针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。

低频振动对于精密仪器有着不容忽视的危害，通过弹簧的特殊排列可以实现近零刚度的非线性力学特性，不仅能够显著提高低频隔振效果，而且对于高频率的振动也有一定的隔离效果。然而，基于准零刚度的纯被动系统在动态响应上存在局限性，对振幅的依赖较大。因此，该文提出一种压电作动器的准零刚度混合主被动隔振系统，通过主动控制调节，从而增强混合系统整体的动态性能。首先，搭建基于压电作动器的准零刚度混合系统，由线性弹簧组成的准零刚度装置作为被动隔振装置，压电作动器作为主动隔振装置；其次，提出了一种改进的Bouc-Wen(B-W)模型，通过逆模型对其迟滞非线性进行补偿，对隔振对象施加精准的主动控制；最后，建立系统的动力学方程，对外界振动采用带Luenberger的滑模观测器的自适应滑模控制，提高系统的隔振性能。通过隔振控制实验验证，相比于单一被动隔振装置隔振效果提高35%左右。