数字技术的快速发展导致中文敏感信息泄露风险加剧，而传统基于匹配规则和机器学习的方法在复杂实体边界和中文上下文处理时存在不足。针对中文敏感信息的命名实体识别问题提出了一种基于span机制和动态解码策略的改进模型，在BERT+BiLSTM+CRF模型的基础上，加入span机制以更好地捕捉实体边界的位置信息。实验结果表明，相较于未加入span的基线模型，新模型的准确性和F1值显著提升，F1得分为96.7%,在处理长距离依赖关系和复杂实体时表现更加出色。

针对密集遮挡场景下行人检测的实时性需求与特征退化问题，提出了RG-YOLO(reinforced group you only look once)轻量化检测框架，通过三重创新实现精度与效率的协同优化：1)设计GSConv异构卷积核组，通过跨组跳连机制在保持85%通道交互能力的前提下降低了71.2%的计算负载。2)构建VoV-GSCSP动态分组模块，依据特征图尺度自适应调整分组策略，提升遮挡目标18.7%的特征区分度。3)开发级联式CBAM-SPPF注意力机制，通过双路径融合增强遮挡区域的上下文建模能力在WiderPerson和CrowdHuman数据集上的对比实验结果表明：在输入像素分辨率为640×640的情况下，本模型的mAP@0.5值达到83.6%,较YOLOv5s提升了9.3%;同时将计算量压缩至2.8 GFLOPs,在Jetson Nano嵌入式平台实现了27.3 fps的实时检测。消融实验结果表明：GSConv在密集遮挡子集上使误检率降低了21.4%。

以15%（m/V）PEG模拟干旱胁迫，从形态学、生理生化等层面分析了不同浓度(100、300、500、1 000 mg·L-1)纳米氧化锌对玉米（安科985）幼苗的影响。结果表明：不同浓度纳米氧化锌均能明显缓解干旱胁迫下玉米幼苗的萎蔫度，促进玉米幼苗茎叶及根部生长，其中以500 mg·L-1纳米氧化锌效果最为明显。此外，500 mg·L-1纳米氧化锌显著降低了玉米幼苗叶绿素含量，显著提高了叶片内的SOD、POD、CAT酶活性，降低了超氧阴离子的含量，使得玉米幼苗在干旱胁迫中受到的伤害得到有效缓解，增强了抗逆能力，对提高玉米在苗期的抗旱性能、减轻干旱胁迫危害具有一定的参考价值。

针对人工检查机柜网线接线缺陷时工作量大、效率不高等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的网线接线缺陷检测算法。首先，针对目前网线接线缺陷检测尚无公开数据集的问题，本文构建了由640个小样本组成的网线接线缺陷数据集；其次，为了提升小目标检测效果，在模型中增加P2检测层，强化了对细粒度特征的捕捉；最后，提出了C3f模块，并用C3f模块替换原YOLOv8s模型中骨干网络的C2f模块，进一步增强了模型对局部特征的表征能力。实验结果表明，改进后的YOLOv8s模型的mAPval50-95指标达85.2%,与YOLOv8s模型相比，精度提升了2.8个百分点，跟其他模型相比，能够更有效识别网线接线缺陷。

针对多人姿态估计技术的发展现状、主流方法及其在行为理解中的关键技术融合展开了综述。首先，对从单人到多人姿态估计的技术演进路径进行了梳理，并对自顶向下、自底向上和Transformer-based这三类框架的优缺点展开了对比分析。其次，探讨了时序建模、多模态融合以及层级化行为建模等关键技术对行为理解能力的提升作用。最后，通过对主流数据集和实验结果的归纳总结，揭示了当前方法在复杂场景下的性能瓶颈，并提出未来需进一步攻克的难题，如遮挡鲁棒性、实时性优化和多尺度融合等，为面向行为理解的多人姿态估计研究提供了技术参考与发展方向。

详细介绍了基于深度学习的音乐源分离方法，并分别阐述频域、时域和混合域三种音乐源分离模型的原理、优势和成果。首先，叙述了客观评价方法的重要性，描述了源失真比、源干扰比、源伪影比等客观指标，用于量化分离效果。然后，阐述并比较了几个重要的数据集。最后，分析了该领域目前面临的挑战，主要包括信号时频域混叠导致分离难、深度学习模型计算复杂、现有指标难以评价音乐的主观感受。针对上述问题，本文给出了相应的解决策略，并给出了未来的研究方向，为音乐源分离领域的进一步研究提供了参考。

