• 综述：太阳能驱动的水处理与能源同步获取技术

  Abstract太阳能蒸发作为一种环境友好、低维护成本的技术，正成为同步实现水处理和能源生成的关键手段。通过利用低品位废热、盐度梯度（如反向电渗析RED）和温度差（如热电模块TEG），该技术可同时产出淡水和电能。研究特别关注了光热转换材料（如碳基材料、等离子体纳米颗粒）的结构设计，以及压电（PENG）、热电（TEG）等能量捕获机制的系统集成。Introduction水与能源的共生关系（water-energy nexus）是可持续发展的核心议题。全球约20亿人面临缺水压力，而传统海水淡化技术（如反渗透RO）能耗高达3-7 kWh/m3。太阳能驱动界面蒸发通过局域化加热策略（如双层结构蒸发器）将

  来源：Materials Science and Engineering: R: Reports

  时间：2025-06-17

• 近红外发光材料Na5 La(WO4 )4 :Nd3+ /Yb3+ /Er3+ 的合成与光谱特性研究及其在生物成像与激光技术中的应用

  在人工照明技术飞速发展的今天，近红外(NIR)光源因其在生物医学成像、激光通信等领域的独特优势成为研究热点。然而，传统NIR光源存在效率低、波段匹配性差等问题，亟需开发新型发光材料。钨酸盐基质因其优异的化学稳定性和丰富的能级结构备受关注，但Na5La(WO4)4体系的NIR发光特性尚未见系统报道。为解决这一问题，研究人员通过固相反应法(SSR)合成系列Nd3+/Yb3+/Er3+掺杂的Na5La(WO4)4荧光粉。XRD证实材料具有I41/a空间群的scheelite结构，SEM显示均匀颗粒形貌。光谱分析发现：Nd3+在589nm激发下产生1068nm(4F3/2→4I9/2)强发射；Nd3+

  来源：Materials Research Bulletin

  时间：2025-06-17

• CF@PANI多功能吸波材料的创新制备及其在结构增强与微波吸收协同优化中的突破性研究

  在航空航天领域，碳纤维增强聚合物(CFRP)因轻量化、高强度的特性逐步替代铝合金，如波音787机身材料占比已达50%。然而，碳纤维的高导电性导致电磁波反射严重，传统解决方案如涂覆SiC或Fe3O4虽能改善微波吸收性能(MAP)，却常伴随涂层脱落和机械性能下降。更棘手的是，现有吸波材料多作为后期涂层使用，易剥离且增加额外重量。如何开发兼具结构强化与吸波功能的一体化材料，成为制约下一代飞行器设计的瓶颈。青海省科技厅资助团队Yaping Gou等人提出创新方案：通过共价键将聚苯胺(PANI)纳米棒接枝至碳纤维表面，构建CF@PANI-x复合材料。该研究发表于《Materials Research B

  来源：Materials Research Bulletin

  时间：2025-06-17

• 基于条件生成AI的水泥水化微结构高保真三维合成方法研究

  水泥基材料的性能很大程度上取决于其内部微结构特征，但波特兰水泥浆体的微结构具有高度异质性和动态演变特性，这给材料性能研究和新型建材开发带来了巨大挑战。传统上，研究人员通过扫描电镜(SEM)或X射线计算机断层扫描(XCT)等技术来表征水泥微结构，但这些方法需要昂贵的仪器设备和精密的样品制备。虽然已有一些水化模型(如Hymostruc、CemHyd3D等)可以模拟水泥水化过程生成微结构，但这些模型需要大量假设和简化，难以准确捕捉真实微结构的复杂性。针对这些挑战，研究人员开发了一种基于条件生成人工智能的创新方法。这项研究提出了一种名为"两阶段潜在扩散变换器"(Two-stage Latent Dif

  来源：Materials & Design

  时间：2025-06-17

• 新型闪光-摩擦复合焊接技术显著提升U71Mn钢轨对接接头显微组织与力学性能

  钢轨作为铁路运输系统的核心部件，其焊接质量直接关系到列车运行安全与轨道寿命。U71Mn作为我国重载铁路主流钢轨材料，传统闪光对焊(FBW)存在三大痛点：焊接热输入过高导致热影响区形成铁素体软化层；高温停留促使珠光体粗化和渗碳体(Cementite)球化；焊缝金属区成为力学性能薄弱环节。这些问题使得焊接接头硬度、强度与塑性难以兼顾，成为制约高可靠性钢轨焊接的技术瓶颈。针对这一挑战，国内研究人员创新性地提出闪光-摩擦复合焊接(F-FHW)技术，将线性摩擦焊(LFW)的振动特性引入传统FBW工艺。通过专利焊接系统实现两种工艺的有机融合，该研究系统探究了F-FHW对显微组织演变规律与力学性能的影响机制

