和K掺杂体系的杂质能级出现在价带顶, 与本征MgCl₂材料的5.996 eV带隙相比, H,F,Al,K,Zn掺杂体系的禁带宽度分别减小至5.665,5.903,4.409,5.802,5.199 eV; 5种掺杂体系杂质原子周围的电荷均重新分布； 电荷转移情况与差分电荷密度结果一致； 与本征MgCl₂的功函数8.250 eV相比, H,F,Al,K,Zn掺杂体系的功函数分别减小至7.629,7.990,3.597,7.685,7.784 eV.

针对一类双曲守恒律方程组退化Goursat问题, 研究其整体光滑解的存在性. 首先, 引入特征角α,β, 建立α,β和压力P的特征分解; 其次， 利
用α,β的特征分解得到不变区域, 进而得到特征角的最大模估计； 最后, 通过压力P的特征分解以及连续性方法建立解的梯度估计, 从而证明退化Goursat问题解的存在性.

基于在分子层面探究蛋白质折叠、 组装和相分离等行为的动力学细节特征是目前该领域研究的重点和难点， 而粗粒化模型已成为应对该问题的关键策略. 综述蛋白质粗粒化模型的发展历程， 介绍两种常用的粗粒化模型， 并阐述其建模方法、 势能函数以及在实际生物体系中的应用. 通过展示这些模型在复杂蛋白质体系模拟中的应用优势， 揭示粗粒化模型在显著减少计算资源消耗方面的独特价值， 及其在推进大规模蛋白质动力学过程研究中的潜力与重要意义.

针对目前使用偏振参量图像分析目标背景差异的传统方法未充分考虑光作用物体后产生独特的偏振属性问题, 提出一种基于偏振方向特征统计特性的目标背景差异特征分析方法, 从一种新的偏振方向信息分析目标背景差异. 首先, 通过提取偏振角图像中的偏振方向信息构建偏振方向矢量图像, 解决了由于噪声较多导致的偏振角图像无法有效直接利用的问题； 其次, 分别对4种偏振方向强度图像进行正交差分计算, 得到偏振正交差分分量图像, 并补充偏振方向周围±α偏振角度强度图像信息, 得到偏振方向统计图像, 通过提取出4种偏振方向的3种偏振特征图像, 解决了传统偏振参量图像复杂背景下目标不突出的问题. 实验结果表明, 不同材质的物体具有不同的偏振方向, 而通过提取偏振方向信息获取的偏振方向特征图像能更清晰地辨别复杂背景中的目标. 客观评价指标表明, 在偏振方向矢量图像中, 目标区域的偏振方向朝向所对应的偏振方向特征图像, 表达目标的信息更丰富, 与其他偏振方向所对应的偏振方向特征图像相比, 更能突出目标的特征. 因此, 通过偏振矢量图像可以快速提取出目标特征突出的偏振特征图像.

考虑一类目标函数和约束函数均具有谱面不确定数据的平方和(SOS)凸多项式优化问题. 首先, 借助SOS条件建立带有不确定数据的SOS凸多项式系统的择一性定理; 其次, 引入该SOS多项式优化问题的SOS松弛对偶问题, 并刻画它们之间的鲁棒弱对偶性与强对偶性质; 最后, 借助数值算例说明该SOS松弛对偶问题可以重构为半定规划问题.

针对蜂窝物联网涉及大规模设备的连接和身份认证管理, 且攻击者会使用各种方法伪造身份信息, 使得匿名访问用户身份认证难度增大的问题, 提出一种蜂窝物联网匿名访问用户身份认证算法. 首先, 以5G网络为蜂窝物联网系统的动态应用场景, 预置系统参数; 其次, 根据用户的身份标识号和公钥, 利用伪造名称生成用户的匿名访问信息, 注册匿名存至本地； 最后, 基于去中心化理念, 对比单元公钥与邻单元群密钥、 随机数加密信息与单元Hash值的解密结果, 认证用户身份. 实验结果表明, 该算法有效缩短了身份认证与批量消息验证所需时间, 减少了数据传输所需字节数, 时间开销仅为13 ms, 计算开销仅为4 ms, 通信开销仅为210字节, 且能成功抵御15种身份认证攻击类型.