针对常规随机并行梯度下降(SPGD)算法收敛速度慢、易陷入局部极值等问题，提出了将AdEMAMix优化算法与常规SPGD算法融合应用到自适应光学系统控制中，以提升波前校正效果。AdEMAMix优化算法引入快速和低速双指数移动平均机制，同时利用近期和远期的梯度信息进行梯度自适应，动态调节并优化过程中的增益系数，从而提高了收敛的稳定性和速度。在波前校正实验中，分别采用了不同单元的变形镜作为校正器件，模拟了在不同湍流强度条件下的波前像差校正。仿真结果显示：与传统SPGD算法相比，采用AdEMAMix优化算法在收敛速度和校正效率上表现更佳。此外，随着变形镜单元数和湍流强度的提高，AdEMAMix优化算法的优势更加明显。

设计并实现了一种基于Pixhawk开源飞控的移动机器人集群系统。系统基于领航-跟随法构建编队运动模型，采用Bendyruler避障算法实现动态环境中的编队避障；考虑到GPS测量存在较大误差，采用卡尔曼滤波融合GPS与惯性测量单元(IMU)数据以提升位置信息的精度；结合自组网通信技术建立机器人集群实时协同控制系统。在Matlab上开展仿真实验并在实际场景中进行测试。实验结果表明，该系统能够实现复杂环境中的自主编队与避障任务，具备较高的可靠性和适应性，为多机器人协同作业提供了新的解决方案。

针对吊杆内部钢筋锈蚀易造成构件脆性断裂这一问题，本文采用有限元分析软件ABAQUS,模拟了单根锈蚀钢筋在受力状态下的应力分布情况，并通过调整锈蚀坑几何参数，研究其对应力集中系数的影响。研究表明：当锈蚀坑的几何球心位于钢筋边缘时，随着锈蚀坑的半径和深度同等增大，应力集中系数会持续增长；当锈蚀坑的几何球心位于钢筋边缘外时，对于深度一定的锈蚀坑，应力集中系数会随着半径的增大而逐渐减小，二者呈线性关系。此外，当两个锈蚀坑沿轴向分布且半径一定时，应力集中系数会随着锈蚀坑间距增加而增长，二者也呈线性关系；当两个锈蚀坑沿径向分布时，随着坑间角度增大，应力集中效应得到缓解。

采用有限元分析软件ABAQUS建立了缆索钢丝群的精细有限元模型，通过模型验证桥梁缆索耐高温防护体系在不同参数(防护材料、防护层厚度以及钢丝数量)下的可行性。结果显示：钢丝数量的增加及其内部空腔的减小会增加缆索受火区域与远离火源区域之间的温差；玄武岩纤维复合材料展现出很好的隔热性能，相较于使用PE作为防护套的缆索，其在相同位置的温度更低，且热量在钢丝群内部的传递速率更低，从而显著提升了桥梁缆索的防火耐高温性能；随着防护层厚度的增加，缆索内外温差进一步扩大，为内部钢丝提供了更为有效的隔热保护，防护层厚度以7 mm为宜。

为了解扬州某规模化猪场大肠杆菌的耐药特征，采集88份腹泻仔猪肛拭子样本，分离鉴定大肠杆菌，通过K-B法检测耐药性，PCR法检测耐药基因携带情况。共分离鉴定出48株大肠杆菌，主要属于A群（81.25%）,其次是D群（8.33%）,少数为B2群（6.25%）和B1群（4.17%）。48株大肠杆菌对克林霉素、苯唑西林耐药率达100%,对复方新诺明、四环素、克拉霉素、氨苄西林耐药率均超过85%,且均为多重耐药菌株。10种耐药基因检出7种，tetM的检出率最高（100%）,其次为sul3（93.75%）、blaCTX-M-1（87.50%）、qnrS（85.42%）、aac（3）-Ⅱ（85.42%）、blaTEM（83.33%）、aac（6′）-Ⅰb（54.17%）,blaSHV、qnrA、mcr-1基因未检出。耐药基因谱分析显示，分离菌株呈现多药耐药基因广泛共存的特征。该猪场大肠杆菌耐药率较高，且携带多种耐药基因，需加强耐药监测并规范抗生素使用。