  来源：Materials Characterization

  时间：2025-06-17

• 逆时偏移成像技术在外喀尔巴阡山褶皱冲断带油气藏勘探中的创新应用与效果评估

  外喀尔巴阡山褶皱冲断带作为欧洲阿尔卑斯造山带的重要组成部分，其复杂的构造背景使得传统地震成像技术难以准确识别油气藏构造。该区域以陡倾、窄褶皱为特征，传统基于水平层状假设的Kirchhoff偏移技术无法满足勘探需求。随着计算能力提升和算法发展，逆时偏移（Reverse Time Migration, RTM）技术因其全波场模拟能力，成为解决复杂构造成像的新希望。波兰AGH大学和PGNiG公司的联合研究团队在《Marine and Petroleum Geology》发表的研究中，选取Bóbrka-Rogi、Krościenko和Wola Jasienicka三个典型油气田区域，通过整合2008-

  来源：Marine and Petroleum Geology

  时间：2025-06-17

• 基于计算论证的多智能体共识方法在语义可解释信用评级中的应用研究

  在金融科技迅猛发展的今天，信用评级作为风险管理的核心环节正面临重大挑战。传统信用评级模型如线性判别分析和逻辑回归受限于严格的数据分布假设，而新兴的机器学习方法如人工神经网络(ANN)和决策树又存在"黑箱"问题。尤其当采用多分类器系统(MCS)提升准确率时，多数投票机制会严重降低系统的可解释性——这正是金融从业者最关心的"为什么给出这个评级"问题。为解决这一难题，研究人员开展了基于计算论证的多智能体共识方法(CAM)研究。该方法创新性地将人类社会的论证思维引入机器学习系统，通过三层次架构实现信用评级：底层是处理多模态数据的分类器群，中层是构建论证的智能体层，上层则是基于论证博弈的共识模型。在技术

  来源：Machine Learning with Applications

  时间：2025-06-17

• AI驱动的自适应网格优化技术在核反应堆热工水力模拟中的应用研究

  在核能工程领域，热工水力数值模拟是反应堆安全分析的核心手段，而复杂流道的网格划分一直是制约仿真效率的瓶颈。传统方法面临双重困境：人工划分依赖经验且耗时，自适应网格法需反复迭代消耗大量算力。尤其对于绕丝燃料棒这类具有多尺度特征的复杂几何结构，既要捕捉毫米级绕丝对流动的影响，又要兼顾米级流道整体特性，网格质量直接关系到Navier-Stokes方程求解的精度和稳定性。针对这一挑战，中国科学院团队在《Machine Learning with Applications》发表创新成果，将深度学习与传统CFD方法深度融合。研究以二维轴向绕丝流道为对象，开发了基于U-Net架构的DeepAMR系统。该系统

  来源：Machine Learning with Applications

  时间：2025-06-17

• 基于高分辨率遥感的3–30–300规则评估工具：推动气候适应性城市规划的创新方法

  随着全球城市化率预计在2050年达到70%，城市正面临空气污染（PM2.5、NO2、O3）、热岛效应和生物多样性丧失的多重危机。仅2021年，欧盟就有32.7万人因空气污染过早死亡，2022年夏季欧洲热浪导致6.2万人死亡。在此背景下，联合国可持续发展目标（SDG 11.7）和欧盟《2030生物多样性战略》提出通过城市绿化改善人居环境，而2021年提出的3–30–300规则（即居民应看见3棵树、居住区拥有30%树冠覆盖率、300米内有优质绿地）成为重要指导框架。然而，现有评估方法依赖低分辨率数据或主观调查，缺乏标准化工具。为填补这一空白，由欧洲多国研究人员组成的团队在《Landscape an

