为研究影响磷酸镁水泥（MPC）凝结时间和力学性能的关键因素，通过改变养护时间、镁磷摩尔比（M/P）、硼镁质量比（B/M）、水胶比（W/B）、拌合体积(VMPC)、磷酸盐种类以及复配磷酸盐比例等，设计了52种MPC配合比，研究了以上因素对MPC凝结时间、抗压强度和抗折强度的影响。实验发现：MPC的凝结时间随着M/P的增大而减少，随着B/M的增大先增加后趋于稳定。磷酸氨镁水泥的凝结时间随着W/B的增大先增加后趋于稳定。M/P值在10～12时，磷酸氨镁水泥能获得较高的抗压和抗折强度；M/P值在4～6时，磷酸钾镁水泥能获得较高的抗压和抗折强度。将磷酸二氢钾和磷酸二氢铵复配时，MPC能获得比单掺磷酸盐更高的强度。借助SPSS软件分析出影响MPC凝结时间的主要因素贡献率大小为W/B>M/P>B/M>VMPC,影响MPC强度的主要因素贡献率大小为养护时间>M/P>W/B。

YOLOv5作为当前领先的目标检测模型之一，其快速高效的检测能力与dlib在面部关键点定位上的高精度结合，为人脸识别提供了新的解决方案。提出了一种基于YOLOv5-face检测和dlib识别技术的人脸识别方法。首先采用YOLOv5-face模型进行高效而准确的人脸检测，以实现对图像或视频中人脸的有效定位。然后使用dlib库进行人脸特征提取和识别，实现对检测到的人脸的身份验证。实验结果表明，该方法表现出较好的人脸识别性能，特别是在处理复杂环境时，能够稳健地保持高准确性。

针对当前海洋碳汇核算系统性不足的问题，综合国内外海洋碳汇核算方法，对我国2020年和2023年海洋碳汇进行系统性评估。研究结果表明：中国海洋碳汇2020年达到1.18×10～8 t（C）·a-1,2023年达到1.19×10～8 t（C）·a-1,海洋碳汇能力较为稳定。在海洋生态碳汇中，2020年和2023年近海碳汇分别占海洋碳汇总量的95.70%和95.41%;海洋养殖碳汇量和滨海湿地碳汇的占比分别为4.30%和4.59%。近海碳汇作为最大的海洋碳汇源受人类活动的干扰较小，因此未来海洋生态系统的碳汇将不会发生巨大变化。在碳达峰时期海洋碳汇可吸收3.4%的碳排放，在碳中和时期可吸收16%的碳排放。

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。

以内酯杏仁豆腐为对照，对比分析乳酸菌发酵杏仁豆腐和内酯杏仁豆腐在不同贮藏温度条件下微生物、色泽、pH值等指标的变化，以探究乳酸菌发酵对新型无凝固剂杏仁豆腐品质的影响。结果表明：以性能最优的植物乳杆菌YY16为发酵菌株，当接种量为3%、发酵时间为4 h、压制时间为3 h时，豆腐品质最佳。乳酸菌发酵豆腐色泽比内酯杏仁豆腐更白亮，总体接受度更高。在4℃和10℃的贮藏温度下，乳酸菌发酵豆腐中细菌总数和pH值均低于内酯杏仁豆腐，延长了豆腐的贮藏期。本研究为开发乳酸菌发酵豆腐系列产品提供了参考。

频率选择表面(FSS)的设计方法高度依赖于全波数值模拟或等效电路模型(ECM)辅助分析。提出了一种基于深度学习的FSS结构智能设计方法，以提高其设计效率。首先，选择变分自编码器(VAE)将数据集样本压缩到低维潜在空间中；然后，将这些样本及其相应的标签转换并输入到多层感知机网络中进行训练；最后，将训练好的网络模型在输入所需的S曲线后预测结构参数。全波分析仿真结果表明，设计的方法达到了预期效果。

研究土体局部冻胀特性是揭示土体冻胀变形机理的关键。以苏州地区典型重塑饱和粉土为研究对象，开展了4种冷端温度条件下的封闭式土体单向冻结试验，并使用相机记录了土体冻胀变形的过程。试验结果表明：冷端温度的降低会加速冻结锋面的发展，增大土体的最大冻结深度；冻结过程中冻结锋面高度与冻结时间、锋面平均移动速率均近似符合指数函数；冻结结束后冻结区和未冻结区含水率的变化，验证了土体在单向冻结过程中发生了水分迁移，冷端温度越高，土体内部的水分迁移越显著；时序图像中原位冻结区、分凝冻结区和未冻结区厚度的发展，揭示了土体的冻胀变形过程；土体的冻胀率随冷端温度的降低而减小，因此在人工冻结工程中，冻结管内应使用较低温度的冷媒以有效减小冻胀。