针对软件供应链安全风险检测需求，基于DeepSeek大语言模型设计开发了智能化检测工具。通过将预训练大模型嵌入检测流程，并创新性结合动态软件物料清单(SBOM)生成技术与异步检测框架，在提升检测覆盖率的同时实现实时性优化与误报率控制。实验选取典型开源项目及商业软件进行测试，结果表明该工具能有效识别供应链中的安全漏洞，并生成包含风险定位与修复建议的详细报告。工具充分发挥DeepSeek模型在语义理解与模式识别方面的优势，提供交互式漏洞分析界面，支持开发人员快速完成风险溯源与修复验证，为软件供应链安全提供了新的AI驱动解决方案，具有实际工程应用价值。

智能合约漏洞会产生严重的安全风险，传统的漏洞检测方法难以化解不断变化的进攻风险，近年来大语言模型(LLM)技术的迅速发展，为智能合约的漏洞检测带来了新的机遇。系统整理了基于大语言模型的漏洞检测技术及其演进脉络，创建了多维度对比体系以展示大语言模型在漏洞识别中的优势与适用场景，并指出了大语言模型检测技术的关键问题和未来研究方向，为智能合约安全的研究和发展提供了参考。

网络入侵检测系统是保障网络安全的核心技术之一。针对传统入侵检测方法在复杂网络攻击场景下特征提取不足和检测率低的问题，提出了一种基于CNN-BiLSTM的网络入侵检测模型。该模型通过卷积神经网络提取网络流量数据的局部空间特征，并结合双向长短期记忆网络捕捉流量序列中的长短期依赖关系，提取网络流量数据的时间特征，能够有效应对复杂网络攻击行为。同时，使用EQL v2方法计算每个类别的权重，并将其使用在损失计算过程中，从而优化了模型在数据集类不平衡问题上的表现。NSL-KDD和UNSW-NB15数据集的测试结果表明，CNN-BiLSTM模型在这两个数据集上多分类的平均准确率分别达到99.65%和86.70%,此外，模型对样本量较少的攻击类型也表现出良好的检测能力。

测定和比较了螺虫乙酯等5种杀虫剂对烟粉虱2龄若虫的毒力并筛选了增效复配组合。结果表明：1)在处理后24 h,多杀菌素和螺虫乙酯对烟粉虱的毒力在5种杀虫剂中分别为第1和第2,在处理后72 h,乙螨唑的毒力最高。5种杀虫剂中多杀菌素和螺虫乙酯药效发挥较快，乙螨唑药效发挥较慢。2)在不同组合增效复配剂的筛选试验中，筛选出螺虫乙酯与乙螨唑（质量比1.60∶1）、多杀菌素与乙螨唑（4.80∶1）两个混配药剂，测定了两个混配剂对烟粉虱2龄若虫的毒力，并计算出共毒系数分别为235.80和145.13。3)螺虫乙酯与乙螨唑（1.60∶1）、多杀菌素与乙螨唑（4.80∶1）混配药剂在30 mg·L-1浓度下的田间防治效果分别为49.00%和52.33%,说明2种混剂在不降低药效的前提下可减少田间用药量。

对基于计算机视觉的道路障碍物检测技术进行了综述，分析了相关技术的特性、面临的挑战以及未来的发展趋势。首先归纳了基于计算机视觉的道路障碍物检测技术的发展现状；然后依据技术原理的差异，将检测技术划分为基于运动信息、基于深度学习和基于双目立体视觉3种主要方法，阐述了各类技术的独特路径；最后基于评价指标对上述检测方法的特点和缺陷加以分析，进一步探讨了当前基于计算机视觉的道路障碍物检测技术面临的关键问题和难点，指出了未来的发展方向。

