<正>一、本刊简介《昆明理工大学学报（自然科学版）》（下称学报）是由云南省教育厅主管、昆明理工大学主办的高校自然科学类综合性学术期刊。学报创刊于1959年，国际标准连续出版物号为ISSN1007-855X，国内统一连续出版物号为CN53-1223/N，双月刊，国内外公开发行。现为中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊、美国化学文摘社（CAS）收录期刊、WJCI收录期刊、科学引文数据库（SCD）收录期刊、中国科技论文统计源期刊、中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）统计源期刊等；入选中国科协《高质量科技期刊分级目录总汇》有色金属（T2）、地球科学（T2）和农业工程（T3）三个学科领域；荣获教育部优秀编辑出版质量奖、中国学术期刊首届《CAJ-CD规范》执行优秀奖、中国有色金属出版物奖、中国高校优秀科技期刊奖、云南省优秀期刊奖、云南省优秀栏目奖等。
铅锌冶炼活动是土壤铊(Tl)污染的重要来源，但有关铊对周边居民区的污染特征与风险研究尚有不足.为此，本研究以典型铅锌冶炼厂附近居民区为研究对象，综合运用空间分析、内梅罗综合污染指数法、潜在生态风险指数法及人体健康风险评估模型，系统探究土壤中铊的空间分布特征、污染程度及其健康风险.结果表明，研究区域33.7%的土壤样品中铊含量超过第一类用地筛选值；铊浓度随土层深度增加呈显著负相关，含水率与土壤性质对其纵向迁移具有明显影响.单因子污染指数评价显示，铊污染整体处于清洁水平，2.0 m以下土壤仍保持清洁状态，但杂填土层土壤已达警戒级别.0.0～6.0 m土层范围内存在中等至强的生态风险区域，且强生态风险区主要分布于居民区南部，靠近冶炼厂及交通干线.当前土壤中铊含量尚未对人体造成显著非致癌风险，但其长期、潜在的健康影响仍需关注.经口摄入与呼吸吸入是铊暴露的主要途径，儿童对铊的暴露敏感性高于成人.为遏制居民区铊污染的进一步扩散，建议从污染源头控制、迁移途径阻断及居民区地表处理三方面实施综合治理措施.
为建立合适的曲酸含量检测方法并应用于实际，通过优化色谱条件确立最佳检测方案.采用苯己基柱为色谱柱，以乙腈-0.1%乙酸(体积比，10∶90)为流动相，流速为0.6 mL/min,柱温为30℃,紫外检测波长270 nm为实验条件，绘制标准曲线并对食品和化妆品样品进行曲酸检测，开展不同浓度水平的加标回收实验.结果显示，所建方法的线性方程为y=2.597x-0.088 6,线性相关系数R2=0.999 8,检出限(LOD)为0.003 3 mg/L,定量限(LOQ)为0.010 mg/L;实际样品中曲酸检测浓度范围为0.063～0.30 mg/L,加标回收率为84.59%～115.26%,相对标准偏差(RSD,n=3)为0.45%～5.85%.建立的曲酸检测方法简便、可靠且高效，可满足实际样品中曲酸的常规分析检测需求.
为探明大理洱海沉积物重金属的污染情况及生态风险，在洱海湖区代表性区域设置7个采样点，于2015—2018年共采集25组表层样品，2021—2024年共采集84组分层样品.采用火焰原子吸收分光光度法对铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)、镍(Ni)、铬(Cr)、镉(Cd)6种重金属进行检测，采用氢化物发生-原子荧光分光光度法对砷(As)、汞(Hg)两种重金属进行检测；并运用地累积指数法、单因子指数法、污染负荷指数法和内梅罗综合污染指数法对洱海沉积物中重金属的污染现状进行综合评价，并运用潜在生态风险指数初步评估其生态风险.结果表明：重金属Hg和Cd为洱海湖区主要的污染因子，洱海沉积物大部分重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb)的单因子潜在风险为低风险，但Hg和Cd的潜在风险可达较高风险及以上，综合潜在生态风险基本处于中风险和较高风险，部分年份可上升至极高风险，应给予重点关注.
为明确重庆市某历史遗留铅锌矿区土壤重金属污染情况及来源，本研究测定了土壤中Pb(铅)、Zn(锌)、Cu(铜)、Cr(铬)、As(砷)、Hg(汞)、Cd(镉)7种重金属的含量，运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数法和潜在生态危害指数法综合评价污染程度；采用改进BCR法评估溶出风险；通过相关性分析、主成分分析及正定矩阵因子分解解析污染来源及贡献率.结果显示：除Cr外，其余6种重金属元素平均值均超出重庆市土壤背景值，Pb、As、Cd超出第二类用地筛选值且空间异质性显著；Pb、Zn、Hg、Cd生物可利用形态占比高，迁移风险较大.生态风险上，研究区域整体达极强生态风险等级，Cd、Hg多为极强风险，Pb涵盖轻度至极强风险，Zn、As为轻度至强风险，Cr、Cu以轻度风险为主.污染来源为矿石开采、自然源及矿石冶炼加工，贡献率分别为68.36%、18.57%、13.07%.此类矿区应重点关注Cd、Hg、Pb的污染防控.
