绿色建筑材料指在全生命周期内，对资源消耗低、环境影响小，且具备可持续性的建筑材料，其环保与可持续特性契合现代建筑工程对可持续发展与环保的要求^[1][5]。在现代建筑工程中，绿色建筑材料广泛应用于主体结构、装饰装修及保温隔热等方面。其应用带来了显著的环境效益，如节能减排、降低污染；经济效益，包括长期使用成本降低与资源节约；以及社会效益，如改善居住者健康、提升建筑形象^[2][6]。然而，绿色建筑材料应用面临成本较高、市场供应不稳定及施工工艺复杂等问题，需通过政府政策支持、企业技术创新与加强市场监管等策略解决^[7][12]。本研究对推动绿色建筑材料在现代建筑工程中的广泛应用，实现建筑行业可持续发展具有重要参考价值。

本研究旨在通过动态优化地下矿山开采参数，提升开采效率、保障安全性并提高资源利用率。研究采用机器学习技术，如神经网络算法，利用其强大的数据处理与规律挖掘能力对开采参数进行优化。通过采集地下矿山相关数据，经清洗、转换、归一化等预处理后构建机器学习模型，并运用训练、验证和测试数据集对模型进行优化。模型评估结果显示，在准确率、召回率及均方误差等指标上表现良好，验证了基于机器学习进行开采参数动态优化的有效性。研究成果在实际应用中显著提升了案例矿山的开采效率与安全性，为地下矿山开采参数的动态优化提供了具有实践价值的技术方法。

随着社会经济的快速发展，我国城镇化建设的速度也在不断加快，建筑工程项目建设规模也在不断扩大。为了确保建筑工程项目的质量，满足社会大众对建筑工程项目的要求，就必须重视对软弱土层地基承载力的处理工作。软弱土层是指天然含水量高、压缩性大、承载力低且不能满足结构工程施工要求的土体。软弱土层地基承载力不足会导致建筑物产生沉降或不均匀沉降，进而对建筑物基础造成危害。为提升软弱土层地基承载力，本文首先对软弱土层的物理力学特性进行了简要分析，其次介绍了常用地基处理技术，最后结合实际工程案例分析了各类地基处理技术的适用条件、优缺点及适用范围。

本研究旨在深入剖析生态红线区空间冲突，并提出切实可行的优化策略，以协调生态保护与经济发展的关系。运用GIS技术，通过空间叠加分析、缓冲区分析等功能，对生态红线区的空间冲突进行精准识别。研究发现，城市建设、农业开发等活动与生态红线区规划存在显著冲突。基于此，提出完善政策法规、科学调整规划、推动技术创新以及鼓励公众参与等优化策略，旨在有效缓解生态红线区空间冲突，为实现生态保护与可持续发展的双赢目标提供理论支持与实践指导。

目的 基于脑肠轴理论研究中药丹栀逍遥散合痛泻要方治疗肝郁脾虚型腹泻型肠易激综合征的临床疗效。方法 本研究选取50例肝郁脾虚型腹泻肠易激综合征患者。按照随机表法分为实验组和对照组，每组25例。对照组采用丹栀逍遥散治疗，实验组则采用丹栀逍遥散和痛泻要方联合治疗。主要观察了两组药物治疗后的临床疗效、中医证候评分、血液指标、疾病复发率和生活质量评分。结果 结果显示，与对照组相比，实验组药物治疗后的临床有效率达到了96.00%，且中医证候评分均有明显降低(P<0.05)。治疗后实验组的降钙素基因相关肽和内皮素水平均低于对照组(P<0.05)，而且实验组的生活质量评分明显高于对照组(P<0.05)，且实验组未发生疾病复发。结论 基于脑肠轴理论，中药丹栀逍遥散合痛泻要方能够显著提高肝郁脾虚型腹泻型肠易激综合征的治疗效果，改善患者的生活质量，降低了患者的疾病复发率，具有较好的临床应用价值。

在工业制造领域，焊接技术被广泛应用，焊接质量对产品性能与安全性至关重要。然而，传统焊接质量控制方法存在诸多局限，难以满足现代制造业对高精度、高效率焊接的需求。基于机器视觉技术的焊接熔池动态监测与质量控制方法应运而生。该方法通过搭建专门的图像采集系统获取焊接熔池图像，并运用边缘检测、特征提取等图像处理算法分析熔池参数，如尺寸、形状等。同时，根据监测到的熔池参数建立质量控制模型，实时评估焊接质量，并通过调整焊接工艺参数实现质量控制。研究成果表明，该方法能有效提高焊接质量监测的精度与效率，为现代制造业焊接质量控制提供了有力支持，具有广阔的应用前景。

随着国家对建筑行业的政策支持与重视，我国建筑行业正快速发展，但也面临着许多挑战，尤其是在建筑工程项目施工过程中的安全问题，需要引起足够重视。本文针对高层建筑深基坑施工阶段的监理工作，提出了监理安全风险识别与防控策略，具体包括：加强对深基坑施工风险识别的重视程度，结合实际情况做好深基坑施工阶段的风险管理；建立深基坑施工风险识别与评估体系，合理地应用安全风险识别方法；优化监理安全风险管理流程与工具，从源头上控制监理安全风险；同时要重视深基坑施工阶段监理工作中的关键风险点监控与预警。