通过数值模拟研究了方柱阵列Cassie态超疏水表面通道的压力驱动流，对比了单相流(“黏-滑”复合壁面条件)和气液两相流模拟的结果。计算结果表明：Cassie态超疏水壁面对流场结构具有较大影响，固壁面积占比越大，流速越低，截面流量越小；空气面积占比越大，滑移减阻效应越明显；两种数值模拟方法所获有效滑移长度变化规律趋于一致，但由于微柱间气体具有黏性作用，气液两相数值模拟的速度低于不考虑气体黏性的单相流模型，导致前者有效滑移长度总是小于单相流模型；流体介质为水时，滑移长度最小相对偏差约32%,表明用无黏性气体的理想模型代替考虑气体黏性影响的模型存在较大局限性。

选取南京市中心城区24个典型口袋公园花境作为调查研究对象，针对其植物配置特点，从植物组成、应用频率、乡土性、季相色彩变化等方面进行分析。结果显示，调研区域内共记录花境植物255种，隶属92科176属，其中灌木占比最高(37.65%),乔木的乡土植物应用比例最高，体现了较好的地域特色；草本植物主要依赖外来引进，本土植物资源开发不足；蔷薇科、菊科、禾本科为南京市口袋公园花境植物应用种类最多的三个科；鸡爪槭、锦绣杜鹃、无尽夏、金叶女贞、细叶芒、天蓝鼠尾草等为应用频率最高的植物；花境植物以红色系、紫红色系为主要观赏色，各口袋公园花境的色彩设计形式均为混色花境，特色不明显。探讨了目前南京市中心城区口袋公园花境特点和存在的问题，从优化植物种质资源、增强文化特色、注重色彩设计、丰富花境类型等方面提出相关建议。

针对海上风力发电机组齿轮箱在复杂海洋环境中损坏导致的风电场运维成本过高问题，提出了基于1DCNN-BiLSTM-ATT的油温预警方法。该方法以深度学习理论为基础，构建融合一维卷积神经网络(1DCNN)、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力(Attention)机制的混合模型，通过混合模型完成时空特征提取，采用重构误差构建预警阈值，最终实现齿轮箱油温预警。广东省阳江市某海上风电场监视控制与数据采集(SCADA)系统的实验结果表明：该模型的预测误差显著低于1DCNN-BiLSTM、BiLSTM和1DCNN模型，预警响应时间提前6～22 h,有效提升了故障预警的时效性，为海上风电运维提供了可靠的技术方案。

以透射型频率选择表面和宽带超材料吸波器为基础设计了一款基于三维结构的宽带频率选择吸波体。该吸波体在X波段具有一个透射插损小于1 dB的透射窗口，隐身性能较好。仿真实验结果表明：该吸波体在9.7～11.5 GHz频率范围内的透射插损均小于1 dB,在2.5～18.1 GHz频率范围内的反射系数均小于-8 dB。所设计的三维结构宽带频率选择吸波体具有高透射和低反射的性能优势，在现代化军事电磁隐身领域中具有广阔的应用前景。

光储充一体化建筑表皮是新能源技术与建筑设计融合的创新方向。以南京江宁输电中心微电网充电站为研究对象，聚焦其光储充一体化建筑表皮的参数化设计，探讨充电站空间布局、能源效率与美学表达的协同优化路径。借助参数化技术与模块化设计，提出以功能为导向的模数体系，以动态表皮智能优化为核心的设计策略。研究表明，参数化设计有助于光储充系统与建筑表皮的深度整合，提升能源自洽能力与空间体验，为新型微电网充电站的标准化推广提供实践参考。

针对汽车实验台中锂电池包在充放电过程中存在的温度与压力失控风险，为实现安全监测的教学示范与低成本技术验证，设计了基于51单片机的锂电池包多参数监测控制系统。完成硬件电路设计与软件开发，利用Proteus软件绘制仿真电路图并联合Keil软件实现系统仿真。结果表明：该系统可实时监测锂电池电流、电压、温度、压力并估算电量，当温度超过40℃、压力超过113 kPa或电量低于20%时，能分别启动水泵降温、电磁阀泄压或蜂鸣器报警。研究结果为实验设备的安全防护提供了可复用的低成本解决方案，同时为汽车锂电池包的热-力耦合管理提供了参考。

