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.

中药分析的样品复杂，前处理是后续仪器分析能否取得满意效果的关键.传统溶剂直接提取法的净化效果较差，基质干扰大.固相萃取法净化效果良好，但成本高、操作复杂且耗时，限制了风险物质批量筛查速度.目前，QuEChERS技术已广泛应用于食品、农产品、环境样品快速前处理，且已在中药安全检测中进行了部分使用.由于样品基质的复杂性、新材料的适用性问题，QuEChERS技术的普适性还存在一定不足.通过对QuEChERS技术在中药农残、兽残、真菌毒素、内源性风险成分等分析中的应用研究进行阐述，旨在推动其与仪器分析进一步结合应用，从而为中药安全检测绿色化前处理提供新思路.

为探讨增液承气汤加减方对慢性传输型便秘（STC）大鼠的治疗作用及其潜在分子机制，重点分析其对水通道蛋白AQP3、AQP9表达的调控.采用复方地芬诺酯片灌胃建立STC大鼠模型，84只SD大鼠随机分为正常组、模型组、增液承气汤加减方低（9.72 g/kg/d）、中（19.44 g/kg/d）、高（38.88 g/kg/d）剂量组、阳性药组（伊托必利13.5 mg/kg/d）及增液承气汤加减方高剂量+U0126（0.1 mg/kg/d）组，连续干预14 d.结果显示，增液承气汤加减方中、高剂量组及联合组可显著增加粪便数量及含水量（P < 0.05），缩短首粒黑便排出时间，提高肠道推进率，并改善结肠肌电活动（频率增加，振幅降低）.分子机制研究表明，增液承气汤加减方能抑制MAPK/ERK信号通路，下调AQP3表达，同时上调AQP9表达（P < 0.05），且高剂量组疗效与阳性药相当（P > 0.05）.综上，增液承气汤加减方可能通过调控MAPK/ERK-AQP3/AQP9通路，改善STC大鼠肠道传输功能，为临床治疗提供实验依据.

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.

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.

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.

以某钢铁企业球团工序提供的数据为基础，分析了球团矿生产过程及原料中铁精矿、煤粉、粘结剂用量、溶剂用量4个因素对SO₂排放浓度的影响，运用SPSS软件对各影响因素进行逐步法回归分析，建立影响球团工序中SO₂平衡的线性回归模型.

通过中国知网、PubMed数据库收集三叶青活性成分；借助中药系药理学数据库与分析平台（TCMSP）对活性成分进行搜索并获取其作用靶标；通过在线人类孟德尔遗传数据库（OMIM）、DisGeNET和GeneCards数据库获取病毒性脑膜炎治疗靶点；采用Cytoscape软件构建“药物 - 成分 - 靶点 - 疾病”网络及“成分 - 靶点 - 通路”网络；使用R语言进行基因本体论（GeneOntology， GO）功能富集和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopediaof Genes and Genomes， KEGG）通路富集分析.从三叶青中筛选出12个主要活性成分和181个作用靶点；与796个病毒性脑膜炎相关靶点取交集，得到86个药物 - 疾病共同靶点，蛋白互作网络（protein - protein interaction networks， PPI）中心主要涉及肿瘤蛋白53（tumor protein 53， TP53）、白细胞介素 - 6（interleukin - 6， IL - 6）、AKT丝氨酸/苏氨酸激酶1（AKT serine/threonine kinase 1， AKT1）、JUN原癌基因（jun proto - oncogene， JUN）、 白细胞介素 - 1β（interleukin - 1 beta， IL - 1β）等关键靶蛋白.KEGG富集分析主要涉及AGE - RAGE信号通路、乙型肝炎、TNF信号通路、人类巨细胞病毒感染等相关通路.因此，三叶青防治病毒性脑膜炎可能具有多成分、多靶点、多通路的潜在作用机制.

辐射对机体的损伤是迅速的、不易恢复的，比起治疗对其防护更具有重要的意义.从中医对辐射损伤的认识、单味中药或单一成分及复方在辐射损伤中的防护作用、大数据时代背景下的中药辐射防护剂的研发等方面进行总结分析，以期为中药抗辐射损伤的深入研究、中药辐射防护剂的研发及临床应用提供参考.

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.

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%.

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.

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.

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，5 μm），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 ~ 402.788 μg/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.