本研究聚焦湖北电信10001短信营业厅在意图识别上的误匹配问题，提出一套融合语义匹配与大模型推理的混合框架。用户通过短信咨询套餐变更、话费查询等业务时，由于自然语言的模糊性，现有系统常出现误匹配，既影响用户体验，也降低了企业服务效率。为解决这一难题，研究构建了智能短厅混合推理框架。在算法层面，引入 Jaccard 算法计算用户短信与标准文本的相似度，快速筛选初步匹配的业务类别；对经典的 BERT 模型进行微调，利用历史短信数据优化参数，提升语义理解能力；结合 Qwen2.5 RAG 技术，从业务知识库中检索信息，生成更准确的回复。针对训练数据不足的问题，采用同义词替换、句式变换等方法扩充数据集。同时，将 Llama 70b 模型蒸馏到 Llama1b，在减少模型体积的同时保持关键知识，降低部署成本。系统引入Jaccard算法进行初筛，结合微调BERT与Qwen2.5-RAG实现深度语义解析，并通过Llama模型蒸馏提升部署效率。在12类标签场景下，微调与蒸馏结合的方案显著提升了意图识别准确率，混合推理框架总体识别率达到77.04%，优于传统方案。

随着工业物联网的迅猛发展，其在工业领域的广泛应用对实时性与可靠性提出了更高要求。边缘计算作为弥补传统云计算不足的关键技术，在满足工业物联网低延迟、高可靠需求方面发挥着重要作用。本文提出了一种面向工业物联网场景的边缘计算网络中低延迟任务调度的联合优化模型。该模型通过综合考虑计算资源、网络传输等因素，采用特定的联合优化算法进行任务调度。实验验证表明，该模型在不同场景下均能显著降低任务延迟，提高资源利用率。此研究对提升工业物联网性能、推动相关应用发展具有重要意义，为工业物联网低延迟任务调度提供了有效的解决方案。

本文探讨了基于分布式储能的多区域电力系统频率协同控制策略，旨在提升电力系统的频率稳定性。通过理论分析与仿真验证，提出了一种有效的协同控制框架，结合分布式储能快速响应特性和多区域电力系统的复杂运行需求，实现各区域间的频率协同调节。实验结果表明，该策略在不同负荷扰动和储能容量变化场景下均能有效减小频率偏差并缩短调节时间，为多区域电力系统的安全运行提供了有力保障。

在智慧物流与教育数字化双重驱动下，高校物流管理专业品牌课程需以数字化教学资源为核心载体，实现“高阶性、创新性、行业性”建设目标。本文基于技术接受模型（TAM）与ADDIE教学系统设计模型，从“资源类型、建设机制、应用场景、评价体系”四个维度，构建物流管理专业品牌课程数字化教学资源建设框架。结合20所高校国家级一流本科物流课程的调研数据，分析当前资源建设中“行业适配性不足、实践资源匮乏、动态迭代滞后”等瓶颈，提出“需求导向开发、校企协同共建、场景化应用、数据化评价”的四阶建设路径，并以某高校《供应链管理》品牌课程为例验证成效。研究表明，优化后的数字化资源可使学生物流系统设计能力提升42%，行业满意度提高38%，为物流管理专业品牌课程提质升级提供实践范式。

建筑信息模型（BIM）技术正在深刻改变幕墙设计和施工领域的传统工作模式。 本文系统研究了BIM技术在幕墙设计与施工中的应用及未来发展趋势。BIM技术 通过参数化设计、碰撞检测、多专业协同、施工模拟、数据导出、施工指导等功 能，有效解决了异形幕墙设计以及工程精度控制等难题。通过分析多个实际工程案例，本文验证了BIM技术在提升设计效率、降低施工错误、节省成本、控制 工期等方面有着不错的贡献。同时，本文也探讨了BIM实施过程中面临的技术 门槛、数据协同等挑战。也展望了BIM与光电测绘、AI智能等技术深度融合的 发展趋势，为幕墙设计行业的技术升级提供参考。

随着风电、光伏等新能源大规模并网，其出力波动性与电力电子设备特性导致电气二次系统谐波问题日益突出，严重影响继电保护、电能质量监测等二次设备的运行可靠性。针对现有谐波抑制控制策略（如 PI 控制、自适应控制）在响应速度、稳态精度及鲁棒性方面的不足，本文提出一种结合模型预测控制（MPC）与自适应干扰观测器（ADO）的改进控制策略。首先分析新能源并网的谐波产生机理及二次系统的敏感特性，通过数据对比揭示现有策略的局限性；随后设计改进策略的整体框架，优化 ADO 的干扰观测参数与 MPC 的滚动优化机制；最后基于 MATLAB/Simulink 搭建仿真平台，通过静态、动态及鲁棒性测试验证改进策略性能。

