日前电价预测结果作为电力市场中的关键信号，对电力系统的正常运行起到重要的作用，对此提出一种基于自注意力机制与长鼻浣熊优化算法(Coati Optimization Algorithm,COA)的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的日前电价预测模型。模型充分考虑了影响电价的电力市场边界条件和外部环境等诸多因素，首先使用皮尔逊相关性系数法对山东省电力市场的披露数据进行相关性分析，得出了影响电价的关键因素。然后将数据输入到基于自注意力机制和长鼻浣熊优化算法的CNN-BiGRU模型中进行训练。通过实验结果表明，该模型的平均绝对误差(Mean Absolute Error, δ_MAE) 、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, δ_MAPE)、确定系数(R-Square，R²)3个评价指标分别为10.481、3.23％、0.954，3项指标明显优于其他模型，具有更高的预测精度和稳定性，充分验证了该模型在日前出清电价预测中的可行性。

针对农作物害虫检测中害虫目标被遮挡、体色与环境相近等情况导致的目标检测准确率不高的问题，提出了一种基于RT-DETR的农作物害虫检测算法RT-DETR-SDIC。首先，原主干网络的前两层(S2，S3)引入多样分支残差模块(Diverse Branch Residual Block，DBRB)，利用多分支拓扑结构以及不同规模的路径提取多尺度的特征信息，在原主干网络的后两层(S4，S5)引入了结合级联注意力的倒立残差移动模块(Invert Residual Mobile Block with Cascade Group Attention，IRMB_CGA)，弥补了原主干网络中长距离语义信息无法直接交互的问题，增强了对环境特征的辨别能力；其次，在特征融合网络中，增加了无参数注意力的空间到深度融合层(Space to Depth Convolution with Attention，SPA)提取细粒度的信息，设计了内容引导融合模块(Context Guide Fusion Module，CGFM)来引导多尺度特征融合。实验结果表明模型RT-DETR-SDIC参数下降了19.6%，计算量下降了9.9%，P_mA,0.5上升了6.2%，P_mA,0.5:0.95上升了2.6%。

反应釜是气液两相反应过程中的核心设备,其内部复杂的流场特性对反应效率和产品质量有着至关重要的影响。由于实验手段在捕捉和分析反应釜内气液两相流的细微特征上存在一定局限,因此数值模拟方法成为研究该领域的重要工具。文中建立了气液两相反应釜的两种不同叶浆的三维模型,利用FLUENT软件进行了气液两相流仿真模拟,在模拟湍流运动时选用了K-epsilon湍流模型。重点分析了两种组合四层桨叶装置在反应釜内的流场特性和气体分布情况,基于两种叶浆的气液两相分布变化、气相均匀性、流场速度分布变化以及速度矢量分布变化等进一步分析了四宽叶浆和四斜叶浆的差异。最终得出在同一搅拌釜、同一转速、相同桨径条件下,四宽叶桨在排量、平均速度和功耗方面均优于四斜叶桨,且四宽叶桨还有助于提高釜内的流动均匀性,可进一步促进气液两相的混合。

针对融合图像中存在目标信息减弱、细节信息丢失的问题，本文提出一种渐进式多尺度特征提取与融合的红外与可见光图像融合算法。该方法构建了结构对称、参数独立的双分支生成网络，首先将原图像及其增强形式输入空洞卷积模块，从不同尺度提取上下文特征，以充分挖掘多尺度信息；其次，引入多注意力互补残差聚合模块，有效提升特征选择性，强化显著信息、抑制冗余特征，并通过渐进交互机制实现跨尺度融合与互补。在判别器设计上，采用双判别器结构，分别对红外与可见光图像分布建模，以减缓单一判别器在多模态对抗训练中产生的对比度偏移与细节削弱问题。实验结果表明，所提方法在多个主客观评估指标上优于现有主流算法，融合图像保留了更多的纹理细节，视觉效果更佳。

为了提高车辆的平顺性，提出一种基于逆压电效应的压电叠堆式主动悬架。根据拉格朗日定理，构建了六自由度主动悬架动力学模型，选取驾驶室垂直加速度等6个量作为性能指标建立适应度函数，进而结合遗传算法设计了LQR(Linear Quadratic Regulator)控制器。通过数值仿真表明：基于压电效应的主动悬架在性能上优于被动悬架。

