在全球范围内，葡萄种植面积广阔、产量丰富，葡萄及相关产业已成为许多国家重要的经济支柱．在葡萄生产中，如何在其关键生长阶段实现高效精准的管理，对提升果实产量和品质至关重要．针对葡萄花穗与幼果期目标尺寸小、易受枝叶遮挡、颜色与背景相似度高，致使现有检测方法在复杂自然环境下识别效果不佳，进而制约精准施药技术应用的问题，本文在新疆建立了葡萄花穗与幼果的专用数据集，并提出一种改进的轻量化检测模型YOLOv8-FCD．该模型引入基于PConv的C2f＿Faster模块以降低参数量与计算复杂度，将原始上采样方法替换为CARAFE模块，增强特征提取能力，并设计Detect＿SEAM检测头，提升模型在遮挡与小目标场景下的识别精度．实验结果表明，YOLOv8-FCD模型的检测精度（P）为93.7%，召回率（R）为87.3%，平均精度均值（m AP）达到94.6%．与原始YOLOv8n模型相比，P提升8.2%,mAP提高2.6%，模型体积缩减至原来的85.71%．该模型可为葡萄植保智能化喷雾中的花穗与幼果识别提供有效的技术支撑．
为实现冶金和水泥行业的减排增效，利用H2-O2富燃预混燃烧产生的高温还原气对金属矿石和碳酸钙进行低碳高效还原，H2-O2富燃预混燃烧是其中的核心技术之一，可为相关燃烧器的开发提供理论支持．本文通过数值模拟研究带钝体的燃烧器内H2-O2富燃预混燃烧特性．结果表明，H2-O2富燃预混火焰在不同雷诺数下的可燃范围较宽，雷诺数为300、400和500时，稳定运行当量比范围分别为1.75、2.05和2.10．火焰在回火或吹熄之前保持稳定对称形态，且呈现C形．流场的逆向流动将H2带到了紧贴钝体的回流区附近，随后与高温燃烧产物混合流出燃烧器．而O2在火焰锋面上游边界附近被完全消耗．随着雷诺数增大，烟气中H2含量略有下降；而当量比增大时，H2含量接近线性增大．通过调节流量和当量比，可在较大范围内精确调控还原气体中的H2百分比．本文结果为利用绿氢在高效还原石灰石或金属矿物的同时实现超低CO2排放提供了新方案.
板问题的研究对于理解平板结构的承载、变形、稳定性及振动行为具有重要意义．在数学上，这类问题通常可归结为重调和方程的求解．本文分别在矩形和三角形网格上，采用协调元与非协调元对固支板与简支板两类模型进行数值模拟．所用协调元包括Bogner-Fox-Schmit元（BFS元）与Argyris元，非协调元包括Adini元与Morley元．数值实验表明，这些单元均可达到理论上的最优误差收敛阶．最后，将所述算法成功应用于一个实际板问题，取得了准确的模拟结果．
超高性能混凝土（Ultra-High-Performance Concrete, UHPC）与既有混凝土基体之间的界面黏结性能是结构加固与修复的关键因素．本文通过试验，研究破坏形态、基体强度、界面粗糙度、养护龄期等因素对劈裂抗拉与双面剪切强度的影响，并分析界面粗糙度组的微观机理．结果表明：破坏形态以界面剥离为主；基体强度、养护龄期的增加可显著提高界面黏结强度；界面黏结强度随着界面粗糙度的增大而持续提升，但在RO2之后趋于稳定；顶面浇筑有助于形成比侧面浇筑更高的黏结强度；RO2组通过适度粗糙度平衡机械咬合与化学结合，形成致密界面过渡区，有效提升界面黏结性能．
序列推荐旨在利用用户长短期偏好进行项目推荐，但大部分序列推荐系统面临学习力不足、长短期偏好融合不充分等问题．针对上述问题，本文提出一种基于对比学习的细粒度长期与短期偏好序列推荐方法．1）针对长短期偏好融合不充分的问题，提出长短期偏好学习层和长短期偏好融合层．首先，将用户行为序列分割为多段时间会话，并利用门控循环单元提取每段会话中用户的短期偏好，然后通过多头注意力机制融合短期偏好序列捕获用户长期偏好.最后，依据时间跨度自适应融合长期与短期偏好，从而获得更具代表性和全面性的偏好表示．2）针对数据稀疏导致学习力不足的问题，设计一种偏好表示对比学习任务，引入代理用户偏好进行对比学习，以实现更加精确的偏好推荐．结果表明：与次优方法相比，模型在3个公共数据集的Hit@20指标分别提高了9.84%、6.40%、1.52%,MAP@20指标分别提高了22.64%、2.42%、6.42%，证明本文所提方法的有效性．
利用全基因组关联研究（GWAS）数据，本文系统探讨了血液代谢物与5种呼吸系统疾病（哮喘、结核病、慢性阻塞性肺疾病、肺源性心脏病及支气管炎）之间的关联性.采用逆方差加权法（IVW）作为核心分析方法，并辅以多项敏感性分析，包括MR-Egger回归、加权中位数法、加权众数法、Cochran’s Q检验及多效性检验.通过方向性检验、Meta分析和代谢途径分析进一步深化研究结论.鉴定出3种具有显著因果关联的代谢物：作为保护性因素的儿茶酚葡萄糖醛酸苷水平与哮喘呈正向因果关系；作为风险因素的肌酸与肉碱比率与慢性阻塞性肺疾病呈负向因果关系；作为保护性因素的腺苷-5’-二磷酸（ADP）-N-乙酰葡糖胺-N-乙酰半乳糖胺比率与支气管炎呈正向因果关系.此外，还发现了存在强因果关联的13种代谢物.进一步解析出14条与目标疾病相关的代谢通路，其中6条通路与哮喘相关、2条与肺结核相关、1条与慢性阻塞性肺疾病相关、4条与肺源性心脏病相关、1条与支气管炎相关.本文证实血液代谢物与5种呼吸系统疾病之间存在因果关联，发现的代谢物及通路为揭示这些疾病的潜在机制提供了新视角，需通过后续实验进一步验证.
