本研究旨在探讨工程水泥基复合材料（ECC）加固砌体墙的抗震性能，重点分析不同厚度ECC面层的影响。通过建立未加固与加固砌体墙的有限元模型进行数值模拟，结果表明ECC面层厚度在10 mm至20mm时能显著提升墙体的承载力、延性和能量耗散能力，而超过20 mm时加固效果的提升幅度趋于平缓。研究验证了模型的可靠性，提出了合理选择ECC厚度的建议，为砌体结构的抗震加固提供了理论依据和工程参考。
为探讨重度抑郁症（MDD）合并睡眠障碍的发病机制，分析了GEO数据库的GSE98793数据集，获得MDD的差异表达基因（DEGs），并利用Genecards数据库筛选出睡眠障碍相关基因（GRSDs），对DEGs与GRSDs取交集得到睡眠障碍相关差异表达基因（SDRDEGs）。对SDRDEGs进行GO/KEGG分析，对SDRDEGs构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络以鉴定核心基因。进一步分析核心基因的miRNA、转录因子相互作用，以及其诊断价值。结果显示，SDRDEGs显著富集于与神经炎症和生物钟调节相关的通路，表明它们在MDD的发病中发挥作用。核心基因EGF(AUC=0.621)、EPO(AUC=0.603)、MPO(AUC=0.615)、MAPK14(AUC=0.614)、KCNA3(AUC=0.624)、RORA(AUC=0.651)和NFATC2(AUC=0.611)有诊断价值，是MDD患者的有效生物标志物。本研究强调了睡眠障碍与抑郁症之间的复杂关系，深入研究与睡眠障碍相关的差异表达基因，可能会为改善抑郁症的治疗结果提供新的方法。
本研究选取阜阳师范大学体育学院和亳州学院体育系2020级体育教育专业足球专项班40名学生为实验对象（分为实验组和对照组），实验组、对照组分别采用核心力量训练和传统力量训练，12周教学实验后，检验两组学生灵敏素质水平，教学实验结束后测试成绩提高程度实验组要大于对照组，且差异显著。通过12周实验教学，采用核心力量训练方法的实验组实验前、后反应灵敏素质测试的成绩有非常显着性差异（P<0.01）；对照组经过12周传统力量训练，除I11inois（伊利诺斯）跑和Nebraska测试成绩在实验前后有显著性差异（P<0.05），其余四项灵敏素质测试指标虽然成绩也有提高，但成绩提高幅度不大；实验后，实验组与对照组在测试的六个项目上，除I11inois（伊利诺斯）跑外，其余另外五个项目均具有显着性差异（P<0.05）。建议：力量训练应遵循全面性训练原则；静力性、动力性练习要有机结合；徒手与器械练习相配合；身体稳定与失衡姿态训练相结合；躯干核心力量与四肢力量训练相结合；大肌群与末梢肌群训练相结合；纵向肌群与横向肌群训练相结合；等长收缩与等张收缩训练相结合。
教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础与战略支撑。《数字电子技术基础》作为电子信息类专业基础课，传统教学存在对逻辑背后硬件原理挖掘不深、理论实践脱节、思政育人理念融入不足等问题。教学团队全面创新改革，形成“四体联动”人才培养新模式：重构教学内容，形成理论—实践—产业有机体；推行混合式教学，构建师生学习共同体；深挖思政元素，构建知识—能力—价值融合体；实施开放式教学，开展多元化考评体。此模式推动学生主动学习，提升课程质量与育人成效，落实立德树人根本任务。
在应用化学专业本科综合化学实验教学过程中，设计了一个综合型实验──萘炔的制备及其对罗丹明B的吸附性能测试。实验内容包括多孔萘炔的制备、材料结构及形貌表征、材料吸附罗丹明B性能及循环使用性能测试。该实验同时包含了化学和材料学的学科知识，使学生对多孔材料及污水处理领域有了直观的认识。不但提升了学生的创新性思维和环保意识，还培养了学生动手实践和科学探究的能力，获得了良好的教学效果。