  来源：Landscape and Urban Planning

  时间：2025-06-17

• 新型非织造布SMS包装灭菌冷凝物检测方法(TDC)的建立与验证

  在医疗灭菌领域，湿包问题如同潜伏的"隐形杀手"——看似干燥的器械包装内部可能藏匿着致命的水分。这些隐匿的冷凝水不仅可能成为微生物滋生的温床，更会在手术室开包时引发灾难性的器械污染。尤其对于采用不透明非织造布SMS（纺粘-熔喷-纺粘三层复合材料）包装的器械，传统目视检查完全失效，使得医疗机构不得不像"拆盲盒"般承担着湿包带来的手术取消风险和经济损失。法国研究人员在《Le Pharmacien Clinicien》发表的研究中，创新性地开发了冷凝物检测测试(Test de Détection des Condensats, TDC)。该方法巧妙利用温度梯度原理：将灭菌后的器械包直接置于不锈钢台面，

  来源：Le Pharmacien Clinicien

  时间：2025-06-17

• 技能分布变迁与技能偏向型技术变革对美国私营部门工会化的影响机制研究

  美国私营部门工会化率从1953年的35.7%骤降至2019年的6.2%，这种持续半个世纪的"去工会化"现象引发了学术界对劳动力市场结构变迁的深度思考。传统研究多聚焦于全球化、政策变化等因素，而Hirsch等学者发现，技能异质性可能是瓦解集体谈判制度的关键推手——当技术进步（技能偏向型技术变革，SBTC）和人口结构变化（技能分布离散化）同时拉大高低技能工人的生产力差距时，工会组织赖以生存的"工人团结"基础便面临土崩瓦解。为验证这一假说，研究人员在《Labour Economics》发表论文，创新性地构建了包含内生工会化的搜索匹配模型。该模型突破性地捕捉到美国劳动力市场的两大特征事实：工会的工资压

  来源：Labour Economics

  时间：2025-06-17

• 基于条件扩散模型的视频显著性预测方法PredVSD：多尺度特征与显著性先验的协同建模

  在计算机视觉领域，视频显著性预测(Video Saliency Prediction, VSP)作为模拟人类视觉注意机制的重要任务，其预测结果被广泛应用于目标检测、视频摘要等场景。然而，当前主流方法依赖3D CNN或Vision Transformer架构，受限于固有归纳偏置，难以充分捕捉视频中动态变化的显著性特征。更关键的是，现有方法对多尺度物体运动信息与显著性先验的联合建模不足，导致预测精度遭遇瓶颈。为解决这一挑战，天津大学的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表研究，创新性地将VSP重构为条件生成任务，提出基于条件扩散模型的PredVSD框架。该研究首次将视觉语

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 增量式高效用模式挖掘：负单位利润下的高效流数据处理方法

  在数据爆炸的时代，如何从海量动态数据中快速挖掘高价值商业模式成为关键挑战。传统高效用模式挖掘(HUPM)虽能识别高收益商品组合，但存在两大局限：一是假设所有商品利润均为正值，而现实中打折商品可能产生负利润却间接促进其他商品销售；二是无法适应流数据持续增长的特性，每次新增数据都需重新扫描全量数据库，导致资源浪费。这些问题严重制约了智能分销、智能制造等实时系统的决策效率。为此，来自国内的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表创新性研究，提出首个支持负单位利润的增量式高效用流模式挖掘算法INNU。该研究突破性地设计了无需位置信息的向量化列表结构(INNU-list)，通过单

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 多模态表征融合方法在密集视频描述中的跨模态对齐与互补学习研究

  在视频内容爆炸式增长的时代，如何让机器像人类一样理解视频中的复杂事件并生成精准描述，成为计算机视觉领域的重大挑战。密集视频描述(Dense Video Captioning)任务要求模型不仅能从长视频中定位多个事件片段，还要为每个事件生成自然语言描述。现有方法大多仅依赖视觉信息，而现实场景中音频等模态往往包含关键线索——例如驯马师的教学语音能直接揭示视频中"梳马"动作的真实意图。尽管已有研究尝试融合多模态特征，但简单的特征拼接或浅层注意力机制难以克服模态鸿沟(Modality Gap)，导致跨模态特征交互不足、互补关系挖掘不充分。针对这一瓶颈，浙江理工大学的研究团队在《Knowledge-Ba

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 机器人技术对发展中国家制造业就业的积极影响：来自印度尼西亚的证据

  在全球化与自动化浪潮中，发达国家普遍面临"生产率提升伴随就业萎缩"的困境。Acemoglu等学者在美、德、中等国的研究均显示，工业机器人（Industrial Robots）的应用导致制造业岗位净减少。然而，这一结论是否适用于工业化初期的国家？印度尼西亚的独特经验给出了颠覆性答案——当机器人渗透率处于低位时，自动化非但不会挤占就业，反而能创造新的工作岗位。为解开这一悖论，国外研究团队以2008-2015年的印尼为研究对象，这一时期该国机器人进口量呈现爆发式增长，但不同行业渗透率差异悬殊（如汽车业接近发达国家水平，纺织业几乎为零）。研究人员创新性地结合两种方法：宏观层面采用Bartik工具变量法

