为了提高MEMS微传感器的检测精度和检测范围，该文提出一种新型时分复用全差分电容检测接口ASIC(application specific integrated circuit，专用集成电路)。该ASIC采用新型时分复用全差分电容-电压转换器代替了传统的全桥传感结构，通过降低虚拟地节点的电荷转移增益，可以极大地抑制共模电压的影响。该文还采用了一种差分开关电容型可编程增益放大器。在连接MEMS微加速度计后，该接口ASIC的检测灵敏度达到1.342 V/g，检测范围达到±3 g。噪声性能和偏置稳定性显著提高，底噪为10.5μg/Hz~(1/2),4 h内最大输出变化量仅为0.3 mV，温度灵敏度比仅为0.007‰/℃。该接口ASIC还具有驱动电压低（5 V）、功耗低（7.5 mW）以及带宽大（1.5 kH_Z）等优点。相比于当前国内外其他文献的报道，该接口ASIC结构性能具有显著优势。所提出的时分复用全差分电容检测技术进一步提高了电容检测的精度上限，将显著推动高精度MEMS微传感器系统的发展与应用。
该文将SGC-Transformer网络的脑电情绪识别任务设计成创新性教学实验。提出一种用于脑电情绪识别的SGC-Transformer网络（SGCTNet），该网络可有效捕获和利用通道之间的关系。SGCTNet由多个SGCT块组成，每个块包含一个简单图卷积（SGC）和一个Transformer。具体来说，SGCT块首先通过SGC提取拓扑空间信息，然后使用Transformer根据拓扑节点的特征来学习节点之间的依赖关系，从而增强模型深度提取通道间关系的能力。此外，针对数据使用不充分问题，提出一种将历史收集的脑电（EEG）数据纳入训练集的数据整合策略，最终达到提高模型泛化能力的目的。该实验通过整合SGC和Transformer提高了系统的适用性，有助于增进学生对深度学习和脑机接口的理解。
以大学生创新训练计划项目研究内容为基础，设计了一个适用于本科教学的实验项目。该项目利用冠突散囊菌（Eurotium cristatum）固态发酵普洱毛茶（Ligustrum robustum），比较了普洱茶发酵前后水浸出物、咖啡碱、茶多酚、氨基酸、总糖、茶色素及水化果胶7种理化指标的变化，利用气相色谱质谱联用法（GC-MS）鉴定了两种茶样中的挥发性芳香物质成分。结果表明，发酵后的普洱茶7种理化指标含量发生了显著变化；毛茶和熟茶检出的芳香物质种类和数量均有差异，熟茶感官品质显著优于生茶。该项目将多学科实验技能与大型仪器使用结合起来，解决了学生实验技能单一和大型仪器设备服务对象有限等问题。学生在掌握微生物培养和观察、茶叶发酵、理化指标测定及GC-MS检测等基本实验技能的同时，进一步加深了对发酵过程中理化指标变化与感官品质之间关联性的理解，有助于培养学生的科研素养和创新意识。
数字化技术赋能实验教学是高等教育改革的重要方向。为提高数字赋能广度、降低终端教学成本，基于移动赋能构建的移动端微实验成为数字赋能实验教学的重要载体。移动端微实验具有微智能、微推送、微操作、微反馈、微服务的技术特征，与实体实验存在有限空间模拟、混合交互协同与复合实验增值的映射机理，其教学模式特征包括感知、敏捷、反馈及延伸。移动端微实验的设计标准涵盖原理真实性、体量适配性、内容线索性、经验一致性、交互易用性和过程游戏性，评价指标覆盖实验设计、实验过程和实验效果三个阶段。实践表明，移动端微实验教学环节对提高实验效率和实验教学质量具有明显促进作用，学生对移动赋能微实验表现出普遍性期待。
该文基于煤可浮性评定实验，采用数理统计中的正交实验设计方法，通过四因素三水平正交实验设计，考察了捕收剂用量、起泡剂用量、矿浆浓度和单位面积充气量对煤泥浮选效果的影响，寻找出煤泥浮选的最佳实验方案。利用直观分析法和方差分析法对实验数据进行了综合分析，最终选择出最优浮选实验条件为B_3D_1C_3A_2。在实验设计、操作和数据分析过程中，在锻炼学生实践动手能力的同时加深了他们对煤泥浮选相关专业知识的理解，启发了他们的数理统计思维，提高了实验操作和数据分析能力。
