在内窥镜手术过程中，外科医师需实时掌握手术器械的位置信息。现有目标检测算法受反光和阴影等因素影响，其准确度和漏检率仍有优化的空间。本文提出一种基于改进YOLOv5s的手术器械检测与分割方法。首先，通过Gamma校正算法校正图像的亮度和对比度，以解决手术器械的反光和阴影遮挡等问题；其次，设计CBAM和动态卷积模块，增加重要特征信息的权重，以进一步提高目标检测的准确度并减少模型的漏检率；同时，优化空间金字塔池化模块以扩大感受野，从而更好地识别多尺度目标；最后，设计FPN语义分割头，以实现语义分割功能。在内窥镜手术数据集上的实验结果表明，本文目标检测的mAP@0.5为98.2%，语义分割的mIoU为94.0%。所提方法可辅助外科医师快速掌握手术器械的位置和类型，提高手术效率。

乙醇是具有宽带吸收特征的大分子挥发性有机物气体，其宽带吸收受空气背景光谱的干扰，这给遥测带来了极大的困难。文中提出通过准确测量干扰光谱、用干扰光谱作为差分吸收谱内部标准的宽带谱气体分析方法，修正光谱分析系统可能的基线偏移和非线性，该方法成功应用于乙醇气体的激光遥测。针对乙醇的近红外特征吸收（7180 cm⁻¹），在实验室条件下，以近红外DFB激光器构建了开放式的遥测实验系统，测量结果表明乙醇浓度测量误差小于3.5 ppm，由Allan方差评价结果表明在积分时间15.1 s时，检测限2.6 ppm，比目前报道的最低检测限低近2个数量级。实现了乙醇的高灵敏开放光程遥测，为进一步研制小型化的乙醇气体遥测系统奠定了基础。