废旧牛仔布难以降解、回收利用率低，而传统的再生方法工艺复杂，且易导致纤维性能劣化，严重制约了资源再次利用。通过对废旧牛仔布进行预处理，以其作为增强相，以聚乳酸(PLA)为基体材料，通过复合加工工艺，制备织物增强复合材料。探究了废旧牛仔布碱处理和循环拉伸等不同预处理方式对复合材料微观形态、力学性能和热学性能的影响。研究结果表明，采用碱处理与循环拉伸结合的方式显著提升了材料的综合力学性能。本研究为废旧纺织品的高值化利用提供了新路径，同时也为可持续复合材料的开发奠定基础，在建筑、汽车内饰及航空航天等多个领域具备良好应用前景。

针对随机奇异不确定时变时滞半马尔可夫切换系统,设计了动态事件触发控制的相关参数及控制器,证明了最小事件间隔时间是恒正的。构造了新的Lyapunov-Krasovskii泛函,积分项权矩阵不再固定,与切换模式同步。运用条件期望及It过程的性质,详细分析了闭环系统的鲁棒随机可容许性问题。利用Moore-Penrose逆公式以及矩阵的满秩分解定理,解决了海森项的线性化问题。最后通过数值实例和仿真图像,验证了所设计方案的有效性。

针对印刷电路板(PCB)缺陷微小难测问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的PCB缺陷检测算法,该算法添加Transformer编码单元,并引入DwConv网络标准卷积,实现了提升实时检测PCB缺陷的精度,实验结果表明,改进之后的YOLOv8s模型,PmA从0.909提升到了0.951,增加了4.2%。通过与其他主流目标检测方法相比,改进YOLOv8算法展示了更好的检测精度。

为研究黄瓜切片热风干燥过程水分迁移规律,以黄瓜切片为研究对象,分别探究了不同温度和不同切片厚度对黄瓜切片水分比和干燥速率的影响。首先建立用于描述黄瓜切片中水分迁移规律的数学模型,并基于数值模拟软件COMSOL进行了数值模拟分析。结果表明:Page模型更适合用于描述黄瓜切片在热风干燥过程的水分变化规律。在实验设置的工况下,Page模型的决定系数R²均达到0.99,相应的残差平方和RSS和卡方χ²,分别小于0.017 16和0.000 953 351。同时,对实验数据进行拟合,计算出在50~80 ℃范围内,黄瓜切片的有效扩散系数在0.173 5×10^-9~4.189×10^-9之间,热风温度和厚度越大,有效扩散系数越大。数值模拟过程直观描述黄瓜切片水分迁移过程,黄瓜切片的水分浓度从边缘到内部逐渐降低,边缘位置水分浓度下降快,而核心位置水分浓度下降慢,对比分析数值模拟与实验过程干基含水率变化过程,它们变化趋势相同,但实验过程干基含水率下降更快。该模型可为其他物料在热风干燥技术的模拟研究提供借鉴。

在高等教育人才的培养过程中，大学生创新能力的培养日益受到社会的重视。为进一步优化创新人才培养模式，提升大学生创新能力，基于层次分析法（AHP）-熵权法对大学生的创新能力评价指标体系进行了研究。研究采用问卷调查和专家评析相结合的方法对评价指标体系进行构建，通过筛选评价指标，利用熵权法针对客观调研数据进行分析，评估各指标因子的权重，最终得出大学生创新能力评价指标体系框架，为促进我国高等教育的发展提出了相应对策建议。

随着路面损伤巡检领域不断发展革新，评估路面损伤对驾驶安全性的影响程度越来越重要。针对实际中由于各种干扰因素对路面损伤检测任务的影响，提出一种改进型路面损伤检测算法Road-DETR。使用特征重构金字塔（ features  reunion pyramid，FRP）对干扰信息进行过滤，采用补充细节与轻量化模块（complementary details and lightweight module，CDLM）实现算法轻量化。实验结果表明:相比 RT-DETR 算法，改进型Road-DETR 在公共数据集RDD2022的PmA0.5和PmA0.5∶0.95分别提升2.4%和2.2%，在自建数据集（road detection interference，RDI）上分别提升2.2%和1.9%，整体上参数量大幅下降，计算量和检测速度基本不受影响。说明提出的改进方法有效地提升了算法的抗干扰能力和边缘检测能力，在干扰场景下路面损伤检测的效果明显优于其他算法。

