地基基础是工程建设的重要环节，其质量直接影响建筑物的安全与使用寿命。由于地基基础自身的复杂性和不确定性，传统检测方法在缺陷识别方面存在一定局限性。近年来，随着机器学习理论的不断发展与创新，基于机器学习的地基基础缺陷自动识别技术逐步成为研究热点。本文采用声波反射、地质雷达、图像等多源缺陷检测数据，基于机器学习原理构建地基基础缺陷自动识别模型，并结合具体工程实例进行验证与分析。实验结果表明，本文所提出的算法能够在工程现场采集到丰富的缺陷数据，且具有较高的识别准确率，具有一定的工程应用前景。

目的：深入探究盐酸托莫西汀联合心理行为干预治疗儿童注意缺陷多动障碍（ADHD）的临床疗效与安全性，为优化ADHD综合治疗策略提供科学依据。方法：本研究采用前瞻性随机对照设计，选取2023年3月至2024年3月于我院儿童保健科门诊就诊的70例ADHD患儿。将患儿均分为观察组（n=35）与对照组（n=35），其中观察组实施盐酸托莫西汀联合心理行为干预的综合治疗方案，对照组仅接受单纯盐酸托莫西汀药物治疗。结果：治疗12周后，观察组Conners家长量表评分相较于对照组显著降低（P<0.05），在注意力缺陷、多动-冲动等维度改善更为显著；观察组Stroop测试反应时间显著缩短（P<0.05）、错误率明显降低（P<0.05），WCST完成类别数显著增加（P<0.05）、总错误率及持续性错误率显著减少（P<0.05），执行功能改善程度优于对照组。结论：盐酸托莫西汀联合心理行为干预的综合治疗模式，在改善儿童ADHD核心症状、提升执行功能方面显著优于单纯药物治疗，同时具备更高的安全性，为ADHD患儿的临床治疗提供了更优选择。