为提高桥墩建造效率、降低桥墩局部损伤，将钢管混凝土（concrete filled steel tubular，CFST）用于预制桥墩节段，发展基于可恢复功能的自复位预制节段拼装钢管混凝土桥墩.在后张预应力预制节段拼装钢管混凝土桥墩缩尺模型的低周往复试验的基础上，基于ABAQUS软件建立自复位桥墩三维有限元数值仿真模型，利用试验结果验证数值模型的有效性.研究和分析水平拟静力往复加载下自复位预制节段拼装钢管混凝土桥墩的力学行为和抗震性能.研究结果表明：本文基于ABAQUS软件建立的三维有限元数值模型可以较好地体现自复位节段桥墩的局部损伤和非线性往复滞回力学行为.自复位节段拼装钢管混凝土桥墩的力-位移曲线为明显的旗帜形态.墩顶最大偏移率超过5.0%时，桥墩仍具有良好的自复位能力.轴心预应力筋张拉力随水平加载位移基本呈线性增加，加载结束后出现明显的预应力损失.墩底节段局部钢管发生屈服，但上部节段未出现明显局部屈曲现象.

为了更好地了解人工智能最新发展状况，从多个方面对人工智能进行分析和介绍.首先，简要介绍人工智能的发展历程，梳理人工智能发展历程中的重要事件；其次，概括人工智能的知识体系，介绍当下人工智能的热门技术领域，如计算机视觉、自然语言处理等；然后，分析人工智能在工业、医疗、金融、安防等领域的应用现状；最后，结合近几年我国人工智能发展现状，介绍我国人工智能的发展趋势，并进一步说明发展人工智能对我国科技发展的远大意义.

小目标检测一直是目标检测领域中的热点和难点，其主要挑战是小目标像素少，难以提取有效的特征信息.近年来，随着深度学习理论和技术的快速发展，基于深度学习的小目标检测取得了较大进展，研究者从网络结构、训练策略、数据处理等方面入手，提出了一系列用于提高小目标检测性能的方法.该文对基于深度学习的小目标检测方法进行详细综述，按照方法原理将现有的小目标检测方法分为基于多尺度预测、基于数据增强技术、基于提高特征分辨率、基于上下文信息，以及基于新的主干网络和训练策略等5类方法，全面分析总结基于深度学习的小目标检测方法的研究现状和最新进展，对比分析这些方法的特点和性能，并介绍常用的小目标检测数据集.在总体梳理小目标检测方法的研究进展的基础上，对未来的研究方向进行展望.