【目的/意义】 中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中，展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性，将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此，提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识别方法，命名为KIWI-Coord-Prune（kiwifruit-CoordKIWINER-PruneBi-LSTM）。 【方法】 通过设计CoordKIWINER与PruneBi-LSTM两个模块，对中文猕猴桃文本中的双维信息进行精准处理。其中CoordKIWINER模块能够显著提升模型捕捉复杂和嵌套实体的能力，从而生成涵盖更多文本信息的加强字符矢量；PruneBi-LSTM模块在上一模块的基础上，加强了模型对重要特征的学习与识别能力，从而进一步提升了实体识别效果。 【结果和讨论】 在自建数据集KIWIPRO和四个公开数据集人民日报（People's Daily）、ClueNER、Boson，以及ResumeNER上进行试验，并与LSTM、Bi-LSTM、LR-CNN、Softlexicon-LSTM，以及KIWINER五个先进模型进行对比，本研究提出的方法在5个数据集上分别取得了较好的F₁值，分别为89.55%、91.02%、83.50%、83.49%和95.81%。 【结论】 与现有方法相比，本研究提出的方法不仅能够有效提升中文猕猴桃领域文本的命名实体识别效果，且具有一定的泛化性，同时也能够为相关知识图谱和问答系统的构建等下游任务提供技术支持。

【目的/意义】 植物叶形是植物结构形状的重要组成部分。叶片三维结构模型的建立有助于模拟和分析植物生长。针对三维结构表示与数学模型参数的互操作性，本研究提出了一套参数驱动的具有互操作性的小麦叶片点云反演模型。 【方法】 利用参数化建模技术，建立具有7个特征参数的小麦叶片参数化曲面模型。基于小麦叶片三维点云对模型参数进行反演估计，实现叶片曲面的逆向参数化构建。为验证该方法可靠性，使用Chamfer距离评估重建点云与原点云间差异度。 【结果和讨论】 该模型能有效地重建小麦叶片，对于实测数据基于点云的参数化重建结果的平均偏差约为1.2 mm，具有较高的精度。重构模型与点云具有互操作性，可以灵活调整模型参数，生成形状相近的叶簇。反演参数具有较高的可解释性，可用于点云时间序列的一致、连续地估计。 【结论】 该模型对叶片的一些细节特征进行了适度的简化，只需要少量的参数就可以还原叶片的几何形状。该方法不仅简单、直接、高效，而且得到的参数几何意义更明确，具有可编辑性和可解释性，对小麦叶片的模拟分析和数字孪生具有重要的应用价值。