• 基于在线HPLC-FLU联用技术开发新型5α还原酶2型抑制剂的高效筛选与药理学评价

  论文解读雄激素代谢紊乱引发的疾病，如痤疮、雄激素性脱发和良性前列腺增生，严重威胁人类健康。这类疾病的核心病理机制与5α还原酶（5-AR）异常激活密切相关，尤其是5α还原酶2型（5-AR2）在睾酮向二氢睾酮（DHT）的转化中起关键作用。DHT的过度积累会导致毛囊微环境失衡、前列腺组织增生等病理性改变。尽管临床药物如非那雄胺和度他雄胺已投入使用，但其心血管副作用和性功能障碍风险限制了应用范围。因此，从天然产物中开发高效低毒的5-AR2抑制剂成为研究热点。中国药科大学的研究团队针对这一挑战，构建了首个在线HPLC-5AR联用系统，实现了5-AR2抑制剂的快速识别与分离。该系统整合高效液相色谱（HPL

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-05-29

• 综述：AI驱动的固体废弃物热处理技术：排放控制与工艺优化

  AI驱动的固体废弃物热处理技术革新引言全球固体废弃物年产量已达20.1亿吨，预计2050年将增长70%。传统处理方式面临分类低效、能源回收率不足及污染排放等问题。人工智能技术通过实时监测和动态优化，为废弃物热处理提供了全新解决方案。AI算法模型在废弃物管理中的应用线性回归（LR）和人工神经网络（ANN）被用于预测废弃物热值，其中ANN模型对热解参数的预测R2超过0.98。支持向量机（SVM）通过核函数处理非线性数据，在废弃物分类中准确率达96.64%。极端梯度提升（XGBoost）结合近红外光谱，将工业有机废弃物识别效率提升至85%-96%。遗传算法（GA）优化废弃物收集路径，使运输成本降低1

  来源：Green Energy and Resources

  时间：2025-05-29

• 镍-锑阳极固体氧化物燃料电池中甲烷裂解制氢与发电的集成技术研究

  论文解读在全球能源转型背景下，氢能因其零碳排放特性成为研究热点，但传统甲烷蒸汽重整制氢过程能耗高且伴随大量CO2排放。甲烷裂解虽可直接产生氢气和碳材料（如石墨烯），却面临反应温度过高（>1000°C）和积碳处理的难题。与此同时，固体氧化物燃料电池（SOFCs）虽能高效转化甲烷为电能，但传统镍-氧化钇稳定氧化锆（Ni-YSZ）阳极在干甲烷气氛中易因积碳失活。如何将甲烷裂解与SOFCs发电耦合，实现能源梯级利用，成为突破技术瓶颈的关键。针对上述问题，中国的研究团队设计了一种基于镍-锑（Ni-Sb）混合熔融金属阳极的SOFCs系统。该研究通过集成甲烷裂解与燃料电池发电，在800°C下实现了峰值

  来源：Fuel

  时间：2025-05-29

• 小型生物质炉超低 NOx排放：双空气分级与尿素 SNCR 联合脱硝技术研究

  在环保要求日益严苛的当下，生物质能源因可再生性成为减碳重要选择，但其燃烧排放的 NOx却成为难题。尤其高氮含量的农业、林业废弃物燃料，燃烧时会产生大量 NOx，不仅污染环境，还可能导致酸雨等一系列生态问题。传统单一脱硝技术在小尺度生物质炉中的应用效果有限，难以满足超低排放要求，因此亟需开发高效协同的脱硝技术。为解决这一挑战，国外研究机构的研究人员在《Fuel》发表论文，针对小尺度多燃料生物质炉，开展了优化的一级和二级 NOx还原措施联合应用研究，即双空气分级（DAS）与基于尿素的选择性非催化还原（SNCR）技术结合的脱硝概念研究，旨在实现超低 NOx排放。研究通过实验与动力学模拟结合，深入探究

  来源：Fuel

  时间：2025-05-29

• 基于大语言模型(LLM)驱动的移动通讯证据分析：提升执法部门数字取证效率的创新框架

  在数字化浪潮席卷全球的今天，智能手机已成为犯罪活动的重要载体。韩国警方数据显示，涉及移动通讯应用的毒品案件证据量每年增长超过200%，而法律规定的逮捕令申请时限仅有36小时。传统的关键词搜索方法面临巨大挑战——当嫌疑人用"音乐像毒品一样让人上瘾"这类隐喻交流时，调查人员需要耗费大量时间人工甄别上下文。这种低效的取证方式与司法系统对时效性的严苛要求形成尖锐矛盾，亟需引入智能化的解决方案。韩国研究人员针对这一痛点开展了开创性研究，论文发表在《Forensic Science International: Digital Investigation》。研究团队从真实毒品案件中提取了142,214条通