火灾监测对减少生命财产损失至关重要，但传统方法在复杂环境中存在实时性与准确性不足的问题。本文提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化火灾图像检测算法，结合边缘计算技术优化监测系统。通过引入卷积块注意力模块(CBAM)增强特征学习能力，采用多孔空间金字塔池化(ASPP)扩大模型感受野，并利用EIoU Loss损失函数加速收敛、提升回归精度。实验表明，改进后模型的火灾识别率提高至94%，精确率与召回率分别达到94.2%和92.4%。通过将系统搭载在模块化AI模组上，直接处理视频数据，避免了云端传输延迟，显著提升了检测实时性。该方法为复杂场景下的火灾监测提供了高效解决方案，对提升应急响应能力具有重要意义。

番茄果实富含番茄红素、维生素C、多酚类等活性成分，兼具营养与健康价值。本文综述了这些成分的含量、生理功能、协同作用及番茄红素提取技术。番茄红素通过共轭双键结构抗氧化，降低心脑血管疾病与癌症风险；维生素C参与免疫调节与胶原合成；多酚类成分调控炎症通路、诱导癌细胞凋亡。这些成分可以协同增强番茄的抗氧化、抗炎等生理功能。对于番茄红素的提取技术，传统有机溶剂萃取法工艺成熟但溶剂残留明显，酶解法适用于高附加值产品但成本较高；超临界CO₂萃取、膜分离等现代技术高效环保，新兴微生物发酵与纳米包埋技术具应用潜力但需解决安全性及规模化问题。当前协同机制解析及提取技术的能耗成本优化仍待突破，未来研究可聚焦协同作用靶点挖掘、新型技术工业化适配及功能性产品开发。本研究为番茄资源的高效利用提供了理论支撑。

变电站监控告警信息的正确处置对于确保变电站的安全运行和设备维护至关重要。实现正确处置的前提是能够快速、准确地抽取监控告警信息中的电力实体。由于目前已有的电力实体抽取方法，难以同时满足实际应用中对准确性和速度的双重要求。为解决以上问题，提出了一种基于知识集成增强语义表示(Enhanced Representation Through Knowledge Integration，ERNIE)和全局指针(Global Pointer，GP)并使用半监督学习策略的电力实体抽取方法(Semi-Supervised-ERNIE-GP)。该方法基于ERNIE-GP来提升电力实体抽取的准确性和速度，并引入半监督学习思想挖掘无标注数据中的实体抽取知识。为验证所提方法的有效性，利用变电站监控告警信息构建了数据集，并进行了一系列实验。实验表明，与基线较优模型BERT-Bi-LSTM-CRF相比，采用的Semi-Supervised-ERNIE-GP在精确率、召回率和F1分数上分别提高了4.90%、2.50%和3.71%。并通过曲线分析进一步证实了此方法在大规模数据应用场景中抽取速度的优越性。

随着医学影像技术的不断发展，胸部CT图像在肺部疾病的早期诊断和治疗中扮演着至关重要的角色，同时辅助识别系统的设计可以给医护人员提供参考，降低因人为因素而引发错误的概率。针对胸部CT图像肺癌任务中多通道特征重要性差异问题，提出了TransUnet-SE分割网络，此网络是基于残差感知的Transformer的U型肺癌区域分割网络进行改进，将SENet注意力机制嵌入解码器上采样过程，通过“压缩、激励、尺度调整”三步流程精准缓解多通道特征差异。为验证模型的泛化性能，首先在公共医学数据集Synapse多脏器CT数据集上进行了实验验证，然后在Lung-PET-CT-Dx数据集上选取肺癌患者的CT图像进行实验，评估所提模型与先进模型的性能并进行了比较。实验结果表明，Dice相似系数达到了86.05%，并基于PyQt5设计胸部CT图像肺癌辅助分割系统调用TransUnet-SE 模型权重实现分割功能，为临床诊断提供支持。