机电设备作为现代工业的核心组成部分，其稳定运行对生产效率与质量起着决定性作用。数字孪生技术，以模型和数据为基础，通过多学科耦合仿真等方法，实现物理实体与虚拟模型的精准映射，为机电设备全生命周期健康管理提供了创新手段。在设计阶段，它辅助优化设计与验证方案；生产制造阶段，实现过程监控与质量把控；运行维护阶段，完成实时监测、故障诊断并延长设备寿命。然而，该技术面临数据采集、模型构建及系统兼容性等挑战。通过优化传感器布局、改进模型构建方法及加强标准化建设等策略可有效应对。案例分析表明，数字孪生技术应用后设备运行稳定性提升，维护成本降低。未来，其有望与新兴技术深度融合，并在更广泛领域推广应用。^[1][3][7]

随着金融行业的快速发展，金融欺诈行为呈现出多样化、隐蔽化和动态化的特点，对金融市场稳定和用户资产安全构成了严重威胁。生成式AI作为一种新兴技术，为金融反欺诈工作带来了新的契机。它能够从海量金融数据中挖掘出动态行为模式，进而构建精准的预警机制。然而，生成式AI在应用过程中面临着数据隐私保护和模型更新迭代等挑战。针对这些挑战，可采用加密技术、持续学习机制等策略加以应对。生成式AI在金融反欺诈中的应用，有助于提升反欺诈工作的效率和准确性，对维护金融市场的健康发展具有重要意义。

药物毒性筛选是药物研发过程中至关重要的环节，直接关系到药物的安全性与有效性[3][11]。类器官芯片技术作为一种新兴的体外模型，通过将类器官与微流控芯片相结合，能够更精准地模拟人体器官的复杂生理环境，为药物毒性筛选提供了全新的解决方案[3][6]。在应用方面，类器官芯片不仅提高了药物毒性预测的准确性，还显著缩短了筛选时间[1][7]。高通量筛选模型的构建则进一步提升了筛选效率，其核心在于结合类器官芯片的特点进行优化设计，并通过多步骤流程实现大规模药物毒性筛选[3][13]。然而，该技术仍面临标准化不足、成本高昂等挑战。未来，类器官芯片有望与基因编辑、人工智能等新兴技术融合，并在个性化医疗领域发挥更大作用[2][5]。

在消化呼吸内科疾病治疗中，营养支持护理并非辅助手段，而是与药物、手术等协同的核心环节。本文以该科室患者为对象，从循证医学角度，解构营养支持护理核心要素，包括个性化评估指标、肠内与肠外营养技术决策逻辑及护理流程标准化节点。研究发现，精准匹配患者代谢需求的营养支持，可激活胃肠道黏膜细胞增殖通路，提升黏膜修复速度超40%，还能提高呼吸肌肌小节蛋白合成速率28%，改善FEV1指标，最终缩短住院周期12%-18%，降低并发症再发风险35%。

宽禁带半导体器件凭借其高击穿电场强度、高截止频率等优异特性，在高温高频应用领域，如雷达、电力电子等方面发挥着至关重要的作用。本文深入研究了此类器件在高温高频环境下的可靠性分析方法，通过对材料性能变化、电磁效应及其他影响因素的剖析，揭示其对器件可靠性的影响机制。同时，构建了新的寿命预测模型，该模型基于相关理论，充分考虑温度、频率等关键因素，经实验数据验证，相较于传统模型在预测准确性与精度上具有显著优势。此外，还提出了从材料改进、结构设计优化及工艺提升等方面提升器件可靠性的策略，为宽禁带半导体器件在高温高频领域的稳定应用提供了有力的理论支持与实践指导。

电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定运行对经济发展和人民生活至关重要。故障诊断与预测是保障电力系统可靠运行的关键技术，能够及时发现潜在问题并采取预防措施，从而降低故障发生的风险和影响^[3]。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力，在电力系统故障诊断与预测领域得到了广泛应用。本文研究了基于深度学习的故障诊断与预测模型的构建方法，包括数据预处理、模型选择与训练等关键环节。同时，分析了在实际应用中面临的数据获取困难、模型训练成本高以及实时性要求等挑战，并提出了相应的解决策略。通过案例验证，所构建的模型在故障定位与类型判断、未来故障预估等方面表现出较高的准确性。未来，深度学习技术有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合，为电力系统的智能化发展提供更强大的支持^[1][4]。

针对传统交叉口信号控制依赖固定配时、对交通流波动响应滞后的问题，本文以车路协同V2X技术为支撑，基于多源融合数据构建动态优化模型，设计兼顾效率、安全与环保的多目标协同策略，研发自适应控制机制并经VISSIM仿真验证。通过改进PSO与NSGA-II算法求解，优化 渗透率与控制周期参数。结果显示，平均车辆延误降低18%-25%，通行能力提升12%-17%，为智能交通信号控制提供关键理论与技术支撑。