  来源：Labour Economics

  时间：2025-06-17

• 多扫描Mamba驱动的全切片图像分类：基于多重实例学习的创新框架MSMMIL

  在数字病理学快速发展的今天，全切片图像(Whole Slide Image, WSI)已成为癌症诊断的黄金标准。这些高达100,000×100,000像素的医学图像蕴含着海量信息，但同时也带来两大挑战：专业标注的耗时耗力使得通常只能获得WSI级别的弱标签；GPU内存限制阻碍了直接输入完整WSI进行深度学习分析。多重实例学习(Multiple Instance Learning, MIL)虽然通过将WSI视为"包"(bag)、图像块作为"实例"(instance)的方式部分解决了这些问题，但现有基于注意力机制的方法往往忽略实例间的空间关联，而Transformer模型又受限于二次方计算复杂度。深

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• ELAFormer：多尺度视觉Transformer中早期局部注意力的创新机制及其在图像识别中的突破

  视觉Transformer(ViT)近年来在计算机视觉领域掀起革命，其全局自注意力机制虽能建立长程依赖，却面临两大痛点：早期层缺乏局部特征捕捉能力，且计算复杂度随图像分辨率呈平方级增长。现有改进方案如Swin Transformer的窗口自注意力(WSA)和PvT的空间缩减注意力(SRA)，或受限于窗口尺寸的二次增长，或难以兼顾短程依赖。更棘手的是，单尺度模型在语义分割等需要空间精确度的任务中表现乏力，而混合卷积与注意力的方案又让模型结构变得复杂。针对这些挑战，中国某高校团队在《Knowledge-Based Systems》发表研究，提出ELAFormer模型。其核心创新在于：1) 窗口位置

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 基于深度强化学习的微电网多目标优化控制：动态效率与非线性电池退化建模的统一数据驱动方法

  随着全球能源转型加速，微电网作为整合可再生能源(RES)和储能系统(ESS)的关键载体，面临运营成本、碳排放、电网稳定性与设备寿命的多重挑战。传统控制方法难以应对RES的间歇性和需求不确定性，而现有强化学习方案在电池建模精度和学习效率上存在局限。针对这一痛点，国内研究人员在《Knowledge-Based Systems》发表研究，提出了一种融合动态效率与非线性退化模型的深度强化学习(DRL)框架。研究团队采用Double Dueling Deep Q-Network (D3QN)算法，结合混合历史与预测数据的统一控制方案(HB)。关键技术包括：1) 基于等效电路模型的动态充放电效率计算(ηt

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 基于计算逻辑图(CLG)的大语言模型数学推理能力增强方法研究

  数学推理能力是衡量大语言模型(LLMs)智能水平的重要标尺，但现有方法如思维链(Chain of Thought)在解决复杂数学问题时暴露明显缺陷——单维度的线性推理难以处理多层逻辑关系，导致GPT-4等先进模型常出现推理中断或目标误判。更棘手的是，当前数学数据集如CARP缺乏有效利用已知条件的能力，自动生成方法又难以保证复杂问题的严谨性。这种"模型有潜力但缺训练范式"的矛盾，成为制约LLMs数学能力突破的瓶颈。为破解这一难题，中国研究人员创新性提出计算逻辑图(Computation Logic Graph, CLG)框架。该研究首先构建了首个标注图式推理逻辑的CMLG数据集，通过GPT-4o

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

• 基于进化算法的概率逻辑程序结构学习方法研究及其在不确定性推理中的优化应用

  在人工智能领域，如何让机器从不确定数据中自动学习可解释的规则一直是个核心难题。概率逻辑编程(Probabilistic Logic Programming, PLP)将逻辑编程的表示能力与概率推理相结合，为这个问题提供了优雅的解决方案。然而，当面对结构学习任务——即从数据中同时学习规则结构及其概率参数时，传统方法如SLIPCOVER和LIFTCOVER采用的beam search策略往往陷入局部最优，且生成的理论复杂度较高。这正是本研究要突破的关键瓶颈。针对这一挑战，研究人员创新性地将生物启发的进化算法引入PLP结构学习领域。研究团队开发了名为ellepi的进化学习框架，其核心思想是将每个候选

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-17

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