本研究从腐烂的海带中筛选到一株可降解褐藻胶的菌株，并进行了菌种鉴定、褐藻胶裂解酶基因的异源表达及酶学性质研究。该菌株鉴定为弗氏弧菌(Vibrio furnissii)C1，将其基因组中注释的褐藻胶裂解酶基因alg792和alg796在大肠杆菌中异源表达，得到重组褐藻胶裂解酶Alg792与Alg796，比活力分别为950与116 U/mg；Alg792和Alg796的最适反应温度分别是40、25 ℃，Alg792在30 ℃的酶活力稳定性更好，当温度超过40 ℃时，两种酶在30 min内酶活力损失超过80%；Alg792与Alg796的最适pH均为7.0，Alg796的pH适用范围更宽，Alg792的pH稳定性更好；Cu²⁺、Zn²⁺和EDTA对两种重组酶活性完全抑制，Mg²⁺、Na⁺可激活两种酶的活性，而Ca²⁺、Mn²⁺、K⁺对两种重组酶的作用相反；两种重组酶均为双功能酶，Alg792为内切酶，Alg796为外切酶。这两种褐藻胶裂解酶在褐藻胶的高附加值产品开发中具有良好应用潜力。

采用水热法成功制备了CuS/BiOI异质结构,采用Zeta电位、X射线粉末衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外-可见漫反射(UV-DRS)等测试技术对材料进行了表征,证明了CuS/BiOI异质结的成功构建。在可见光条件下研究了CuS/BiOI异质结光催化降解四环素(TC)的性能,其中,CuS/BiOI-2对TC的降解率高达81.46%,降解速率为0.014 3 min^-1,分别比纯BiOI提高了68.55%与2.64倍。通过分析CuS与BiOI的能带结构,结合一系列的光电化学分析以及自由基清除实验,证明了由具有局域表面等离子体共振(LSPR)性质的p型半导体CuS与n型半导体BiOI所构建的S型异质结,改善了BiOI的光吸收能力,促进了光生载流子的高效分离,最终使CuS/BiOI-2表现出优异光催化性能。

为提取和整合多种影响风电功率的因素,减少单一因素波动带来的预测误差,基于图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)提出了一种历史风速和功率数据相结合的模型。该方法以风机为结点,通过构建风机间的图结构,对风场风速与功率两种因素特征提取,该模型可捕捉风速和风功率之间的复杂相互作用,以及风场内不同风机之间的协同效应,有效提取局部和全局特征,适应风电功率的非线性和时变特性。通过在实际风电场数据上的实验结果表明,与传统方法相比,基于GCN的模型在短期风电功率预测上具有更高的准确性和稳定性,为风电场的调度和运行提供了可靠的参考,使模型在面对不同的环境条件时表现得更为稳定。

氧化应激是慢性病根源。大豆蛋白经酶解或发酵可得抗氧化肽，可清除自由基，在功能食品领域潜力巨大。相关研究已阐明其构效关系及部分体内外机制，但其制备方式及安全评价仍需探索。本研究旨在利用益生菌液态发酵大豆蛋白制备抗氧化肽。采用两种分步发酵方式：（1）先接种纳豆芽孢杆菌（37 ℃，24 h），再接种凝结芽孢杆菌（47 ℃，42 h）；（2）在方式（1）基础上，续接种鼠李糖乳杆菌（37 ℃，36 h）。将两种发酵液超滤后获得分子量<1 kDa的组分（SPAP1、SPAP2），进行体外抗氧化活性测定及秀丽隐杆线虫体内活性评价。结果显示，二者的ABTS自由基清除率IC50值分别为(0.509±0.016)、(0.591±0.028) mg/mL，FRAP值分别为(0.427±0.02)、(0.314±0.019) mmol/L。线虫实验表明，SPAP2在延缓衰老、降低体内活性氧（ROS）水平、改善吞咽能力及延长应激与自然寿命等方面的作用优于SPAP1。经RP-HPLC-MS/MS分析，SPAP2中共鉴定出175条潜在抗氧化肽。综上，本研究探索出发酵法制备大豆抗氧化肽的益生菌组合及其分步发酵条件，通过体内外试验验证了其功效，质谱法鉴定了其多肽组成，为大豆活性肽的开发和应用提供了技术支撑。

为了优化酵母菌发酵多孔挂面的制备工艺。通过单因素实验设计,系统地研究原料配比、加工条件等多个工艺参数对多孔挂面熟断条率和感官评分的影响。接着通过响应面优化试验进行四因素三水平的显著性分析,响应值为感官评分和面条熟断条率。得到最佳工艺参数组合:以100 g面粉为基准添加3 g酵母菌、34 g水、1.5 g食用盐、发酵时间为60 min,该工艺配方制备的多孔挂面的感官评分最高为93.2分、熟断条率最低为2%。最后对多孔挂面的品质特性进行分析,最佳蒸煮时间为260 s、熟断条率为3%、蒸煮损失率为6.52%、w(蛋白质)为8.61%、w(还原糖)为8.75%、w(灰分)为2.13%、w(脂肪)为0.58%、pH为6.51，显著提升了多孔挂面的品质特性。研究为多孔挂面的工艺生产提供理论依据。

