农田作为国家的保护土地资源，与农业生产、食品安全、人体健康有着密不可分的关系。因此，研究农田土壤污染状况对确保粮食质量、保护农田资源具有重大意义。传统的农田土壤污染研究多针对单一场景、污染物或实验条件，难以应对日益复杂的环境问题。随着大数据时代的来临，机器学习逐渐在农田土壤环境保护领域中得到广泛应用，并在土壤污染识别、修复等方向的研究中展现其客观、准确、擅长处理复杂任务的优势。本文介绍了常用的机器学习流程、方式、算法和模型性能评价指标；通过对Web of Science 以及中国知网数据库中 2011—2023年间相关领域文献进行统计分析，从农田土壤污染的识别、修复材料的筛选与机理研究、生态风险评估三方面综述机器学习在这些领域研究中的应用，分析了其优势和局限性。最后，本文从提升数据共享、增强模型可解释性以及应用迁移学习等新手段提高模型性能等方面进行了展望。
二进制翻译是实现软件移植的主要方法.动态二进制翻译受动态执行限制而不能深度优化导致效率较低而传统的静态二进制翻译难以处理间接分支,且现有的优化方法大部分集中在中间代码层,对目标码中存在的大量冗余指令较少关注.针对这一现状,提出一种静态二进制翻译框架SQEMU,基于该框架提出了一种对目标码冗余指令进行删除的优化算法.该算法通过分析目标码生成指令特定数据依赖图(instruction-specific data dependence graph,IDDG),再利用该图将活性分析和窥孔优化的2种理论相结合,有效删除目标码中的冗余指令.实验结果表明,利用该算法对目标码优化后,其执行效率得到显著提升,最大提升可达42%,整体性能测试表明,优化后nbench测试集翻译效率提高约20%,SPEC CINT2006测试集翻译效率提高约17%.
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