基于YOLOv11n模型提出一种改进的火焰检测算法。针对YOLOv11n模型在火灾检测中存在的误检、漏检等问题，引入outlook attention模块，增强局部细粒度特征与上下文信息的编码能力，利用可变形交互注意(DIA)模块优化空间特征表征以减少冗余信息，并采用聚焦调制网络(FMN)模块替代传统SPPF模块，提升复杂场景下的细节捕捉能力。实验基于RoBoflow公开数据集，改进后的模型在消融实验中mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、精确率和F1分数分别提升3.91、1.85、7.88和2.72个百分点，综合性能优于YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv11n等主流模型。可视化结果表明，改进算法有效解决了环境颜色干扰下的误检与漏检问题，增强了火焰识别的鲁棒性。

当前开放目标检测方法多依赖于以英文为主的图文对齐模型，难以直接支持中文语义的开放类别检测任务，为此，提出了一种融合多模态大语言模型的中文开放目标检测方法。该方法首先根据中文输入生成丰富的英文备选提示词，用于跨语义图像检索和构建目标相关图像集。接着，基于备选图像特征与待测图像的相似度匹配情况，选取最优提示词并输入到开放目标检测模型中以进行推理。实验在多个中文类别上对所提方法进行了验证，结果表明，该方法显著提高了中文环境下的开放目标检测性能。

针对传统方法难以分割赛艇运动训练和比赛长视频的动作单元，提出融合时序分割与深度学习的视觉分析方法，构建了首个多场景赛艇动作数据集RowingAct-V1,涵盖陆上测功仪与水上艇体场景，标注大规模“拉桨-回桨”动作周期。该方法设计两阶段框架，第一阶段基于动态时间规整的算法定位动作边界，第二阶段改进PoseC3D网络，通过骨骼热图建模时空特征。在RowingAct-V1上的动作分割F1-score达94.6%(提升31.5%),陆地动作识别准确率达93.5%,验证了方法的可用性。同时，通过该方法建立纯视觉评估方案，提出“分割-识别”联合训练框架并定量揭示不同训练模式的生物力学差异，为竞技体育的动作分析提供可扩展的技术框架，具有实际应用价值。

针对传统单一检测方法在覆盖率、准确率以及新型漏洞识别能力上的局限性，提出了一种多模式融合的源代码安全漏洞检测系统“深源”。该系统通过静态分析、动态分析和人工智能大模型分析的协同机制，构建了系统化的漏洞检测方案。方案利用多层次代码分析与人工智能大模型分析机制，提升了漏洞检测能力。实验结果表明，“检测—验证—优化”三位一体漏洞检测系统的检测率显著高于传统方法，形成了覆盖软件源代码全周期的检测闭环。这为软件安全领域提供了一种高效、可扩展的漏洞检测方式，并为基于人工智能大模型的代码分析技术提供了新的融合途径。

针对低算力场景下实时人体姿态估计存在计算冗余和内存占用高的问题，提出一种基于结构重参数化网络的轻量级人体姿态估计算法SRepPose。该算法使用了RepVGG的结构重参数化方法，在OpenPose中引入了训练时多分支特征融合、推理时通过结构重参数化合并为单一3×3卷积路径的动态结构，从而在保证关键点检测精度的同时减少了内存使用。初始阶段采用参数共享机制，使热力图与PAF两个分支共享主干特征提取参数；细化阶段将7×7卷积堆叠结构替换为轻量级级联卷积模块，从而进一步减少了计算量。实验结果表明，SRepPose算法在COCO数据集上的平均精度达到了49.2%,与原始OpenPose相比，单帧推理时间缩短了95.3%,这一结果为移动端及低算力设备上的实时行为分析提供了高精度和低延迟的解决方案。

针对复杂环境下火灾监测的实时性与准确性需求，设计了一款集自主导航与火焰高效检测于一体的消防巡检机器人系统。该系统以工控机为核心，融合激光雷达、RGB-D相机和IMU数据，基于Cartographer算法构建高精度栅格地图。在路径规划方面，提出一种改进A*算法，融合了动态启发式权重调整、障碍物密度检测及贝塞尔曲线平滑处理。实验表明该算法使路径贴近障碍物的比例降至0%,规划耗时减少37.8%。火焰检测模块基于轻量化改进的YOLOv11n模型，引入CGBlock、BIFPN及SEAM模块协同优化，在参数量减少39.6%、计算量(FLOPs)降低23.8%的同时，mAP@0.5精度达到93.6%。系统为复杂建筑环境下的火灾实时监测与预警提供了高可靠性解决方案。