公路隧道入口的“黑洞效应”可使驾驶员瞬时致盲，是诱发交通事故的重要因素，成为道路交通安全领域的重要研究课题之一。该研究基于隧道实车实验，设计了考虑遮阳棚长度和透光率的隧道缩尺眼动测试平台，揭示了遮阳棚设置对隧道入口驾驶员视觉适应的影响机制。研究结果表明，遮阳棚透光率梯度精细化设计能够有效缓解隧道入口处的“黑洞效应”，并能缩短其设计长度。该平台为学生提供了安全可控的实验环境，能够使其直观理解“黑洞效应”的生理机制，并掌握遮阳棚参数优化设计方法，为教学与实践融合提供支持。
大语言模型因强大的自然语言理解与生成能力，为解决实验报告评价过程中面临的效率低下、主观性强、评语模板化等问题提供了技术契机，但对实验报告内容进行系统性评价有待进一步研究与验证。该文以“人工智能应用”课程为例，首先基于文献分析和专家咨询构建了实验报告评价指标体系；然后，提出了基于少样本思维链的LLMs实验报告文本自动评价方法；最后，选取三个代表性的LLMs从评分一致性和评语质量两个角度，对自动评价方法有效性进行了验证。实验结果表明，该方法在三个LLMs上获得了较好的评分一致性，所生成的评语在可读性、相关性、准确性、个性化四个维度上均达到了较高的质量水平。该文希望通过探讨LLMs在实验报告自动评价方面的可行性，推动实验教学评价的智能化与个性化发展。
成形-增材复合制造是一种先进制造理念，旨在攻克复杂特征薄壁构件制造的关键问题，在航空航天等高端制造领域具有广泛应用潜力。为推进该制造理念的深入发展，并助力新工科学生智能制造能力的培养，该研究基于复合渐进成形、激光增材等多类制造模块，充分利用机器人在成形与增材领域的高自由度优势，设计了一套成形-增材复合制造实验教学平台。该平台通过协同控制KUKA KR 500 R 2380渐进成形机器人和KUKA KR 50 R 2100激光增材机器人，高效实现了成形-增材复合制造工艺的集成。通过在成形-增材复合制造实验教学平台上开展试样制备与样件宏微观测试，验证了该平台具有可靠的成形-增材复合制造能力，能够满足复杂构件制造的教学与研究需求。最后进行了基于复合制造平台的实验教学方案设计，旨在全面提升新工科学生在智能制造领域的综合能力。
为了让学生快速了解球磨机的运行特性，满足矿山装备智能化科教要求，依托国家自然科学基金项目设计了球磨机振动特性研究型教学实验，包括球磨机信号采集装置搭建、特征提取方法及深度学习算法应用等。按照填充率和料球比设置了16组实验，通过信号分析和深度学习工具提取信号特征，结合深度学习算法，选用公开的ResNet-34架构作为球磨机负荷识别模型，实验结果显示负荷识别准确率达到89.63%，满足实验教学要求。该实验设计让学生摆脱了纯理论学习的局限，成功将抽象的球磨机工作原理与实际的振动特性分析紧密结合，不仅有助于学生掌握信号采集、信号处理及深度学习算法等前沿技术，增强学生在工程实践中的创新能力，同时能促进科学研究与实验教学相结合的实验教学改革，契合绿色、智慧矿山对复合型人才的培养要求。
该文基于前沿技术研究，设计了一个基于化学、材料、能源等多学科交叉融合的创新实验。通过六乙炔基苯偶联反应，以金属有机框架（MOF）Cu-BTC材料为基底，利用原位生长技术制备了石墨炔（GDY）均匀包覆的Cu-BTC@GDY复合材料。对材料进行了结构与形貌表征，并将其用作锂硫电池改性隔膜。通过吸附实验及电化学性能测试，证明该复合材料能够有效抑制多硫化物穿梭效应，提升锂硫电池电化学性能。该创新实验不仅实现了先进碳材料GDY在MOF材料表面的原位生长，还探索了MOF/GDY复合材料在提升锂硫电池性能中的应用，有助于培养学生追踪研究热点、运用理论知识进行科学研究的综合能力。