针对场景偏振三维成像中光照不均匀、色彩、材料复杂和大视场下观测方向变化等原因造成的偏振法线梯度不准确和真实三维信息获取困难的问题，提出一种基于方向感知卷积神经网络的场景偏振三维成像新方法。首先，搭建具有方向感知能力的场景深度估计网络结构；其次，利用卷积神经网络所估计的场景深度对偏振法线梯度进行校正；最后，利用校正后的梯度通过基于梯度的积分算法进行三维重建。实验结果表明，所提方法解决了偏振固有的方位角模糊，提高了在光照不均匀、大视场范围场景条件下获取的法线梯度的准确性，最终在恢复场景真实三维形状的同时保留了丰富的纹理细节信息。实验结果证明了所提技术的有效性与优越性。

松材线虫病对我国松林资源造成严重破坏, 早期精准诊断该病害对精准防控及保障国家森林生态安全具有重要意义。 该病目前的诊断技术包括林间症状诊断法、 病原线虫鉴定法、 流胶法等, 这些方法受到条件或技术的限制而不完善, 也无法有效地对松树针叶变色前或极少数针叶变色的阶段进行诊断。 为此提出一种基于光谱分析的马尾松松材线虫病针叶电阻率检测方法。 对野外8~9年生马尾松接种松材线虫后, 在不同时间对针叶进行数据测量。 使用美国Ocean Insight公司生产的Ocean Optics USB2000+对马尾松针叶反射光谱数据进行采集, 取冠层上、 中、 下3个位置光谱反射率平均值作为该植株的光谱反射率； 将针叶横截面近似看成半椭圆形, 剪取针叶中部4 cm, 测量针叶的宽度和厚度, 使用M4070 LCR测试仪测其电阻值, 从而计算出其电阻率； 取冠层上、 中、 下3个位置电阻率平均值作为该植株的针叶电阻率。 对原始光谱（OR）进行光谱变换, 主要方法为一阶导数（FD）、 二阶导数（SD）、 对数变换（LOG）、 倒数变换（1/R）和连续统去除法（CR）； 使用随机森林算法对原始光谱和各个变换的光谱数据提取特征波段以反演针叶电阻率, 采用最小二乘支持向量机（LSSVM）算法对筛选出的特征波段与针叶电阻率的建模效果进行分析, 确定最佳马尾松针叶电阻率预测模型。 结果表明, 在该病害出现极少数针叶变色后的早期阶段, 马尾松接虫株与对照株针叶电阻率达到极显著差异（p<0.01）。 LSSVM建模效果表明, 二阶导数变换后的光谱数据综合表现最好, 选择特征波段为594.986、 646.107、 646.451、 782.896、 784.841、 839.164、 863.890、 902.021、 947.901和962.315 nm； 建模集和验证集的平均R2为0.848, RMSE和MAE分别为32.331和7.067。 相较于原始数据（OR）建立的模型, R2提升4%, RMSE和MAE分别降低2.5%和18.9%。 研究结果表明, 使用针叶反射光谱反演针叶电阻率是可行的, 且SD-RF-LSSVM建立的预测模型精度最高, 可用于针叶电阻率的快速估测, 为实现基于遥感的松材线虫病早期诊断与监测提供了思路与方法。

近视对个人、家庭和社会造成严重影响，现有的儿童青少年近视防控工作难以满足新目标、新形势的要求。基于互联网数据驱动的近视防控全产业链医疗模式，通过线下眼科诊所端和智能设备端2个端口，收集青少年的眼健康、光环境及用眼行为数据，上传至眼健康智能数据综合服务平台，利用大数据趋势化分析得出分析报告，对解决青少年近视防控市场的四大痛点问题至关重要，有利于国家近视防控政策的落实。

富锂锰基正极材料由于具有较高的理论比容量，被认为是下一代锂电池最有前途的正极材料之一。但在循环过程中存在比容量低、倍率性能差、衰减速度快等问题。基于此，本文采用水热法制备了多晶型MnO2材料，并利用湿化学研磨法结合热处理工艺对商业富锂锰基正极材料进行了表面包覆改性。通过循环伏安、恒流充放电及电化学阻抗谱对所得材料进行电化学性能测试，并通过包覆前后材料电化学性能的变化研究了多晶型MnO2对富锂锰基正极材料电化学性能的影响。结果表明，β-MnO2的电化学性能最佳，其初始比容量在0.1 C下达到292.2 mAh·g-1，在0.1~5.0 C的倍率下容量保持率为56.3%，在1 C下循环50次后容量保持率为81.6%。通过EIS测试得出β-MnO2的包覆改善了原样品电化学反应过程中的电化学动力学。

γ-CuI较宽的能带空隙及较高的离子电导率等特点, 使其在光能利用和超快闪烁材料领域有着广泛的应用。γ-CuI 的形貌往往对其结构性质有重要的影响, 精准地调控其形貌有很大的意义。因此, 本文采用微反应法, 通过控制不同NH3·H2O用量、Cu源、管内反应停留时间及合成温度等因素, 结合SEM、XRD和FT-IR等测试手段, 对不同合成条件下制备得到的γ-CuI的晶型与形貌进行了研究。并对传统液相沉淀法和微反应法制备的γ-CuI进行了比较。结果表明, 当NH3·H2O使用量(CNH3·H2O/CN2H4)为0.4、管内停留时间为10 s、反应温度为20 ℃的条件下达到90.5%的最高产率。其中, NH3·H2O的使用量对形貌的影响最大, 当NH3·H2O的使用量为0.4时, 合成了形貌均一的棒状γ-CuI。对比不同的铜源, 除Cu(CH3COO)2·H2O制备得到棒状的γ-CuI, 其余Cu源均主要生成颗粒状γ-CuI。增加管内时间则有助于棒状γ-CuI的形成, 但进一步增长时间会导致样品在管内损失。此外, 过高的反应温度会导致棒状γ-CuI逐渐向颗粒状γ-CuI转化。

随着激光增材制造技术的快速发展，具有轻质高强和性能可控的点阵结构成为航空航天、骨科医疗等领域的研究热点。三周期极小曲面（TPMS）点阵结构的平均曲率为零，具有消除应力集中和提高结构强度的优点，是轻量化多功能结构材料的理想候选者。本团队采用一种新的曲面偏移方法设计了金刚石（Diamond）、初始晶格（Primitive）、螺旋二十四面体（Gyroid）和体心立方（I‐WP）4种TPMS点阵结构，并采用选区激光熔化（SLM）完成了Ti‐6Al‐4V样件的制备，同时建立了基于Johnson‐Cook的有限元仿真模型。点阵结构的仿真结果在受载进程的线性增长、应力降、应力平台各阶段均还原了实验过程，证明了有限元仿真模型的良好预测性，揭示了优化点阵结构在压缩过程中表现出的逐层坍塌的变形行为和连续塑性断裂模式。得益于曲面偏移设计产生的截面系数增加，4种TPMS点阵结构的压缩性能和能量吸收都获得了较大提升，其中I‐WP点阵结构的强度提升了244.9%，能量吸收提升了312.7%。

针对飞机战伤抢修决策问题, 设计了智能化决策支持系统。采用差分进化算法求解了时间估算的多元线性回归模型, 相比传统方法提高了估计精度。在此基础上构建了以时间最少为目标的抢修顺序决策模型, 并采用改进的自适应实数编码遗传算法进行求解, 有效提升了收敛效率。基于上述模型开发了辅助决策系统, 实现数据管理交互和图形用户界面等功能, 为战伤抢修智能化决策提供了支持。