目的  基于诺莫图初步建立预测脂肪瘤术后复发的风险模型。方法  回顾性分析新疆医科大学第一附属医院2019年1月—2024年6月诊断为皮下脂肪瘤的538例患者信息，根据纳入排除标准最终有198例患者纳入研究，根据是否术后复发分为非复发组（184例）和复发组（14例）。采用logistic单因素和多因素分析影响术后脂肪瘤复发的影响因素并利用R语言建立诺莫图，并使用Calibration曲线和ROC线下面积对构建的模型预测性能进行评价。结果  研究发现家族史、脂肪瘤直径、术后皮肤凹凸不平、术后切口感染与脂肪瘤术后复发显著相关（P＜0.05）并建立诺莫图，Calibration曲线示模型拟合度较好，ROC曲线下面积为为0.957（95％CI：0.788，1.000），表明该模型具有良好的预测性能。结论  此模型可以较好地预测脂肪瘤术后复发的风险。

数控机床主轴热误差对加工精度具有显著影响，约占其总加工误差的40%~70%[5]。为解决传统热误差补偿算法在模型精度、实时性及复杂工况适应性方面的不足，本文研究了基于数字孪生技术的热误差补偿算法优化方法。该优化算法通过建立“热传感-映射-融合与优化-驱动”数字孪生框架，利用无模型自适应控制（MISO-MFAC）实现热误差的动态预测与补偿[1]。实验结果表明，相较于传统算法，基于数字孪生的优化算法在提高补偿精度、实时性及泛化能力方面表现出明显优势，为数控机床主轴热误差补偿提供了新的解决方案。

随着社会经济的发展，火灾事故已成为一个复杂的社会问题。近年来，大数据技术的发展为火灾事故预测研究提供了新的思路。基于大数据分析的火灾事故预测模型可充分挖掘火灾数据中蕴含的信息，并从复杂系统科学、复杂网络、数据挖掘等角度深入分析火灾事故规律。本文采用特征工程和数据分析方法，从火灾事故风险指标和典型城市、典型社区消防安全数据两个方面，构建了基于大数据分析的火灾事故预测模型。通过将该模型应用于杭州市不同社区和消防安全重点单位，能够有效地识别并控制具有高风险的社区和重点单位，对减少城市火灾事故起到了重要作用。

本研究旨在实现工业园区微电网能源的高效配置与经济运行，对提升能源利用效率、降低运行成本及促进可持续发展具有重要意义。通过构建能源优化配置数学模型，考虑能源供应、需求、成本等因素，并采用多目标优化算法与遗传算法等求解，深入分析工业园区微电网中各类能源的特性及经济运行成本构成。研究表明，合理的能源优化配置与经济运行调度策略能显著提升工业园区微电网的整体性能。同时，政策支持对推动其发展起到关键作用，而新技术应用则为未来带来更多机遇。本研究为工业园区微电网的能源优化配置与经济运行提供了有效参考，助力其实现可持续发展。

山区小流域因其特殊的地形地貌与气候条件，山洪灾害频发，对当地生命财产及生态环境造成严重破坏。本研究旨在构建适用于山区小流域的山洪灾害预警模型，并制定科学合理的应急调度策略。预警模型构建综合考虑降雨量、地形坡度、植被覆盖度等因子，运用数学方法与数据分析技术，通过实际案例数据验证，具备较高的准确性与可靠性。应急调度策略涵盖人员转移、物资调配及救援力量部署，针对不同的山洪灾害场景制定最优方案。本研究成果有助于提升山区小流域的防灾减灾能力，为当地防灾减灾工作提供重要支撑，对保障人民生命财产安全具有重要意义。

在当今软件开发领域，提升开发效率与保障代码质量成为迫切需求。大模型凭借其强大的学习能力，在代码生成方面展现出巨大潜力，而单元测试自动生成对于减轻软件测试工作负担意义重大。本文介绍了一种基于大模型的代码生成与单元测试自动生成框架的开发方法，该方法通过深入分析大模型架构与训练方式，结合代码生成原理与框架设计思路实现。实验验证表明，该框架显著提高了单元测试的效率与覆盖率，有效降低了软件开发成本。此框架在未来的软件开发中具有广阔的应用前景，有望进一步推动软件开发行业的自动化进程。

随着全球能源转型的加速推进，氢能作为一种清洁、高效的能源载体，其储运环节的安全性至关重要。氢能储运管道在长期运行过程中，极易受到氢脆损伤的影响，从而威胁整个氢能供应链的安全稳定。本研究聚焦于氢能储运管道中氢脆损伤的在线监测与寿命预测模型构建，旨在提升管道运行的安全性与可靠性。通过深入分析氢脆损伤的原理，引入声发射监测技术、无损检测技术等在线监测手段，同时综合考虑氢压、温度、材料特性等因素对管道寿命的影响，运用数学方法构建寿命预测模型。研究成果不仅为氢能储运管道的实时监测与寿命评估提供了有效工具，也为氢能产业的可持续发展奠定了坚实基础。