  来源：Forensic Science International: Digital Investigation

  时间：2025-05-29

• 基于信念规则库专家系统的可解释性度量与优化方法研究

  在人工智能与复杂系统建模领域，可解释性始终是制约模型落地应用的关键瓶颈。尤其对于依赖专家知识的决策支持系统而言，如何让模型的推理过程清晰可辨、参数含义符合人类认知，成为学术界和工业界共同关注的焦点。传统黑箱模型（如深度学习）虽在复杂数据处理中表现优异，但其内部机制晦涩难懂，难以获得用户信任与监管认可；而白箱模型（如线性回归）虽透明易懂，却在处理高维动态复杂系统时力不从心。信念规则库（Belief Rule Base, BRB）作为融合模糊逻辑与证据推理的灰箱模型，虽兼具一定可解释性与处理不确定性的能力，但可解释性的主观特性使其缺乏统一量化标准，且在优化过程中常面临可解释性与准确性的冲突 ——

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-29

• 基于Transformer门控交互U-Net的高光谱与多光谱图像融合新方法

  研究背景与意义高光谱图像(HSI)凭借其独特的"光谱-图像立方体"特性，在遥感监测、农业评估和文物保护等领域发挥着重要作用。然而，受限于成像技术，HSI往往难以同时获得高空间分辨率与丰富光谱信息，这一矛盾严重制约了高精度视觉分析的发展。现有解决方案中，将低分辨率HSI(LR-HSI)与高分辨率MSI(HR-MSI)融合的方法虽能优势互补，但传统方法面临泛化能力差、信息交互不足等挑战。尽管深度学习技术如U-Net和Transformer已被引入该领域，现有网络仍存在跨模态交互不充分、计算复杂度高等瓶颈。针对上述问题，中国国家自然科学基金支持的研究团队开发了基于Transformer门控交互的U-

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-29

• 基于强化学习的制造-仓储集成系统仿真优化：一种两阶段融合方法

  在当今高度竞争的全球市场中，供应链的韧性至关重要。然而，传统的需求预测方法如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和季节性ARIMA（SARIMA）依赖于静态分析，难以应对现代需求固有的波动性和实时变化。这种预测能力与环境动态性之间的脱节导致了库存短缺和积压等成本高昂的低效问题，阻碍了企业优化运营的能力。为解决这一关键缺口，本研究提出了一种新颖的范式：将时间序列分析与强化学习（RL）协同整合，构建一个动态、自适应的需求预测和库存管理系统。与传统方法不同，该研究利用时间序列分析的模式识别优势作为基础，再通过RL的实时学习和决策优化能力，动态响应环境变化。这种融合实现了从静态预测到精确需求预测和智能

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-29

• 图正则化单热约束非负矩阵分解(GOCNMF)：一种高效半监督聚类与数据表征新方法

  在人工智能与数据挖掘领域，高维数据的有效表征一直是核心挑战。非负矩阵分解(NMF)因其生成稀疏可解释的低维表征，被广泛应用于计算机视觉和模式识别。然而传统NMF存在明显局限：作为无监督方法，它无法利用数据中潜在的标签信息；且聚类任务需依赖K-means等后处理算法，导致信息损失与结果波动。更棘手的是，现有半监督NMF方法往往通过堆叠复杂约束提升性能，反而增加计算负担并引入过多超参数——这显然违背了奥卡姆剃刀原则。如何设计简洁高效的半监督NMF框架，成为亟待突破的科学问题。针对这一挑战，来自云南的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intel

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-29

• 基于多尺度投票与在线噪声抑制的弱监督组织病理学图像语义分割方法

  在癌症诊断与预后研究中，组织病理学图像的精准分割是解析肿瘤微环境的关键步骤。然而，当前主流的全监督分割方法依赖大量像素级标注数据，而千兆像素级的全切片图像（WSI）标注需要病理学家耗费巨大精力。这种高成本标注模式严重制约了人工智能在病理学中的应用。如何通过弱监督学习降低标注需求，同时保持分割性能，成为亟待解决的难题。针对这一挑战，广西自然基金等项目支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果。该研究提出两阶段框架：分类阶段采用渐进丢弃注意力（PDA）机制增强类激活图（CAM）的覆盖范围，并通过多尺度投票融