耕地“非农化”严重威胁全球粮食安全与生态稳定．遥感变化检测技术因具有大范围动态监测优势，已成为识别耕地“非农化”过程的核心手段．然而，现有方法在处理复杂耕地场景时，受限于多尺度特征表征能力，难以在提取破碎耕地边缘细节的同时兼顾大范围地块的全局语义一致性，从而导致边缘模糊与局部特征丢失．针对上述问题，本文提出一种基于改进双时相图像Transformer(Bitemporal Image Transformer,BIT)的耕地变化检测算法Far-CDNet．首先，引入并联普通卷积及多种差分卷积的细节增强卷积模块，并通过动态加权和残差连接强化特征提取网络的边缘细节表征能力．其次，将BIT模块中语义标记器的普通卷积替换为深度可分离卷积，以增强局部特征捕获能力并生成具有更高层语义的输出特征．最后，增加一条残差分支，进一步融合Transformer前后的局部及全局信息．实验结果表明，改进后的模型F1分数为79.18%,IoU为69.32%，相较于BIT模型，F1分数提升4.17%,IoU提升4.24%.
为研究掺入水泥和油泥改性生土材料细观尺度的孔隙结构和损伤，对轴压下的立方体试件进行CT扫描试验，获取试件在动荷载作用下不同应力阶段的断面CT图像，并结合灰度分析和阈值处理方法，定量表征不同配合比材料内部孔隙率的变化规律，建立孔隙率与材料损伤之间的内在联系，揭示改性生土材料损伤随应力变化的演化规律、损伤破坏机理．结果表明：不同应力状态下，YS1试件裂缝由核心受压区向边缘延伸，YS2试件呈“八字形”破坏．油泥的掺入，可生成有较强黏结能力和可塑性的凝胶，YS2试件的变形能力得到提升．水泥掺量增加，生成密度大的高结晶聚合物，使YS1试件力学性能表现更优．XY、YZ扫描断面中，各类试件在不同应力作用下，材料内部孔隙率变化各不相同．YS1试件损伤度持续增大，YS2试件损伤度先增大后减小，虽然YS2试件的整体损伤度小，但力学性能弱于YS1试件，油泥过量掺入会影响材料的力学性能，建议油泥、水泥的质量配合比在1∶2左右．
本文主要研究预期因子为反Chaplygin气体宏观生产模型黎曼解的极限行为．首先，研究模型的黎曼问题，得到3种黎曼解的结构：接触间断和疏散波组合(J_1+R2)，接触间断和激波组合(J_1+S2)，狄拉克激波(δS)．其次，研究反Chaplygin气体宏观生产模型的压力消失极限．当扰动参数ε减小到仅依赖初值的参数ε0时，证明黎曼解(J_1+S2)收敛到反Chaplygin气体状态方程的δS．且当ε最终趋于0时，证明δS收敛到输运方程的δS；此外，还证明黎曼解(J_1+R2)收敛到输运方程的真空解．最后，给出具有代表性的实验结果数值．
燃煤电厂作为主要NOx排放源，其SCR脱硝系统的高效运行对降低污染物排放至关重要，但在预测NOx过程中，数据的剧烈动态变化会制约模型的预测精度．本文提出一种基于模态能量差和样本熵的变分模态分解(MEVMD)耦合遗传算法(GA)优化卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型．首先，通过3σ准则修正异常值，再采用皮尔逊相关系数筛选20个关键输入变量，利用最大信息系数(MIC)确定各变量延迟时间，实现特征与目标变量的时序对齐．其次，通过自适应变分模态分解(VMD)，精准剥离NOx时序信号中的多频率特征；通过GA优化超参数，实现多子模态的适配性建模.最后，通过VMD逆分解将各子模态融合输出预测结果．实验结果表明，本文所提模型的均方根误差(RMSE)为0.949 2，平均绝对误差(MAE)为0.496 9，决定系数(R2)为0.976 7，优于对比模型．