华法林钠是肺栓塞治疗中最常用的口服抗凝药。为制定个性化给药方案，急需建立快速、经济、准确的定量检测技术。利用太赫兹（THz）光谱的分子指纹识别特性，建立华法林钠快速定性定量分析方法。首先，通过实验获得华法林钠THz特征吸收谱，结合密度泛函理论量化计算，明确该药物在10~16 THz内的分子运动模式，从分子基团层面建立定性识别方法。接着，对不同浓度的华法林钠水溶液进行THz检测，分析THz特征峰峰高和峰下面积与药物浓度之间的相关性，建立了双指标的华法林钠定量检测方法。最低检测限达到0.01 nmol/mL，低于人的血浆中的华法林浓度，检测耗时小于10 min。所提方法为华法林钠定量检测提供了一种快速、准确的新技术，有助于推动华法林钠血药浓度监测技术的发展。

针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)处理混有噪声的爆破地震波信号时, 会出现时频分析失真的现象, 对影响HHT时频分析精度的因素进行逐一改进, 得到改进后的算法来提高含噪爆破地震波信号时频分析精度。首先对经验模态分解(Ensemble Empirical Mode,EMD)进行改进得到自适应补充集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)抑制低频趋势项, 同时添加多尺度排列熵(Multiscale Permutation Entropy, MPE)代码控制高频噪声, 最后对CEEMDAN·MPE得到的IMF进行归一化Hilbert变换(Normalized Hilbert Transform,NHT), 通过上述三步即可改善传统HHT含噪爆破地震波信号时频分析精度不足的问题。为验证CEEMDAN·MPE-NHT算法时频分析的准确性, 进行HHT和CEEMDAN·MPE-NHT算法的含噪仿真信号时频分析对比研究, 并将CEEMDAN·MPE-NHT算法用于水下钻孔爆破地震波信号时频分析中。研究结果表明: CEEMDAN·MPE分解得到的IMF经NHT处理得到的时频谱在时域和频域上均具有较高的分辨率, 得到的时频分析参数精度相比HHT有了很大的提升, 可实现更准确提取含噪爆破地震波信号时频特征参数, 对爆破地震波危害效应识别, 制定科学的爆破地震波危害效应控制措施具有重要的现实意义。

近年来, 三维荧光技术已经成为常用的化学分析技术, 但有些结构相近的荧光有机物的三维荧光光谱十分相似, 可能导致分析结果错误。 因此, 如何精准区分具有相似三维荧光光谱的有机物是十分重要且亟待解决的问题。 荧光量子产率和荧光寿命是荧光有机物两个重要的光学参数, 对于分子结构的差异更灵敏。 对吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的三维荧光光谱、 荧光量子产率和荧光寿命进行了研究。 结果表明, 它们的三维荧光光谱都出现两个荧光峰, 且荧光峰位置十分接近。 吲哚和L-色氨酸的荧光峰大致位于［激发波长, 发射波长］=［275, 340～350］和［220, 340～350］ nm附近, 3-甲基吲哚的荧光峰位于［激发波长, 发射波长］=［280, 365］和［225, 365］ nm附近。 在相同浓度下, 三种有机物在激发波长为275～280 nm处的最高荧光强度依次为: 吲哚>3-甲基吲哚>L-色氨酸。 利用绝对量子产率测量技术测得吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的荧光量子产率分别约为0.264、 0.347和0.145; 利用时间相关单光子计数技术测得吲哚、 3-甲基吲哚和L-色氨酸的荧光寿命分别约为4.149、 7.896和2.715 ns。 研究表明, 荧光寿命和荧光量子产率能区分三维荧光光谱相似的荧光有机物, 研究结果在荧光有机物的准确识别上具有重要的价值。

为了阐明平顶激光辐照下碳纤维增强聚醚醚酮（CF/PEEK）的熔凝特性，构建了方形平顶激光束的数学模型和CF/PEEK复合材料的几何模型，利用COMSOL有限元仿真软件，计算仿真了方形平顶激光辐照CF/PEEK的加热过程和停止加热后的冷却过程。其中，方形平顶激光功率密度为5 MW/m，平顶区域功率占比为94.37%，加热15 ms使CF/PEEK的表面温度达到370 ℃左右。在沿碳纤维轴向方向上，辐照区域内温差0.5 ℃以内，辐照区域边缘温差1 ℃左右；在沿碳纤维径向方向上，辐照区域内温度曲线呈现波浪状，波峰与波谷的温差为4 ℃，辐照区域边缘温差为5 ℃左右。在CF/PEEK凝固过程中，会有小型熔池区域出现，并且存在较大的固液共存区。