黏度作为细胞微环境的重要参数，与细胞生长、发育密切相关。以2-(2-羟基苯基)苯并噻唑衍生物为母体，构建了两种D-π-A构型的黏度荧光探针HBT-S1和HBT-S2，并通过核磁共振氢谱对其结构进行了表征。光物理性质研究表明，探针HBT-S1和HBT-S2均具有较大的斯托克斯位移（> 230 nm），能够实现对黏度的定量检测且不易受pH值和分析物的干扰。生物性质研究结果显示，探针HBT-S1和HBT-S2均具有低细胞毒性，其中，探针HBT-S1不仅展现出优异的细胞成像能力，还能够监测细胞内黏度的变化。
为提高雾霾天气下降质图像的清晰度、色彩保真度和提升图像细节，提出了一种基于残差注意力和多尺度细化增强的自引导图像去雾算法。采用基于UNet结构的编码器-解码器网络作为预去雾模块和图像复原模块的主干网络，以获取不同层级的图像特征。首先，构建了残差注意力模块（RAB）对图像的特征进行筛选和强调，融合残差注意力机制的UNet网络能够捕获更多有用的、重要的特征信息，可获得细节丰富的参考图像和更优的复原结果。随后，为了进一步提升网络复原性能，构建了多尺度细化增强模块（MREB）对细节特征进行细化和增强。该模块可从全局中获得上下文信息，并提取到不同尺度的特征信息，可更好地保留图像的边缘纹理等细节信息。在RESIDE数据集和真实雾图的实验结果表明，本文算法获得了更好的去雾效果，复原图像具有较高的清晰度、对比度和更逼真的颜色。
针对电动车头盔佩戴检测中由于不同拍摄角度、电动车及头盔样式的多样性以及存在遮挡现象等因素产生的漏检、错检问题，基于YOLOv11n算法设计出一种优化的检测算法YOLOv11-HCW。首先，为了提高模型的多尺度特征融合能力，引入HSPAN结构（High-level Screening-feature Path Aggregation Network）；其次，为提高模型局部细节信息与广域上下文信息融合的能力，引入CGBD模块（ContextGuidedBlock＿Down）；最后，为了平衡模型对不同质量预测框的关注程度，引入WIOU损失函数。实验结果表明，改进算法在保持模型轻量化以及实时性的同时，相较YOLOv11n算法在mAP@50上提高了1.5%。
现有的高精度图像分割模型通常计算复杂度较高，难以满足工业场景对实时性和资源有限性的要求，针对以上问题，本文提出了一种基于U3Plus网络的轻量化工业图像分割模型。该模型首先引入U3Plus的全尺度融合模块，然后将单通道与多通道卷积混合使用应用于特征提取，将优化后的高效通道注意力机制（Efficient Channel Attention,ECA）模块进行特征提纯，最后引入视觉状态空间（Visual State Space,VSS）Block模块进行特征优化，在减少计算资源占用的同时保持了较高的分割精度。实验结果表明，该方法在多个工业场景下实现了精确且高效的图像分割，该轻量化模型的参数量下降了近2/3，平均交并比（MIoU）上升了近2%。
城市商圈规划旨在科学引导商业空间布局与业态发展，优化消费环境，激发城市经济活力，提升居民生活品质与城市竞争力。现有研究多预先设定影响因素再分析其影响机制，忽略了因素间的复杂关联及相互作用，导致规划结果偏离实际，为此提出一种基于变分自编码器的商圈规划方法。该方法利用可观测的商圈兴趣点（Point of Interest,POI）数据，将各类影响因素及作用机制编码为模型潜在空间的隐含变量，并通过对潜在空间采样，生成覆盖多级城市商圈的兴趣点数据空间，从而突破人工指定影响因素的局限。同时，通过分析潜在空间中POI采样结果，对比目标商圈与采样商圈在各数据维度上的差异，形成具体的商圈建设与规划辅助决策方案。案例分析表明，所提模型生成的数据空间能有效表征商圈特征，具备细粒度商圈规划辅助决策能力。