采用十八烷基硅烷键合硅胶为填充剂的色谱柱（250 mm×4.6 mm,5μm），以甲醇和体积分数为0.1%的磷酸水溶液为流动相，建立了高效液相色谱（HPLC）测定雀嘴茶中熊果苷质量分数的方法，该方法在0.349～402.788μg/mL质量浓度范围内具有良好的线性关系，精密度、稳定性、重复性均较好，并优化了提取雀嘴茶中熊果苷的方法.这不仅为雀嘴茶中熊果苷的质量分数测定提供了可靠的分析手段，也为茶叶及其他植物性产品中的活性成分检测提供了新思路.
人工智能生成内容技术（AIGC）在显著提高学生获取知识的效率、拓展学生多元化学习路径的同时，其诸多负面影响亦不容忽视.其中，较为典型的问题就是（人工智能）AI依赖对学生的全面发展构成了显著风险.从布鲁姆认知分类模型与三脑理论相结合的视角出发，以云南省高校大学生AI使用情况调研数据为参考，深入探讨了AIGC依赖可能导致的学生在批判性思维等高阶认知能力发展上受阻、师生互动与社交关系弱化、学生间数字能力鸿沟的扩大等问题的成因.提出了从教学与内容过程设计、课程建设和评价机制等多个维度，破解AI依赖风险、保障学生培养目标达成的应对策略，为AIGC技术在教育领域的更为深入和有效地应用提供理论依据和实践指导.
针对多机器人多目标路径规划问题，提出基于算法融合的多机器人多目标路径规划算法.算法采用改进A~*算法进行全局路径规划，采用改进模拟退火算法规划多机器人在组合全局路径最优的情况下，保证最远机器人路径最短，采用DWA算法进行局部路径规划，实现机器人局部运动避障.为了验证所提算法的可行性和优越性，对其进行仿真实验，实验结果表明，改进A~*算法比经典A~*算法在转弯次数、转弯角度、遍历节点、规划距离分别减少16.66%、41.24%、23.3%、0.77%，改进模拟退火算法与传统模拟退火算法在仿真时间、最长路径长度、总路径分别减少12.09%、22.26%、5.74%,DWA算法能够实现多机器人局部路径规划与避障.
研究聚焦于社会支持对大学生运动动机影响效应分析，对社会主观支持、社会客观支持、社会支持利用程度对大学生各维度动机之间的关系进行梳理，对运动动机在社会支持与体力活动量的中介作用进行探析.主要采用文献资料法、问卷调查法、数理统计法对研究中的性别差异进行分析，采用相关性分析对社会支持各维度指标与大学生运动内部动机、外部动机、无动机进行指标相关验证，对不同维度动机模型进行社会支持回归分析，构建运动动机模型进行中介效应检验.研究发现：运动动机在大学生社会支持与体力活动之间存在中介效应；社会支持各维度对大学生运动动机有正向影响作用；大学男女生在社会支持获取与体力活动参与存在显著差异.
针对Informer模型未考虑现实数据的非平稳性和频域信息的问题，提出了一种非平稳长时间序列预测模型，核心思想是编码改进和频域增强，为了非平稳信息恢复到时间依赖性中，时间绝对编码器用于提取时间点的相互依赖；同时，通过离散余弦变换的频域增强通道注意力机制，自适应地捕捉通道之间在频域中的相互依赖性，提高了预测性能.实验结果表明，相较于其他模型，所提模型在数据集上的均方误差（MSE）平均下降58.4%，最高下降66.5%.
由于桥梁结构会受到应变、温湿度等侵蚀和损毁，经常会造成桥梁结构产生裂缝病害，需要对桥梁结构的裂缝病害进行检测.设计了全卷积神经网络模型，采用裂缝图像数据集对模型进行了训练和验证，利用该全卷积神经网络模型可对3种桥梁裂缝病害的形态进行识别，并且与其他裂缝识别方法相比，具有较高的准确率和召回率.
情感分析是自然语言处理中的一项核心任务，主要评估文本中表达的情绪或感情色彩.在当前的情感分析研究中，多数模型均依赖于双向变换器模型（BERT）作为特征提取器，且主要聚焦于较为简单的二分类或三分类任务.针对细粒度情感分析，提出了一种新的混合双通道门控循环单元和卷积神经网络（GRU-CNN）情感分析模型（GGC）.该模型利用生成式预训练变换器（GPT）作为特征提取器，更精准地捕获文本中的深层含义.在此基础上，模型将提取到的文本特征输入到多通道的GRU和CNN中，分别捕获全局和局部特征.同时该模型引入了注意力机制，将这2种特征进行动态融合.模型根据不同特征重要性，分配差异化权重，聚焦关键情感信息.结果表明，该方法在情感分析任务中展现出显著优势.
土壤重金属污染是全世界关注的社会问题之一，不仅会影响食品安全，还会影响中药材安全.目前，中药材重金属超标现状愈加严峻，需要对植物类中药材重金属超标种类、超标程度及潜在原因进行综述分析，以降低我国中药材的市场短板.研究表明，中药材重金属超标普遍存在，且形势较为严峻.其中，以根茎类药材超标最为严重，镉（Cd）污染最为突出.此外，中药材的重金属超标状况与种植土壤的重金属质量分数直接相关.因此，针对重金属超标的监管措施可为缓解中药材重金属污染提供技术路径.
炎症性肠病（inflammatory bowel disease, IBD）是一种临床上比较常见的功能性胃肠疾病.目前关于IBD发病机制的研究主要集中于遗传因素、社会心理因素、内脏高敏感、脑肠轴紊乱、肠道微生态失衡和肠粘膜免疫紊乱等.然而，这些发病机制并不是独立的，随着研究的深入，脑肠轴的异常调节逐渐为人们所重视.本文着重探讨了肠道菌群失调与IBD脑肠轴调节紊乱相关性，为IBD脑肠轴与肠道菌群功能失调的相关发病机制提供有力证据.
基于裸大麦、普通大麦和野生大麦叶绿体基因组编码序列，分析其密码子使用偏好及差异.结果显示，3者不同窗口大小的胞嘧啶和鸟嘌呤（GC）含量在密码子不同位点（GC1、GC2、GC3）呈梯度递减趋势（46.74%/46.80%/46.63%、39.47%/39.43%/39.43%、29.80%/29.75%/30.25%），且均存在31个高偏好密码子（RSCU>1），其中29个以A/U结尾，呈现显著NNA/NNU结尾偏好.叶绿体基因组有效密码子数（ENC）值（47.14、47.02、47.75）及ENC>45的基因占比（39、39、42个）表明整体密码子偏好性较弱.中性绘图、ENC-plot和PR2-plot分析证实自然选择是密码子偏好形成的主要驱动力.栽培大麦（裸大麦与普通大麦）在GC组成、ENC分布及最优密码子（含特有GCA/AGA）上高度趋同，提示人工驯化通过纯化选择强化了有益性状的遗传稳定性，为解析大麦驯化分子机制提供了新视角.