通过生物信息学对萝卜β-淀粉酶(RsBAM)家族成员进行鉴定，并利用转录组和实时荧光定量PCR分析其表达模式。结果表明，‘Xin-li-mei’萝卜基因组中有15个BAM基因，不均匀分布于8条染色体，外显子数为2～11个；系统进化分析将15个基因分为4个亚家族，所有编码蛋白均含典型糖基水解酶结构域。基因组内共线性分析发现5个基因对。启动子分析揭示这些基因含有大量与发育、激素、光信号及胁迫响应相关的顺式作用元件，其中RsBAM9.2最多，达37个。基因表达分析表明，RsBAM1.2/2/3.1/3.2/9.2可能参与萝卜肉质根发育；镉胁迫显著诱导RsBAM9.2表达上调10倍；7个RsBAM家族成员在NaCl和PEG-6000处理12 h后表达上调，表明RsBAM家族成员在生长发育和抵御非生物胁迫中起到关键作用。研究为深入解析RsBAM功能奠定了基础。

基于软件依赖网络的PageRank算法在投票过程中仅关注自身的投票权重，忽略了邻居节点的影响。为此，提出了一种参考邻居节点的PageRankStar算法。首先，采用SNCM工具构建软件依赖网络；随后，利用PageRankStar算法计算软件网络中每个节点(即类)的重要性程度；最后，结合软件依赖网络约简规则，将类的重要性进行降序排列，选取top-k作为关键类候选集。在5个不同规模的开源项目上开展实证分析，结果表明：在多数情况下，PageRankStar算法的关键类识别性能优于基线算法；在可扩展性方面，其计算效率与基线算法表现相当，并且在处理大规模数据集时仍能保持高效和稳定。

作为钢桁架桥的重要承重构件，钢桁架结构的安全性能至关重要。以江苏省某简支钢桁架桥下的一起车辆火灾事故为工程背景，采用Pyrosim及Abaqus软件分别建立100 m简支钢桁架桥车辆火灾模型，分析了火势的发展规律、空间温度场的时程变化特征，以及火灾中最不利杆件高温下的结构响应。结果表明：火源热释放速率表现为“增长-稳定”双阶段特点，重点区温度场垂直梯度显著；根据应力强度比和挠跨比建立四级安全预警体系，为火灾决策给出量化参考。

在化肥减量增效与有机肥替代的背景下，分析了不同堆肥替代比例与播种密度耦合处理对水稻产量品质及土壤微生物的影响。试验结果表明：与常规施肥相比，30%的堆肥替代比例耦合不同密度能提高水稻产量，并提高产量构成，其中，播种密度为37.5 kg·hm-2的耦合处理增产效果最为显著。分析微生物共现网络发现，疣微菌属（Candidatus-Udaeobacter）、丝状菌属（Kouleothrix）和芽孢杆菌属（Bacillus）是与皖旱两优25产量密切关联的关键节点菌群。此研究不仅对于指导农业生产实践具有重要意义，同时也为理解土壤微生物群落在作物生产中的作用提供了新的视角。

为确定飞机多部位损伤(MSD)结构的广布疲劳损伤(WFD)平均行为，快速准确地预测结构的疲劳可靠性寿命，基于Qt平台开发了MSD结构疲劳寿命可靠性评定系统。首先建立了MSD结构随机裂纹萌生模型和基于随机变量的裂纹扩展模型，进行了疲劳损伤容限可靠性分析方法研究；然后在应用Abaqus二次开发应力强度因子有限元分析基础上，开发了MSD结构疲劳可靠性寿命预测程序，包括载荷谱处理、疲劳萌生可靠性寿命分析、裂纹扩展可靠性寿命分析、后处理等模块；最后通过LY12-CZ铝合金单排七孔板算例对程序进行测试。结果表明：程序计算结果与试验数据吻合良好，可以比较准确地预测MSD结构的WFD平均行为时刻。