在现代工业过程中，由于系统的非线性、时延问题以及异常值的存在，使用基础的数据驱动模型对关键性能指标的准确预测显得较为困难。提出了一种鲁棒的混合网络软测量算法，该混合网络模型以神经常微分方程网络为核心，辅以门控循环单元的结构，以强化对连续数据的动态建模能力和提高对时序数据的分析精度。首先，使用基于常微分方程的门控循环单元作为处理非线性数据的基础模型。其次，设计了一种动态的梯度裁剪方法，将其与权重裁剪相结合引入到模型的训练过程中，以保证模型训练的稳定性和收敛性。此后，使用一种截断的Huber损失函数，并将其与弹性正则化相结合以处理异常值。最后，利用数值仿真和工业数据集对所提算法进行验证。结果表明，该算法可以有效的提高模型的预测精度和模型的稳定性。

基于四旋翼无人机的动力学特性,采用比例-微分(Proportional-Derivative,PD)控制方法,并在AirSim平台上进行了位置跟踪和编队控制的仿真研究。通过PD控制律对无人机的位置进行实时调整,确保其速度控制的稳定性。相比于包含积分项的比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制,PD控制在无人机任务中具有响应速度快、结构简单的优势。基于此,进一步发展了无人机编队控制算法,采用领导-跟随策略,通过Flask和requests库实现了两个无人机的编队控制。与传统的MATLAB/Simulink模拟相比,AirSim平台能够实时响应真实环境的变化,提升仿真逼真度,验证了此方法在复杂场景中的有效性。

通过镍元素微合金化与退火热处理工艺的协同调控,探究镍元素含量对低温球墨铸铁(QT400-18L)组织演变与力学性能的影响规律。基于成分设计-工艺优化-性能表征的研究路径,设计了镍质量分数梯度为0~1%的成分区间并结合热处理工艺,通过拉伸试验、冲击试验等测试了试样性能,表征了热处理前后试样微观组织,分析镍元素对基体组织与性能的影响规律。实验结果表明,在球墨铸铁中添加不同质量分数的镍元素后所获得的试样铸态组织主要由球状石墨、铁素体和少量珠光体组成,镍元素具有微弱石墨化并促进珠光体形成的作用;为改善试样的冲击韧性,实验通过热处理进行了组织调控使珠光体组织显著减少,热处理态的试样组织为球状石墨加铁素体,当镍质量分数为0.4%时,热处理态试样强塑性达到最佳,其抗拉强度为395 MPa、伸长率为17.5%、硬度为139 HBW,-40 ℃低温冲击吸收功为14.7 J,冲击功较QT400-18L标准提升约22.5%。

输电线路的绝缘子损坏给电力系统带来诸多安全隐患,引发电弧、火灾等危害。实时高效的绝缘子损害识别技术成为解决该问题的关键。在大量实验的基础上,提出一种基于SA-YOLOv5s的输电线路绝缘子损害识别方法,该方法在YOLOv5s模型的卷积模块中引入CBAM注意力机制,提高模型特征提取能力;使用GhostC3模块替代主干网络的C3模块,降低模型复杂度;使用C2f残差模块替代颈部网络的C3模块,提高检测准确性;使用MPDIoU损失函数替代CIoU定位损失函数,提高检测精度;融合改进多尺度的SAHI切片超推理,提高预测结果的精度与准确度。实验结果表明,改进SA-YOLOv5s模型在数据集上检测的P_mA0.5值为95.2%,P_mA0.5:0.95值为61.9%,检测速度为98帧/s,且绝缘子、绝缘子破裂、表面闪络损坏的预测准确度分别达到99.2%、100%与100%。改进模型满足复杂环境下对小目标及密集目标的检测需求。

