项目紧扣精细化工与能源低碳分离前沿热点，针对传统分子筛难以实现间二甲苯高效优先识别、同分异构体选择性差等行业瓶颈，以特异性孔道结构为设计核心，通过孔道形貌、孔径限域与界面微环境协同调控，构建高选择性及高稳定性的新型MOF材料分离体系，将为芳烃异构体绿色分离技术提供全新材料方案与理论支撑，具备重要的工业转化价值与工程应用前景。

唐卡作为青藏高原艺术瑰宝,2009年入选世界非遗，艺术与文化价值极高。唐卡图像文化符号丰富且寓意深刻，现有大模型面临高质量唐卡图像训练数据匮乏、特征提取及标注不充分、跨模态融合不足等瓶颈，导致唐卡文化解读存在片面化、同质化及曲解问题。基于前期收集的6000余幅唐卡图像，拟开展:1高质量唐卡图像构建、细粒度多特征提取及图文跨模态特征融合研究，提升模型对唐卡图像和文化内涵深度感知能力;2基于自适应阈值优化和增量学习提出唐卡图像智能标注方法，提高大模型协同标注及异常标注处理的效率和性能;3结合唐卡图像深度语义理解及富情感图像描述，提出基于大模型领域自适应的高性能唐卡文化解读方法并开发交互应用系统以实现唐卡文化智能化传播。通过上述研究，旨在大幅提升唐卡图像文化解读质量，突破大模型在唐卡文化解读领域技术瓶颈，同时为保护和传承国家非物质文化遗产、增强文化自信、铸牢中华民族共同体意识提供强力支持。