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-29

• 基于视频帧率时空相似性的交通流数据质量多步控制方法研究

  论文解读随着城市化进程加速与机动车保有量激增，城市道路交通拥堵问题日益严峻。传统交通管理依赖人工经验与静态模型，难以应对动态复杂的路况变化。在此背景下，智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）通过融合先进传感技术与数据分析算法，实现对交通流的实时监测与智能调控，成为破解城市交通困局的关键路径。然而，ITS的核心——交通流数据的质量问题长期制约其效能发挥。现有数据主要源于车辆检测器，但其采样周期通常长达5分钟至15分钟，远无法满足高精度时空关联分析需求。此外，设备故障、环境干扰等因素导致的数据缺失与异常现象频发，进一步削弱了数据可靠性。针对上述

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-29

• 基于非似然对抗训练的中文反事实数据增强方法及其在自然语言推理中的应用

  在自然语言处理(NLP)领域，预训练语言模型(PLM)的崛起虽推动了技术发展，但中文模型仍面临独特挑战。与英语相比，汉语的灵活语序、高频省略和多义词现象，使得模型更易陷入捷径学习(shortcut learning)——即依赖词汇重叠等表面特征而非深层语义。更棘手的是，现有反事实数据增强(Counterfactual Data Augmentation, CDA)方法多依赖人工干预，难以规模化应用。这些问题导致模型在真实场景中表现脆弱，尤其面对分布外(Out-of-Distribution, OOD)数据时性能骤降。针对这一瓶颈，兰州的研究团队在《Engineering Application

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-29

• 基于幅度编码调制的雷达通信一体化信号设计与处理方法研究

  论文解读在现代科技飞速发展的背景下，雷达和通信技术的进步对电磁频谱资源造成了巨大压力，频谱稀缺和系统间干扰问题日益严重。为应对这些挑战，双功能雷达通信（DFRC）系统应运而生，该系统能够在同一硬件和波形上同时实现雷达和通信功能，成为第六代（6G）移动网络的重要组成部分。然而，DFRC系统在实际应用中面临诸多技术难题，特别是在高分辨率距离像（HRRP）中，误码率（BER）高和虚假目标峰的存在严重影响了系统的检测可靠性和性能。为解决这些问题，国内的研究人员开展了基于幅度编码调制的雷达通信一体化信号设计与处理方法的研究。他们提出了一种新型的线性调频（LFM）波形，称为LFM-ASK波形，该波形通过幅

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-29

• 基于双极膜耦合选择性电渗析技术的退役锂电池锂镍分离抗垢机制研究

  随着新能源汽车产业爆发式增长，退役锂离子电池(LIBs)回收已成为全球性课题。这些"城市矿山"富含锂、镍、钴等高价值金属，但传统湿法冶金存在酸碱消耗大、分离效率低等问题。选择性电渗析(SED)技术虽能实现Li+与Ni2+/Co2+的绿色分离，却长期受困于阳离子交换膜(CEM)表面金属氢氧化物结垢难题——结垢不仅增加膜电阻、降低离子交换容量(IEC)，更使锂回收率长期徘徊在50%左右。杭州某研究团队在《Desalination》发表的研究中，首次揭示了电渗析(ED)过程中"浓度极化-边界层耗尽-水解致垢"的级联反应机制。通过耦合双极膜(BPM)与单价选择性膜(CSO)，创新开发出BM-CSO系统

  来源：Desalination

  时间：2025-05-29

• 鼻尖下垂动态矫正新策略：舌槽技术联合降鼻中隔肌转位术的随机对照研究

  这项在三甲教学医院开展的临床研究(2022.04-2024.07)探索了舌槽技术(Tongue-in-Groove, TIG)联合降鼻中隔肌(Depressor Septi Nasi, DSN)转位术对微笑时鼻尖下垂的矫正效果。研究将50例鼻尖下垂患者随机分为单纯TIG组(n=25)和TIG+DSN转位组(n=25)，通过测量术前术后1年的鼻尖角度变化(放松vs微笑状态)发现：两组均显著改善动态鼻尖位移(TIG组改善3.58%，联合组改善2.92%，p值均0.2)。有趣的是，虽然DSN转位理论上应更好控制肌肉牵拉，但实际数据表明TIG技术本身已能有效对抗DSN肌的动态作用。该研究为I级循证证据