为了提升时间敏感网络(Time Sensitive Networking, TSN)网络配置检测的准确率，特别是在数据不平衡条件下的分类性能，提出一种基于特征筛选和条件表格生成对抗网络(Conditional Tabular Generative Adversarial Network, CTGAN)数据增强的图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)TSN网络配置检测模型.首先通过计算互信息量(Mutual Information, MI)筛选得到强相关特征，在此基础上使用CTGAN针对原始数据集不平衡问题进行数据增强，最后构建GCN网络模型得到网络配置的分类结果.计算机仿真表明，使用MI-CTGAN-GCN模型进行网络配置的可行性预测可以提高对不平衡数据集的分类能力，与现有检测算法相比，模型分类准确率更高，达到了96.28%,验证了该方法的可行性与优越性.
为探究创新驱动政策对企业人工智能技术的影响，基于国家新一代人工智能创新发展试验区的准自然实验(以下简称“AI创新试验区”),构建双重机器学习模型，利用2015—2023年A股上市企业数据，实证分析了政策对企业人工智能技术的多维度影响.研究发现：AI创新试验区的设立可以显著提升企业的人工智能技术，在核心技术、技术支持方面的作用更加突出.经过重设模型、工具变量法等稳健性检验后，结论依然成立.从机制上看，政策主要依靠激发企业研发投入意愿、深化数字化投入来推进技术提升.异质性分析进一步揭示政策效果在非国有企业、技术密集型行业、外围城市、东部地区企业中更加明显.该研究不仅可以为创新驱动政策与人工智能技术发展的因果关系提供更准确的推断方法，也为政府优化政策配置、推动区域协同发展提供理论依据.
针对非平台企业数字化转型困境及政府与平台企业协同帮扶机制问题，本研究构建了政府、平台企业与非平台企业的三方演化博弈模型，深入分析各主体策略选择的演化稳定性及其相互作用，并探讨关键参数变化对系统演化路径的影响.结果表明：(1)提升平台企业与政府的社会收益及声誉收益，能有效激励平台企业积极配合帮扶行为及政府采取强资助策略；(2)非平台企业经济收益的增加能显著推动其主动转型；(3)政府加大对平台企业和非平台企业的帮扶力度虽能促进双方积极策略选择，但过度资助会因财政负担增加反而抑制政府自身实施强资助的意愿；(4)增加平台企业消极敷衍与非平台企业被动应付的成本，是避免低效数字化转型的有效路径.本研究揭示了政府引导下平台企业帮扶非平台企业转型的动态决策机制，为优化政策设计与提升协同效能提供了理论依据.
大多数真实场景的图像超分辨率方法通常需要预估图像的退化参数.一旦退化参数估计不准确，网络重建的图像视觉效果往往欠佳.现有的基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)的方法大多采用全局鉴别器，但由于真实场景的自然图像包含多种复杂且未知的分布，全局鉴别器容易使超分辨率网络仅学到图像的粗粒度信息，进而影响重建图像的局部细节质量.为解决上述问题，提出了双三次特征调制和多分类鉴别器图像超分辨率网络.该网络由双三次特征调制模块和多分类鉴别器组成.双三次特征调制模块能够将真实场景中未知退化的图像特征调制为超分辨率网络更易于处理的双三次特征，以此来提高未知退化图像的重建质量.另外，本研究还设计了多分类鉴别器，通过设置多个鉴别器，使各鉴别器分别专注于图像的一种分布特征进行鉴别，多个鉴别器协同合作，增强对图像不同分布特征的辨识能力，从而提升重建图像的细节表现.实验结果显示，与现有先进的面向真实场景的图像超分辨率方法相比，本文的方法在真实场景测试集上具有显著优势.
在干气密封数值计算中，网格数量和收敛精度是决定计算精度与效率的关键参数.为系统研究二者对计算精度与效率的影响规律，本文以螺旋槽干气密封为对象，采用有限差分法求解考虑实际气体效应的稳态气膜压力方程，考察了2.03、3.05、5.08μm三种膜厚下，不同网格数量与收敛准则(相对收敛精度1×10-5、1×10-6、1×10-7及绝对收敛精度1×10-15)对计算精度和效率的影响.研究表明：当采用相对判断收敛准则时，网格数量与收敛标准呈正相关，膜厚与收敛标准呈负相关；同一膜厚和相对收敛精度下，计算时间随网格数量近似线性增长；在网格数41×79～151×293范围内，采用绝对收敛精度1×1015可在不同膜厚下实现计算精度与效率的平衡；此外，在网格数41×79～71×137范围内，四种收敛精度下开启力与泄漏率的相对误差均小于5%.综合考虑计算精度与效率，推荐采用相对收敛精度1×10-5.本研究为该类密封结构的数值模拟提供了网格与收敛准则设置的参考依据.