为研究火灾下桥梁缆索钢丝群的温度响应，建立了考虑空腔效应的钢丝群非均匀受热传热计算方法，在通过试验验证准确性的基础上，考察了火源分布、钢丝数量、防火材料厚度等参数对温度场的影响机制。结果表明：在非均匀受热条件下拉索结构外缘的最大温差可达到最高温度的21%(172℃)以上，且温度分布呈现出凹形对称分布特点；拉索钢丝群温差随拉索直径的增大而增加，即使在均匀受热条件下，其最大温差也能达到最高温度的9.2%;在非均匀受热条件下，当采用玄武岩纤维作为防护材料时，材料厚度增加至7 mm时防火效率最高，温度从694.3℃下降至549.3℃,厚度继续增加后温度下降并不显著。

以菊花脑为原料，乙醇为提取溶剂，采用超声波辅助法提取菊花脑多酚。通过单因素试验考察乙醇体积分数、料液比、超声时间和超声温度4个因素对菊花脑多酚提取率的影响，通过正交试验得出提取菊花脑多酚的最佳工艺，采用总抗氧化性能、ABTS自由基清除能力、DPPH自由基清除能力和羟自由基清除能力评价菊花脑多酚的抗氧化活性。结果表明，菊花脑多酚的最优提取条件为乙醇体积分数70%、料液比1∶10(g·mL-1)、超声时间90 min、超声温度70℃,此时提取率为0.253 mg·g-1;菊花脑多酚在浓度为0.015 mg·mL-1时抗氧化性能最强，达132.19 U·mL-1,对3种自由基具有良好的清除能力。

为了分析钢桁梁桥抗火性能，减小火灾对桥梁结构的危害，研究了开放环境下钢桁梁桥温度场的演变机制，采用Pyrosim软件建立100 m简支钢桁梁桥车辆火灾事故温度场模型，进而分析火灾的走向和温度场在时程与空间分布中的变化规律，以及不同风场因素对于火灾温度场的影响。结果表明：风场因素对于热释放速率影响不大；0°、45°和90°为不利风向，此风向下杆件受到车辆火灾影响最为严重；135°和180°为有利风向；随着风速的增大，火焰形状由竖直向上趋于与桥面平行，火焰高度降低，对杆件上部影响变小。

使用等离子体增强化学气相沉积（PECVD）制备技术，通过精确控制硅烷氨气流量比R（SiH4/NH3）,成功制备了可见光范围内发光高效可调制的非晶掺氧氮化硅（a-SiNxOy,a-SiNO）荧光薄膜。首先，采用积分球直接测量了不同R值情况下a-SiNO薄膜的光致发光量子产率（PLQY）,在发光波长490 nm处获得了高达（10.08±0.75）%的PLQY值，并通过拉曼光谱、傅里叶变换红外光谱（FTIR）以及X射线光电子能谱（XPS）,证实了非晶态固体薄膜中存在N—Si—O键合组态及相关发光缺陷态；然后，通过精确测量a-SiNO薄膜的变温荧光光谱（TDPL）特性，详细研究并计算了变温条件下a-SiNO薄膜的PLQY值以及与之相对应的光致发光内量子效率（PLIQE）;最后，讨论了a-SiNO薄膜在PLQY和PLIQE高值情况下的相关缺陷态发光机制。

研究旨在对单倍体和二倍体茄子叶片进行转录组测序，探讨二者生长发育和性状表现差异的分子机制。结果表明，二者共有5 136个差异表达基因(DEGs),单倍体和二倍体植株中分别有2 575和2 561个上调表达，数目差异不大。GO和KEGG富集分析表明，次生代谢和代谢物质合成途径富集的DEGs最多，分别为596和352个，且单倍体中表达量高的DEGs显著少于二倍体；18个DEGs富集到光合作用-天线蛋白途径，仅1个基因在单倍体中的表达量高于二倍体；富集到光合作用途径的56个DEGs中，52个在单倍体中的表达量低于二倍体。在单倍体中，叶绿素合成基因的表达量均低于二倍体，但降解途径基因尤其是SGR表达量高于二倍体。推测单倍体茄子叶片中光合色素含量变少、光能吸收减弱以及光合速率降低会抑制其生长发育。

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%。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。