随着人工智能技术的发展, 采用机器学习方法进行势函数的构建和拟合, 成为目前解决经验势函数精度问题的主要技术途径。机器学习方法解决了传统势函数拟合中的试错低效问题, 已成为材料设计和物性研究不可或缺的有力工具。本文围绕当前机器学习势函数的特点, 及其在相变研究、本征性质研究和界面研究等方面的应用, 全面总结介绍势函数及其拟合策略, 以及其在特定物性研究中的应用, 推动机器学习势函数在材料力热性质的多尺度模拟研究。最后, 展望了机器学习势函数所面临的挑战和未来发展前景。

为了改善计算机断层扫描（CT）影像重建质量不高的问题，提出一种基于残差注意力聚合对偶回归网络（RAADRNet）的超分辨率CT重建方法。多特征下采样提取模块（MFDEB）通过平均池化、最大池化和卷积运算完成多特征下采样提取，在多特征融合后嵌入通道学习注意力（CLA）和空间学习注意力（SLA），同时并入前级融合特征提取图像的浅层特征。CLA、SLA分别引入通道权重特征学习以及激活函数1+tanh（）完成特征提取。残差注意力聚合模块（RAAB）通过CLA嵌入残差网络构成的残差通道学习注意力模块（RCLAB）与SLA构成的空间特征融合模块（SFFB）联合提取图像的深层特征。原始网络在浅层特征与通过亚像素卷积放大的深层特征进行特征融合后完成重建。对偶网络进一步约束重建映射函数的解空间。实验表明，所提算法在重建图像的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）上都得到了较好的提升。

针对爆破地震波信号经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)固有的端点效应问题，提出了一种基于边界局部特征尺度自适应匹配延拓(Boundary Local Characteristic Scale and Adaptive Matching Extension,BLCS-AME)的EMD端点效应抑制方法。该方法将原始信号全局时间参数之间的内在联系和信号在端点处幅值参数的局部变化趋势进行联合考虑，得到了延拓后的边界局部特征尺度(BLCS)，再以BLCS为研究对象，在原始信号中找到与BLCS匹配度最高的一组时间序列，最后将该时间序列平移到端点处进行EMD，即可实现基于BLCS-AME的EMD端点效应抑制处理。通过多种方法仿真信号EMD端点效应抑制的对比分析，可得出结论：与常规端点效应抑制方法相比，BLCS-AME方法对EMD端点效应具有更好的抑制能力，能够得到精度更高的固有模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，研究结果更能反映信号的内在属性。最后将该方法用于实际爆破地震波信号EMD中，进一步验证该方法能够有效抑制爆破地震波信号EMD过程中产生的端点效应，有利于爆破地震波信号细节特征参数的提取，得到反映爆破地震波信号内在属性的特征参数，对爆破地震波危害控制具有重要的现实意义。

水质荧光指纹技术是近年来新兴的水体污染检测技术, 它可以展现水体有机物组成信息, 弥补传统常规水质参数的不足。 长江入海口段沿江地带是我国的产业密集带, 区域内城市化程度高, 工业发达, 在此区域内, 水环境质量变化会直接影响经济发展和民众身体健康, 因此, 研究长江入海口段的水质变化具有重要的意义。 长江入海口段的pH、 电导率、 NH3-N、 CODMn、 TP、 TN和TOC等指标变化趋势不尽相同, 但是从电导率、 TN、 CODMn、 TOC这四个指标, 反映出沿着长江入海口段从上游至下游的过程中具有一定的污染积累, 尤其在下游的CJ-11和CJ-12采样点, 可能受到了较大的污染源影响。 从常规指标和TOC的结果并不能直接体现污染信息, 只能反映污染总量从上游至下游的增加。 长江入海口段水质荧光指纹主要包含三个荧光峰, 记作峰A、 峰B、 峰C, 它们的［激发波长, 发射波长］分别为［275, 335］ nm, ［230, 345］ nm 和［250, 450］ nm, 其中峰A和峰B荧光强度的变化趋势同步, 相关性较高, 相关系数为0.994 8, 表明两峰很可能来自相同污染源。 通过水质荧光指纹比对, 在长江入海口段CJ-11和CJ-12两点的水质荧光指纹与支流HPJ-1的水质荧光指纹相似度分别达到86%和88%, 而与CJ-10的相似度＜60%。 由此可见, 长江入海口段下游水质荧光指纹（CJ-11和CJ-12）发生变化, 可能是由支流HPJ汇入长江入海口段造成的。 支流HPJ的水质荧光指纹信号与印染行业水质荧光指纹数据库相似度约90%, 表明支流HPJ的水质荧光指纹信号可能与当地的印染废水排放有关。 基于长江入海口段峰A和峰B的强度与NH3-N浓度呈现良好的线性正相关性（相关系数为0.885 5）, 水质荧光指纹具有作为指示长江入海口段NH3-N浓度的潜力。 水质荧光指纹技术可以展现水体有机物质组成和来源, 在污染示踪以及水质状况评价方面具有重要的应用价值。