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2025-05-29

• 基于超声技术评估功能性便秘儿童直肠乙状结肠比值及血流动力学的初步研究

  翻译本研究初步探讨了常规超声（US）和多普勒超声（Doppler US）在评估功能性便秘（FC）儿童直肠乙状结肠比值（R/S）及血流动力学中的应用价值。共纳入62名5-18岁儿童，包括32例FC患者和30名健康对照。采用标准化US及Doppler US技术测量直肠和乙状结肠直径、R/S比值以及肠系膜血流动力学参数（包括收缩期峰值流速PSV、搏动指数PI和阻力指数RI），并在为期三个月的行为疗法和渗透性泻剂治疗方案前后进行评估。结果显示，FC组治疗后R/S比值显著改善（p=0.036），而肠系膜血流速度或阻力指数未见显著变化。此外，R/S≥1的患者腹腔动脉PSV值显著低于R/S<1者（p=

  来源：Abdominal Radiology

  时间：2025-05-29

• Cell突破：机器学习辅助的在活体细胞或动物内瞬时激活蛋白质的普适性新技术

  这项突破性研究展示了如何用机器学习驯服氨酰-tRNA合成酶(aaRSs)——这些细胞里的"分子雕刻家"经过进化改造后，能够将戴着"化学帽子"(caged)的非天然氨基酸精准嵌入蛋白质特定位点。就像给蛋白质装上智能开关，CAGE-Proxvivo策略通过小分子触发的生物正交反应，在活体小鼠体内实现了蛋白质功能的"远程遥控"。在复杂的生命体系中原位研究蛋白质功能具有重要的科学意义，但目前适用此类研究的技术十分有限。蛋白质原位激活的“功能获得型”方法具有高灵敏度和时间分辨率，但对于绝大多数蛋白质来说，目前还缺乏这类原位激活的技术手段。北京大

  来源：Cell

  时间：2025-05-28

• 基于多维游离DNA片段组学的多种癌症早期检测技术研究

  这项突破性研究通过创新性地整合血浆游离DNA(cfDNA)的基因组学与片段组学(fragmentomics)特征，开发出多癌种早期检测(multi-cancer early detection, MCED)技术。研究团队采用全基因组测序方法，在包含3,021例癌症患者和3,370例健康对照的内部验证队列中，该技术展现出令人振奋的检测效能——总体灵敏度达87.4%，特异性高达97.8%，更令人瞩目的是其82.4%的组织溯源准确率。针对无症状人群的前瞻性研究结果同样亮眼：在3,724名平均癌症风险参与者中，该技术成功检出53.5%的早期阶段癌症，同时保持98.1%的特异性。这些数据充分证明，这种基

  来源：Nature Medicine

  时间：2025-05-28

• 综述：利用技术手段解析胃癌异质性

  Highlights胃癌是一种分子高度异质性的疾病，其编码区与非编码区突变的多样性导致治疗困难。近年来，蛋白质组学（Proteomics）、蛋白质基因组学（Proteogenomics）、微生物组分析和单细胞空间技术的突破，显著提升了对胃癌生物学机制的解码能力。多组学整合不仅直接锁定可靶向蛋白及其修饰（如磷酸化），更为个体化治疗提供了精确路线图。Abstract胃癌的发生涉及复杂致癌因素相互作用，由于缺乏明确驱动基因突变和显著的肿瘤异质性，治疗选择有限。最新研究通过结合基因组学与前沿技术，实现了对胃癌异质性的系统性解析。分子改变图谱的绘制和特定亚型的靶向干预，将提升治疗效果。本文综述了当前胃癌

  来源：TRENDS IN Cancer

  时间：2025-05-28

• 当历史信号消逝时：基于SatuTe的系统发育信号检测新方法揭示生命之树深层分支争议

  在探索生命演化历史的征程中，系统发育分析如同解码生命密码的罗盘。然而这个罗盘常因"序列饱和"现象而失灵——当DNA或蛋白质序列经历过多突变，真实的演化关系便被噪声淹没。传统方法如自展支持率（bootstrap）虽能评估分支稳定性，却无法区分"确实存在演化关系"与"单纯序列差异大"的本质区别。这一方法论缺陷在生命之树（Tree of Life, ToL）的根基之争中尤为凸显：真核生物究竟是与古菌（Archaea）共同构成两域系统（2D假说），还是独立形成第三域（3D假说）？不同分子标记得出的矛盾结论让学界陷入长期论战。维也纳大学Max Perutz实验室的Cassius Manuel D团队意识

  来源：Molecular Biology and Evolution

  时间：2025-05-28

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