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关键词： 冲击温度   纵波声速   透明矿物   同步测量   冲击熔融  

摘要： 动高压实验技术是产生超高压高温极端条件的重要手段，在高能量密度物理、地球物理及国防工程等领域具有重要应用。冲击温度和声速分别是表征物质热力学状态与弹性性质的关键物理参数，然而，传统冲击实验通常需要分别获取温度和声速信息，容易引入状态匹配误差，并增加实验复杂度。针对透明材料体系，前人提出的冲击温度与纵波声速同步测量方法基于冲击前沿热辐射信号在未压缩区域传播的特性获取温度，同时，通过辐射信号时间演化特征反演纵波声速。在此基础上，针对透明矿物体系对实验结构与信号获取方案进行优化，探究该方法在冲击熔融条件下的适用性。以天然单晶方解石为研究对象，在115.7 GPa冲击压力下获得冲击温度与纵波声速分别为3810 K和9.32 km/s。结合实验结果及已有相图数据，结果表明，方解石在该条件下已发生冲击熔融，验证了该方法在透明矿物冲击熔融条件下实现温度与纵波声速同步测量的可行性。研究结果为获取透明矿物在高温高压尤其是熔融条件下的热力学与弹性性质提供了一种可行的实验技术路径，为认识地球深部物质结构与动力学过程以及评估透明窗口材料在高能量密度条件下的动态响应提供了重要实验依据。

关键词： 尾矿库   排水沟   堵塞检测   无人机摄影测量   YOLO模型   目标检测  

摘要： 排水沟畅通是保障尾矿库汛期安全和整体稳定的关键，传统人工巡检方式效率低下、覆盖不全，难以满足尾矿库安全管理需求。针对这一现实问题，本文提出了一种融合无人机摄影测量技术与YOLO深度学习模型的排水沟堵塞智能识别方法，旨在实现排水沟堵塞区段的自主检测与信息掌控。采用无人机获取库区高分辨率数字正射影像（DOM），裁剪为若干30 m×30 m的标准格网单元并编号；构建YOLO11m-OBB旋转目标检测模型，对各格网单元进行迭代检测，自主标注排水沟堵塞区段，并结合DOM影像获取堵塞信息。以东北和华北地区两座尾矿库为案例开展应用验证，结果表明：该方法分别有效检测出9处和12处排水沟堵塞异常，结合影像地理信息解算出各堵塞区段的投影坐标与堵塞长度，实现了排水沟堵塞情况的全覆盖、快速巡检，为现场精准疏通作业提供了有力信息，提升了排水沟维护的时效性与针对性。研究成果为尾矿库日常管理、隐蔽致灾因素普查提供了智能化高效技术手段，对保障排水沟长期稳定运行、确保尾矿库防洪安全具有重要的工程应用价值与推广前景。

关键词： 因果结构学习   线性非高斯   非纯”测量场景   变换独立噪声  

摘要： 隐变量间的因果结构学习,核心在于从观测数据中挖掘隐变量彼此的因果关联,是科学研究中揭示现象本质的一种关键技术.现有方法普遍依赖“纯子”假设,即隐变量对应的观测子代变量(测量变量)间不存在直接的因果连接边,该假设在许多现实场景中往往无法成立,从而导致现有方法可识别性受限.针对该挑战,考虑“非纯”测量场景下的隐变量识别性问题,提出线性非高斯无环隐变量模型(linear non-Gaussian acyclic latent variable model, LiNGLM),该模型允许观测变量间存在因果关联.基于该模型,提出一种隐变量结构学习(latent variable structure learning, LLSTIN)算法,该算法基于变换独立噪声(transformed independent noise, TIN)条件及其建立的图准则,首先通过因果聚类构建(build causal cluster, BCC)算法提取各隐变量对应的“单因子集”来识别隐变量的存在,然后选取集合中的“根”观测变量作为隐变量的有效代理,进而识别隐变量间的因果关系.从理论上证明算法可正确提取单因子集并进一步识别隐变量因果结构,仿真数据与真实数据实验结果进一步验证所提算法的正确性和有效性.