随着工业互联网的扩展和智能设备或系统之间连接性的增强，复杂异构网络之间的接入和融合控制变得至关重要。然而，工业互联网架构的可靠性、可扩展性和互操作性需求与复杂异构网络之间的矛盾日益突出。工业互联网的复杂性和异构性给统一接入和融合、实时传输、集中控制和管理带来了诸多挑战，而软件定义网络为解决这些问题提供了有效途径。为全面深入了解软件定义工业互联网研究的知识基础、领域前沿、现状热点与发展动态，利用文献计量方法对软件定义工业互联网文献进行文献绩效分析和知识图谱分析，并提出了3层软件定义工业互联网架构。研究结果显示:软件定义工业互联网的研究十年来发文量和引文量交叉呈上升趋势；中国和印度是发文量最多的两个国家，也是领域内影响力较大的国家；早期高被引文献讨论了软件定义的标准化活动和关键技术，从而衍生了软件定义工业互联的研究，并分化了4个主要聚类和3条主要研究路径；安全、服务质量和边缘计算技术应用是软件定义工业互联网的主要研究重点，而人工智能、5G、机器学习和区块链等新兴技术应用，以及弹性、成本和宽带管理，以及下一代通信协议等研究则成为新兴主题。

研究解决半线性二次抛物型最优控制问题的全离散多点通量混合有限元（MFMFE）方法。状态变量采用MFMFE方法离散，而时间离散则通过差分方法实现。状态和伴随状态变量使用最低阶的Brezzi-Douglas-Marini（BDM1）混合有限元空间进行逼近，控制变量则通过分段常数逼近。提出了一种新的数值方案，以解耦状态和伴随状态变量，从而便于消除局部通量。推导了控制、状态和伴随状态变量的误差估计。结果表明，所提出的方法对半线性抛物型最优控制问题的精确解是有效的。

对恢复三维空间中的两层物体进行了研究，使用无相位远场方法确定三维物体形状的唯一性。远场相位信息难以获取，而无相位远场信息更容易测量，使用无相位远场确定多层散射体形状更加方便有效。首先运用Helmholtz方程建立问题模型，为克服平面波的平移不变性，选择3个叠加平面波作为入射波，获得物体更为丰富的信息，引入与模型相对应的格林函数揭示物体与入射波的相互作用，最终证明只知无相远场信息情况下可以唯一确定两层散射体形状，即其边界和材料系数可被唯一确定。

通过微弧氧化(MAO)在2195铝锂合金表面制备一层陶瓷涂层,研究了微弧氧化涂层的结构和高温摩擦磨损性能。利用XRD和EDS研究了涂层物相和元素组成,采用SEM、EDS研究了涂层表面、截面及磨痕形貌和元素组成,采用激光共聚焦显微镜(CLSM)观察了磨痕的三维形貌,并采用HT-1000高温摩擦磨损试验机研究涂层在200 ℃高温条件下的摩擦磨损性能。实验结果表明:微弧氧化涂层由α-Al2O3相组成。涂层表面粗糙多孔,表面粗糙度约14.3 μm,表面有类似“荷叶”状的堆积形貌,膜层厚度约为7.1 μm。涂层平均摩擦系数约为0.68,涂层体积磨损率和质量损失远远低于铝锂合金基体,质量损失约为基体的九分之一,磨损率为基体的十分之一。对磨痕形貌及成分分析,铝锂合金基体在200 ℃条件下磨损机制为磨粒磨损、疲劳磨损和氧化磨损,且以磨粒磨损为主,而微弧氧化涂层主要为黏着磨损,还伴随着氧化磨损。研究表明微弧氧化涂层在高温条件下具有良好的耐磨损性能。

利用2007—2019年中国A股企业数据，实证分析了城市群人口集聚对企业新质生产力的影响及异质性特征，并对知识交流和产业结构优化的中介作用进行了检验。研究发现：(1)城市群人口集聚对企业新质生产力水平的提升有显著影响；(2)知识交流与产业结构优化在城市群人口集聚与企业新质生产力关系中发挥着中介作用；(3)跨区域城市群的人口集聚对企业新质生产力的提升具有积极影响，特别在中西部及市场化程度较低的地区，这种促进作用更为显著。

为进一步揭示晶粒尺寸、形貌对金属增材制造材料力学性能的影响,本文采用晶体塑性有限元方法,以选区激光熔化(SLM)成形的AlSi10Mg合金为研究对象,建立不同平均晶粒尺寸的代表性体积单元(RVE)模型。探究晶粒尺寸对其细观拉伸力学行为的影响。结果显示:随着晶粒尺寸的减小,应力与应变分布更加均匀,AlSi10Mg合金屈服强度和抗拉强度越高,平均晶粒尺寸从20 μm减小至6 μm时,材料的屈服强度和抗拉强度分别提升了约37.89%和17.91%,符合Hall-Petch关系。此外,在晶界处应力与应变呈现出集中分布的现象,表明晶界对位错运动具有阻碍作用。应变条带的分布受晶体取向的影响与载荷加载方向呈45°,符合Schmid滑移定律。

