金属有机框架材料 (Metal-organic frameworks，MOFs）是一种新颖的多孔晶体材料，具有比表面积大、孔隙率高、结构可设计性强等优点，但是，MOFs的低电导率以及在电解液中的稳定性等问题限制了其作为电极材料的应用。近年来，如何结合MOFs的优势进行锂离子电池电极材料的设计与合成受到了越来越多的关注。目前，通过自牺牲得到的多孔碳骨架和金属化合物等MOFs衍生复合电极材料，不仅解决了电导率低的问题，而且保留了MOFs的高比表面积和复杂多孔结构，为锂离子的插入/脱出、吸附/解吸等过程提供了丰富的活性位点；与此同时，从结构单元和化学组成方面增加了材料结构的复杂性，开放性的孔隙结构可以缓冲体积膨胀带来的机械应力，对外来离子存储和多离子传输具有重要的意义。本文综述了MOFs及其衍生物在锂离子电池电极材料的设计和研究中取得的最新进展，重点阐述了针对锂离子电池电极材料的要求进行MOFs形貌控制和修饰的方法，以及具有多孔、中空或特殊结构的MOFs衍生电极材料的制备关键影响因素及其结构特性对电化学性能的影响。最后，分析了MOFs衍生电极材料的研究挑战和发展方向

以国内某钢厂220 mm×1800 mm板坯连铸结晶器为原型,根据相似性原理建立相似比为0.6的水模型,利用粒子图像测速技术(PIV)对比不同浸入式水口(SEN)的出口角度、浸入深度及水口底部结构条件下的结晶器内流场流速特征,同时使用波高仪对液面波动振幅进行实时监测,并结合F数分析各SEN条件对结晶器内钢液流动特征.研究发现,在各浸入式水口条件下,位于结晶器液面1/4宽面处附近出现矢量流速向下的剪切流,同时在水口附近发现不规则漩涡.试验结果表明:浸入式水口的出口角度、浸入深度的增加能够强化上回旋区缓冲作用,降低结晶器液面表面流速;尽管凹底结构SEN能减弱钢液湍动能,但其对1/4宽面处剪切流速度的影响不大.另外,液面波动幅度和F数变化规律一致,且当浸入式水口出口角度15°、20°,浸入深度135 mm、145 mm条件下波幅与F数最为合理,从而减小或避免液面卷渣,提高连铸坯质量

膏体充填是推动金属矿绿色开采发展的关键技术，并可为资源的深部开采提供安全、绿色、高效的技术支撑。全尾砂膏体流变学是膏体充填技术的基础理论，本文在综述膏体流变概念、特性与模型的基础上，进一步对流变测量技术现状进行了系统梳理，概述了现阶段常用的浆式旋转流变仪、坍落筒、L管、倾斜管及环管法进行流变测量的原理及应用，针对膏体这一屈服型非牛顿流体，重点分析了屈服应力的测量，并对以上方法的适用性进行了综合论述。流变测量深刻地影响着膏体流变理论及膏体充填工艺的发展，为此，对测量技术的关键问题进行了探讨，指出构建膏体流变测量标准及加强流变测量技术与充填工艺的结合是重点，并对膏体流变学研究的发展趋势进行了展望

针对炼钢?连铸过程的生产调度问题，首先，对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述，梳理了各类方法的特点及适用范围；其次，介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例，并讨论分析其特点；最后，在以往研究的基础上，对未来炼钢?连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议，针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路，以国内某特钢厂为例，提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法；针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路，提出了基于多智能体的炼钢?连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法。优化高效的建模及求解方法是解决生产调度问题的重要手段之一，旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控，对实现炼钢?连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

在介绍了铅元素污染背景、现状与危害的基础上，对土壤中铅的来源、赋存形式及其提取方法进行了详细介绍。结合土壤修复技术研究现状，对三大修复方法如物理、化学及生物修复法进行了系统综述，并从效率、适用性、经济性等方面评估了3种修复方法的优势与劣势，发现化学修复最适合重毒性铅污染治理。随之对化学淋洗法和固定化/稳定法作了详细介绍，探讨并评价了不同种类淋洗剂和固化剂的修复机制、修复效果、适用性和应用前景等。最后对未来重毒性铅污染土壤清洁高效修复提出了展望，修复方法应尽量减少对土壤的破坏；对高铅污染土壤来说联合修复技术的发展是土壤修复富有潜力的发展方向；应当尽可能地确定铅污染土壤修复机制，实现定向修复；同时应加强多功能复合材料的研发

针对熔化焊在焊接AA7B04铝合金时易在焊缝中出现孔洞等缺陷，且接头性能下降明显、焊后变形大，以及采用铆接等机械连接方式会增加连接件的重量等问题，采用集成了搅拌摩擦焊末端执行器的KUKA Titan机器人对2 mm厚AA7B04高强铝合金进行了焊接，在转速为800 r·min-1的条件下，研究了焊度对焊接过程中搅拌头3个方向的受力Fx、Fy和Fz的影响.研究发现，Fz受焊速的影响显著，随焊速的增加而降低.利用光学显微镜、透射电子显微镜、拉伸试验、三点弯曲试验和硬度测试等方法，研究了不同焊速下AA7B04铝合金接头的微观组织和力学性能.结果表明：当焊速为100 mm·min-1时，接头的抗拉强度最高为447 MPa，可达母材的80%，且所有接头的正弯和背弯180°均无裂纹；接头横截面的硬度分布呈W型，硬度最低点出现在热力影响区和焊核区的交界处，焊速不同会导致不同的焊接热循环，且随着焊速的增加接头的硬度随之增加；焊核区组织发生了动态再结晶，生成了细小的等轴晶粒，前进侧和后退侧热力影响区的晶粒均发生了明显的变形；前进侧热影响区析出η'相，后退侧热影响区因温度较高析出η'相和尺寸较大的η相

利用扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪（SMPS)，针对不同孔径的介孔材料SBA-15，探索对UFPs（2.5～25 nm）的去除效率及脱除机理，以期为介孔材料过滤脱除UFPs在钢铁工业颗粒物超低排放控制的应用提供理论基础。基于实验结果及表征分析得知：UFPs入孔效应使大孔径介孔过滤介质效率更佳；介孔材料孔径端部内外表面存在大量UFPs亲和位点，提高端部复杂程度有利于提升材料过滤性能；氮气的有无对UFPs去除结果基本没有影响；介孔的存在使UFPs扩散效应更强，颗粒入孔使扩散系数增加，故UFPs在介孔材料实际扩散结果与传统扩散模式理论值（m=?2/3）不同

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度