针对现有眼底血管分割方法难以辨别细小血管及交叉处血管分割断裂的问题，提出了一种基于注意力机制的多尺度U型网络。在编码阶段使用改进的残差块结构提取血管深度特征的同时有效解决过拟合问题，接着依次采用多尺度卷积模块和多尺度注意力模块进一步获取深度特征的多尺度特征信息。然后，使用MaxBlurPool进行池化，对数据进行降维并保证平移不变性。此外，在最后一个编码层引入混合注意力机制和并行空洞卷积，前者从通道和空间维度强调需要重点关注的信息，抑制背景区域的干扰；后者用来获取不同大小感受野的特征信息，且不会引入多余参数而导致计算负担。在解码部分，改进跳跃连接方式以抑制噪声的干扰并获得更加丰富的上下文信息。所提算法在公开的眼底数据集上取得了优于其他算法的分割效果。

煤的热值是影响燃煤锅炉运行最重要的煤质特性之一。燃煤热值在线分析能够为实时优化调整锅炉运行提供重要依据。采用激光诱导击穿光谱技术对烟煤样品热值进行了定量分析。实验用Nd:YAG固体激光器1 064 nm激光脉冲在空气环境下烧蚀烟煤样品表面而形成等离子体。采用偏最小二乘法和基于主导因素的偏最小二乘法提高煤热值定量分析的准确性。对于基于主导因素的偏最小二乘法, 利用碳双原子分子(C2)和碳氮双原子分子(CN)的谱线强度建立主导因素模型。采用偏最小二乘法建立的定标曲线拟合优度和预测均方根误差分别为0.94和1.46 MJ/kg; 采用基于主导因素的偏最小二乘法建立的定标曲线拟合优度和预测均方根误差分别为0.99和1.18 MJ/kg。结果表明: 激光诱导击穿光谱技术对燃煤热值在线分析具有很大的应用潜力。