为了解决通信感知集能一体化系统用户过载时性能受损问题，借助非正交多址通信，提出了一种系统总速率最大优化方案，该方案在保证最大发射功率约束、最小能量采集需求及最小有效感知功率的同时，实现了资源的最佳分配。由于变量耦合，该问题为非凸问题，采用半定松弛及一阶泰勒近似方法克服速率的非凸性，以逐次凸逼近算法求解问题有效数值解。仿真结果表明所提方案优于传统方案，提高了通信速率、缓解了通信用户间的干扰。

为了对城区地表沉降量进行准确预测,提出基于蜣螂优化算法（DBO）改进深度置信网络（DBN）的城区地表沉降量预测模型。首先,针对深度置信网络存在参数调整困难的问题,引入蜣螂优化算法对参数进行优化设置;其次,以小基线集干涉测量技术（SBAS-InSAR)获取淮南特征区的地表沉降量作为原始序列进行预测计算,采用k折交叉验证以避免过拟合风险,并对比分析了反向传播神经网络、DBN和DBO-DBN模型预测结果。结果表明:(1)DBO-DBN模型预测的准确率为96.30%,均方根误差为0.840 mm,R2值为0.992 6,相较于BP神经网络和DBN模型,改进后的DBO-DBN预测精度提高,地表沉降预测值与真实值绝对误差趋势表现最好。(2)P1、P2两个特征点未来12个月的沉降量进行预测,结果显示P1点未来沉降量在一定范围内波动,P2点未来沉降量基本稳定,二者均未呈现明显的沉降趋势。

循环图是循环群上的Cayley图,整循环图是指其特征值为整数的循环图。图的Sombor能量定义为图的Sombor矩阵的特征值的绝对值之和。借助矩阵理论,以及图的Sombor能量与图的一般能量关系,得到了整循环图的Sombor 能量计算的几个公式。

本研究开发出一种以苦荞为原料的威士忌工艺,并对工艺进行了优化。苦荞糊化液化工艺优化:通过单因素试验和正交试验,确定了苦荞糊化液化的最佳条件:α-耐高温淀粉酶16 U/g、高温纤维素酶4 U/g、料水比1∶6（g/mL）、温度96 ℃、时间30 min,液化醪ED值为18.3%;糖化工艺条件:β-淀粉酶75 U/g、普鲁兰酶60 U/g,蛋白酶50 U/g,苦荞添加比例30%,糖化时间60 min,此条件下麦汁还原糖质量分数为11.85%,α-氨基氮质量浓度为203.5 mg/L。采用顶空固相微萃取气相色谱质谱联用(HS-SPME-GC-MS)技术分析了苦荞威士忌酒心风味成分,检测出46种可挥发性成分,其中VOA＞1的风味物质有12种,如癸酸乙酯(VOA=251)、辛酸异戊酯(VOA=36)、己酸乙酯(VOA=34),使用橡木片在陶坛中陈酿2个月后酒体呈浅焦糖色,保留了苦荞谷物香,香气复杂度、口感层次感均有提升。

平均场社会最优问题聚焦于探寻兼顾个体与集体利益的资源配置模式，为相关政策制定提供理论依据，具有良好的理论价值与应用价值。 本文研究了一类带马尔可夫跳跃参数的平均场线性二次(Linear Quadratic,LQ)控制系统的社会最优问题,其中扩散项的参数依赖于参与者的状态项和控制项。参与者之间相互协作,以最小化社会目标。首先,借助逐人最优化原理,构造一个辅助的线性二次控制问题。其次,根据平均场类型的正倒向随机微分方程(Forward-backward Stochastic Differential Equation,FBSDE)的相容性条件,得到一个分散控制策略。最后,基于FBSDEs的一些估计式,证明该分散控制策略具有渐近社会最优性。