关键词： 数控加工   在机原位测量   超声测厚   幅值特征   全自动采集  

摘要： 为解决数控加工薄壁结构在机原位超声测厚过程中因耦合剂铺展不充分、切屑阻隔、外部振动等偶发因素引起的测量不稳定问题，提出一种基于超声回波信号幅值特征的全自动采集方法。首先，通过实测分析识别测厚过程中的有效测量、过渡悬空和异常干扰三类信号状态，结合不同状态下回波幅值分布特征及2～10 mm标准块多轮重复采样结果，确定幅值阈值与时间阈值。进一步提炼“幅值抬升”和“幅值高位稳定”两类关键特征，构建覆盖点位监测、耦合自适应、稳定采集和异常处理的闭环控制逻辑，并设计冲洗、自动补充耦合剂等重试机制以提升系统抗干扰能力。在此基础上，开发了集成回波幅值实时可视化、一键自动化测量和数据规范导出功能的软件模块，并在切屑附着、耦合剂不足等典型现场工况下开展应用验证。结果表明，该模块在全程无人工干预条件下即可完成自动化厚度测量，测厚精度优于0.02mm，系统已连续自动化运行超过500h。所提出的方法有效提升了自动化超声测厚过程中状态判别与稳定采集能力，可为高端装备制造领域薄壁结构在机原位高精度测量提供技术支撑。

关键词： 农村电商平台   乡村振兴   算法消费者   消费者信息权益   法律保护  

摘要： 人工智能与算法技术的发展为农村电商平台注入发展新动能的同时，也进一步加剧了平台与消费者之间的地位失衡，催生出被新型消费群体（算法消费者）。相比传统消费者群体，算法消费者信息权益更易受到平台自动化决策等程序的影响，导致信息不对称加剧、消费者的自主选择权与个人信息权都受到影响。目前，我国从消费者权益保护与个人信息保护层面对消费者信息权实施法律规制，但在法律实践过程中仍然存在算法黑箱、监管规则滞后与消费者救济渠道闭塞等问题，催生出算法解释、政府监管与法律救济困境。通过采取比较法分析法，结合农村电商平台领域算法消费者保护的本土化实践及需求，我国有必要构建农村电商平台领域算法消费者信息权益的法律保护路径：完善算法解释机制，摆脱信息知情权保障的困境；健全多元监管体系，摆脱算法监管滞后与协同困境；优化多渠道救济机制，摆脱消费者维权举证与成本困境。

关键词： 代谢相关脂肪性肝病   危险因素   Logistic模型  

摘要： 目的 构建基于代谢与人体测量指标的代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）临床预测模型，为MAFLD筛查和干预提供更有效的工具。方法 回顾性纳入2024年1月1日—2025年1月1日于兰州大学第一医院体检中心进行腹部彩超检查的2 824例体检人群为研究对象，将其按7∶3的比例随机分为训练集（n=1 976）和验证集（n=848）。收集研究对象的临床资料、血清学指标及腹部超声结果，计算甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）、甘油三酯/高密度脂蛋白胆固醇比值（TG/HDL-C）及多种人体测量指标。符合正态或近似正态分布的计量资料2组间比较采用独立样本t检验，偏态分布的计量资料2组间比较采用MannWhitney U检验，计数资料组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。采用多因素Logistic回归分析分别筛选MAFLD及中高危MAFLD的独立相关因素，根据MAFLD的独立影响因素构建5种风险预测模型。绘制受试者操作特征曲线评估模型效能，并计算曲线下面积（AUC）。采用校准曲线评估模型的预测准确性，采用决策曲线分析评估模型的临床实用价值，并与传统模型的性能进行比较。结果 训练集1 976例体检者中937例（47.42%）为MAFLD，中高危MAFLD有423例（21.41%）；验证集848例体检者中MAFLD为406例（占47.88%）。多因素Logistic回归分析显示，男性[比值比（OR）=0.23,95%置信区间（CI）:0.13～0.39]、腰围（OR=1.11,95%CI:1.06～1.17）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）>40 U/L（OR=2.24,95%CI:1.44～3.51）、高密度脂蛋白胆固醇（OR=0.07,95%CI:0.04～0.15）、TyG指数（OR=8.27,95%CI:5.09～13.44）、TG/HDL-C（OR=0.84,95%CI:0.71～0.99）、身体形态指数（ABSI）(OR=0.45,95%CI:0.39～0.52)及体圆指数（BRI）(OR=2.31,95%CI:1.50～3.55)为MAFLD的独立影响因素（P值均<0.05）。而中高危MAFLD的独立影响因素则包括男性（OR=0.17,95%CI:0.10～0.31）、年龄（OR=1.09,95%CI:1.07～1.11）、血红蛋白（OR=0.98,95%CI:0.97～0.98）、血小板计数（OR=0.81,95%CI:0.70～0.93）、空腹血糖（OR=0.80,95%CI:0.71～0.89）、甘油三酯（OR=0.14,95%CI:0.07～0.29）、TG/HDL-C（OR=0.78,95%CI:0.67～0.91）、TyG指数（OR=5.26,95%CI:3.32～8.33）、腰围（OR=2.50,95%CI:1.72～3.61）、ABSI（OR=0.58,95%CI:0.51～0.66）及BRI指数（OR=0.01,95%CI:0.00～0.21）(P值均<0.05)。在构建的5种预测模型中，模型5（包含性别、ALT升高、HDL-C、TyG、TG/HDL-C、腰围和ABSI）表现最优，其在训练集中的AUC为0.917（95%CI:0.905～0.929），验证集中AUC为0.911（95%CI:0.892～0.930）。校准曲线显示模型5具有良好的预测准确性，决策曲线分析证实其具有临床实用价值。结论 基于代谢指标联合人体测量指标构建的MAFLD预测模型具有良好的判别能力，可用于MAFLD患病风险的评估。此外，本研究发现腰围、TyG指数、TG/HDL-C、ABSI及BRI等指标与中高危MAFLD独立相关，但其对肝纤维化进展的预测价值尚需进一步验证。

