浙江万里学院

本发明提供了一种铕掺杂碳量子点荧光探针及其制备方法、四环素检测方法和细胞成像方法，属于荧光探针技术领域。该制备方法以菠萝皮为碳源，通过一步水热法实现Eu原子级均匀掺杂，避免物理吸附导致的离子泄漏，提升探针稳定性，避免了繁琐的合成步骤。所述铕掺杂碳量子点荧光探针具有稳定性高、灵敏度高、抗干扰性强，可同步实现环境水样和细胞成像。所述铕掺杂碳量子点荧光探针在440 nm和618 nm处呈现双峰荧光，所述四环素检测方法基于铕掺杂碳量子点荧光探针的F618/F440比率信号的自校准机制，消除环境干扰，检测灵敏度提高。解决了现有四环素检测材料中存在的稳定性差、灵敏度低和难以兼容活体成像的问题。

本发明公开了一种园林病虫害检测预警系统及方法，包括：通过多尺度病虫特征采集模块捕获植被病虫形态及生理特征，经智能匹配模块进行层级化特征提取与模式匹配，结合气象数据实时耦合模块获取的气象参数进行扩散动态关联运算，再通过孢子浓度精准估算模块计算孢子扩散浓度值，由植保综合决策分析平台整合多维度数据评估病虫害发生风险等级，最终通过预警信息输出模块生成针对性预警指令。本发明采用多模型融合与多单元协作模式，实现特征采集、匹配耦合、浓度估算、风险评估、预警输出的全流程闭环运作，各模块实时数据交互，提升检测预警的精准性与时效性，为园林病虫害早期防控提供科学支撑。

本申请涉及基于大语言模型的可解释性膳食推荐生成方法及系统。所述方法包括：获取多源异构用户数据，经数据融合和标准化处理得到用户数据对象；基于用户数据对象，进行营养需求解析和健康约束提取，生成用户营养画像；构建营养知识图谱，结合用户营养画像进行多跳推理，得到推荐食谱和对应的知识路径；将知识路径映射为结构化解释模板，组装生成结构化提示词；将结构化提示词输入至大语言模型中，进行可解释性文本生成，输出可解释性膳食推荐文本。采用本方法能够依托知识图谱保障膳食推荐的科学性和可追溯性，结合大语言模型生成易懂的解释内容，提升膳食推荐的精准度、个性化程度和可解释性。