研究了基于离散时滞观测的非周期性间歇控制来稳定高非线性随机时滞系统的问题。设计了一种离散延迟观测的非周期间歇控制器,所设计的控制器可以使受控的随机系统均方指数稳定。与普通的间歇控制器的不同,此间歇控制器是基于离散延迟观测的。利用Lyapunov函数、Ito^公式、M矩阵和间歇性控制策略,建立了受控系统稳定的充分条件,并证明了受控系统的指数稳定、几乎确定的指数稳定以及几乎确定的渐近稳定。最后,通过计算一个数值算例来说明理论结果的有效性,并进行数值仿真。

在实际工程应用中,由于建模误差,参数摄动等因素导致的模型不确定性,以及外部环境带来的扰动,会显著降低被控系统的跟踪精度和动态性能,甚至导致系统不稳定。为解决这类关键问题,本文针对同时存在模型不确定性和外部扰动的线性系统,提出了一种基于扰动估计法的控制策略,实现了系统的镇定。首先,通过Lyapunov稳定性理论设计了针对模型不确定性的镇定控制器。随后,对于外部扰动,通过选择合适的滤波器设计了能渐近估计外部扰动的扰动观测器,并实现了对外部扰动的渐近抵消。理论分析证明了所提出的控制方法不仅能够有效克服系统参数不确定性的影响,还能实现对外部干扰的完全抵消,从而确保闭环系统的全局渐近稳定性。数值仿真的结果进一步验证了控制方案在动态性能和鲁棒性方面的优越表现。

G-四链体(G4)是由富含鸟嘌呤的核酸序列形成的非经典二级结构,广泛分布于癌基因启动子区及端粒等基因组关键区域,参与多种疾病进程。组蛋白H1作为染色质高级结构的重要调控因子,通过液-液相分离(LLPS)与G4形成动态凝聚体。其中H1羧基端结构域(CTD)因其长序列和高电荷密度特性,在驱动液-液相分离中发挥关键作用。但CTD触发相分离所需的最小长度阈值及其对G4拓扑构象的调控作用尚未明确。本研究综合运用多种实验技术,系统探究了不同长度的组蛋白H1截短肽链对G4-短肽体系的液-液相分离影响。实验结果表明当肽链长度低于临界阈值时,液-液相分离形成被显著抑制;进一步研究发现G4-短肽的液-液相分离行为与短肽诱导的G4结构折叠增强及压缩有关。这些结果反映了多价相互作用是介导相分离的重要驱动力之一。

为探究猪皮胶原肽对RAW264.7细胞的免疫调节作用,本研究通过酶解制备猪皮胶原肽,并对其氨基酸组成及分子量分布进行分析。采用MTT法、中性红吞噬实验、细胞形态学观察、细胞因子含量测定以及实时荧光定量PCR等方法,系统评估猪皮胶原肽对RAW264.7细胞增殖活性、吞噬功能、细胞形态变化、NO、TNF-α、IL-2和IL-12生成水平以及相关免疫因子基因(iNOS、TNF-α、IL-2和IL-12)mRNA表达的影响。结果表明,猪皮胶原肽主要由甘氨酸、脯氨酸、丙氨酸、谷氨酸、天冬氨酸和精氨酸组成,分子量主要在500~5 000 Da之间,可显著促进RAW264.7细胞的增殖和吞噬能力,改变细胞形态,促进NO、TNF-α、IL-2和IL-12的生成,并上调iNOS、TNF-α、IL-2和IL-12的基因表达。综上所述,猪皮胶原肽具有激活巨噬细胞、增强机体非特异性免疫功能的潜力。

刺梨果渣是果汁行业中的一种丰富但未得到充分利用的副产品,因富含多种营养成分,受到广泛研究。本研究采用粉碎预处理与酸性预处理相结合的方法对刺梨果渣进行预处理,旨在探讨其葡聚糖高值转化潜力。再借助SEM、FTIR、TGA和XRD等仪器研究探讨预处理手段对刺梨果渣样品的影响。研究发现,预处理过程显著提升了刺梨果渣的酶解效率,纤维素转化率提升了30.39%。成分分析表明预处理可以增加纤维素的相对含量。SEM和溶胀力分析发现预处理打破了刺梨果渣内部的致密结构,且表面出现明显孔洞,形态变得松散稀碎,增大了比表面积。FTIR、XRD和TGA分析的结果证实了预处理会有效去除刺梨果渣中的非组分,纤维素的暴露程度和富集程度变得更高,结晶度增加。提高了纤维素酶的可及性,增强酶解效率。