关键词： 无人机   地理定位   图像检索   孪生网络  

摘要： 在卫星导航受限的环境中，基于无人机实时图像与卫星参考图像匹配的地理定位性能受限于这两类图像的视角差异与场景复杂性。针对此问题，提出基于空间信息增强孪生网络的无人机地理定位方法：设计多尺度模块来同步捕获全局语义以及局部细节，提高模型的复杂场景适配性；引入坐标注意力机制，设计双分支坐标注意力模块以建模长距离依赖，并聚焦关键特征区域，进而提升模型对显著特征的辨识能力。在GTA-UAV数据集上的实验表明：same-area 场景中，召回率R@1达到86.24%；cross-area场景下，R@1达到58.67%，充分验证了所提方法的有效性。

关键词： 激光雷达   点云数据   大坝施工场景   混凝土浇筑   平面分割   小样本学习   深度学习  

摘要： 为了实现混凝土浇筑场景下的实时层厚监测，提出了一套基于深度学习的激光雷达点云数据处理方案。对大坝施工场景应用了一种基于统计分布的无关区域过滤方法，利用128线激光雷达采集高精度三维点云数据。方法通过区域密集度阈值实现离群点过滤，采用改进的区域感知聚类与小样本学习相结合的点云分类方法，实现无关目标识别与浇筑面提取。针对混凝土浇筑面的几何特性，提出改进的RANSAC平面分割算法，创新地采用了先粗分割后精细化验证的层次化处理框架，逐层获取浇筑层面并计算层厚。实验结果表明，该方法在真实混凝土浇筑场景下平面分割准确率达到95%以上，层厚测量误差控制在±5mm范围内，具有良好的实时性与鲁棒性，可广泛应用于大坝等大型工程的浇筑质量监测。

关键词： 数智化   关键审计事项   会计师事务所   信息含量  

摘要： 以2016～2022年中国A股上市公司为研究样本，利用事务所数智化投入数据，考察会计师事务所数智化建设对关键审计事项信息含量的影响。研究发现，会计师事务所数智化建设能够显著提高关键审计事项信息含量，该影响主要通过提高审计效率和审计师能力而实现。进一步地，该效应在数字化转型程度较高、外部治理环境较好或经济重要性较低的客户企业中更加显著，且在收入、存货、减值、商誉等财务舞弊易发、高发领域均能发挥积极作用。此外，会计师事务所数智化建设对关键审计事项信息含量的提升作用，能够降低客户公司的股价同步性并增强事务所区域竞争力。

关键词： 浅层天然气   危险性评价   信息量法   支持向量机(SVM)  

摘要： 在隧道工程建设中，浅层天然气常构成严重威胁，对浅层天然气进行危险性分区能提早排除和预警有害气体危害。依托成都轨道交通1号线、6号线、19号线、30号线、33号线及铁路成眉线、成渝中线蜀安隧道，以成都平原地区为研究区域，选取岩性组合、油气田水平距离、油气田垂直距离、水位面埋深、土层厚度、岩石质量指标、建筑类型及断层距离8个评价指标构建评价体系，并采用Spearman相关系数法对指标相关性进行分析，去除垂直距离因子，通过组合赋权法、支持向量机（support vector machine， SVM）和信息量法耦合SVM，建立了3种浅层天然气危险性评价模型，并通过点密度法和受试者工作特征（receiver operating characteristic， ROC）曲线分别验证了各模型的准确性。结果表明：①组合赋权法、SVM、信息量法耦合SVM三种模型中，信息量法耦合SVM的预测准确率最高，为88.89%，AUC值达0.804；②基于各模型的分区结果，成都平原浅层天然气高危险和极危险区主要分布在双流县南东侧、新都气田、苏码头气田、三大湾气田及金牛区南西侧附近。研究结果可为地铁线路选线提供参考，以保障施工安全。