本研究旨在利用地理信息系统（GIS）技术进行区域作物适宜性评价与种植模式优化，以提升区域农业发展的科学性与可持续性。通过构建综合评价指标体系，整合土壤、气候、地形等多维度数据，并运用GIS技术进行空间分析与叠加运算，得出了区域作物适宜性等级分布图。基于此评价结果，提出了针对不同适宜性区域的作物种类选择与种植结构调整等优化策略。研究表明，GIS技术在区域作物适宜性评价与种植模式优化中发挥了重要作用，为合理利用土地资源、提高农作物产量与质量提供了科学依据，对推动区域农业的可持续发展具有重要意义。^[1][2][3]

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。

目的：分析循证护理应用于子宫切口妊娠护理中的具体临床效果及其实践意义。方法：2024年2月到2025年2月，选取107例子宫切口妊娠患者，采用随机数字表法将其分为两组，其中对照组53例，干预组54例，对照组实施常规护理措施，干预组采用循证医学护理，探究护理模式对结果的影响。对比两组患者的情绪、恢复指标、并发症、护理满意度和月经恢复情况，可全面评估差异。结果：干预组在护理后的焦虑抑郁评分、排气时间、下床活动时间、住院时长以及月经恢复时间等方面均优于对照组，同时并发症发生率较低而满意度较高，统计学差异显著（P<0.05）。结论：循证护理在子宫切口妊娠的临床应用中展现出积极效果，能缓解负面情绪、促进术后恢复、降低并发症、提高护理满意度并缩短月经恢复时间，值得推广。

遥感影像目标识别在军事侦察、资源调查、城市规划等众多领域具有举足轻重的地位，是实现遥感数据价值的关键环节。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，遥感影像目标识别从早期基于浅层学习模型的分类技术逐步演进至深度学习驱动的分类技术，进而发展到实例分割技术。实例分割不仅要求对目标进行分类，还需精准定位并分割每个实例，极大地提升了目标识别的精细度。然而，这一技术演进过程面临着数据标注困难、模型计算资源需求大以及复杂场景下识别精度不高等挑战。未来，多模态数据融合、小样本学习以及与其他技术结合将成为基于AI的遥感影像目标识别技术的重要发展趋势，有望进一步推动该领域的发展与应用。

随着我国城市化进程的加速，城市建设面积的不断扩大，建筑结构不断更新，白蚁是世界性昆虫，在我国许多地区都有发生和危害，导致房屋、园林等建筑遭受了严重的损失。目前，国内外许多研究人员都在积极探索白蚁防治新技术，以寻求经济有效、环境安全的白蚁防治方法。但从目前来看，在白蚁防治中使用化学药剂存在一些问题，如对人类和环境的影响、对鸟类、昆虫等生物天敌的危害等。

目的 探究客观结构化临床考试（objective structured clinical examination，OSCE）考核模式应用于重症医学科护理教学中的作用价值。方法 本次研究于2021年2月至2022年3月间50名重症医学科实习护士作为临床观察对象，对其相关资料进行回顾性分析，按照考核模式不同，分成对照组（常规考核模式）和观察组（OSCE考核模式），各25名。比对考核成绩、临床护理能力、对考核模式的满意度。结果 两组理论成绩、技能考核、技能考核等考核成绩高于对照组（P<0.05）；观察组健康教育、团队抢救协作、专科护理技能操作、病例分析、护理评估、监护技能操作等临床护理能力评分高于对照组（P<0.05）；观察组对考核模式的满意度高于对照组（P<0.05）。结论 OSCE考核模式应用于重症医学科护理教学中，有助于提高实习护士考核成绩、临床护理能力，促进护理人才培养，值得推荐。

工程机械作为现代建设的重要支撑，其运行状态直接关乎工程进度与质量。智能传感器在工程机械状态监测与故障诊断中扮演着举足轻重的角色。它基于将物理量转换为电信号并处理的原理，通过信号采集、转换与传输，实时获取工程机械各部件的运行数据。在应用方面，广泛分布于发动机、液压系统、传动系统等关键部位，实现对工程机械状态的精准监测。然而，智能传感器在应用过程中面临数据准确性、传输稳定性及系统集成难度等问题，可通过数据校准、采用抗干扰技术、制定统一标准等策略加以解决。智能传感器的应用，推动了工程机械行业向智能化、高效化方向发展，为行业技术升级提供了有力支撑。

在油气开采等领域，钻井设备至关重要，但氯化钠溶液环境会对其造成严重腐蚀，影响设备安全与使用寿命，增加维护成本。本研究利用电化学阻抗谱技术，通过合理设计实验，选取不同浓度氯化钠溶液并设置特定实验参数，采集数据并提取关键特征参数，经数学模型拟合构建了氯化钠溶液对钻井设备腐蚀速率的预测模型。模型验证结果表明，其具有较高的准确性与可靠性，能有效地预测腐蚀速率，为保障钻井设备安全、优化维护策略提供了有力的理论支持与实践指导，具有重要的实用价值。

近年来，随着制造业的快速发展，机械加工效率与质量成为提升竞争力的关键。切削参数的选择对加工效率、产品质量和刀具寿命具有直接影响。本研究旨在通过智能优化机械加工中的切削参数，提高加工效率与质量。具体采用了基于遗传算法和深度学习的AI技术，结合实际加工案例进行验证，结果显示切削时间缩短了15%，刀具磨损减少了20%。此外，研究还发现优化后表面粗糙度改善了10%。研究结论表明，AI算法在切削参数优化中具有显著优势，对未来机械加工领域的发展具有重要指导意义。