• 基于机器学习的量子比特最优映射加速方法(MLQM)研究

  量子计算正迎来NISQ（含噪声中等规模量子）时代的突破性发展，其中超导量子电路因其可设计性和可扩展性成为主流技术路线。然而，将逻辑量子电路适配到具有特定拓扑结构的硬件上时，量子比特映射(Qubit Mapping)过程面临严峻挑战——需要在电路深度、交换门(SWAP)数量等关键指标上寻找最优解。传统基于求解器(SMT)的方法虽然能获得优质解，但冗余的搜索迭代导致求解速度缓慢；启发式方法虽快却牺牲了解的最优性。这种"效率-精度"的权衡严重制约了实用化进程，特别是在IBM QX、谷歌Sycamore等含噪声硬件上运行时，映射质量直接影响算法成功率。电子科技大学的研究团队在《Future Gener

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-23

• 应急供应商选择的多属性决策方法：部分序数优先方法（OPA-P）在即兴应急供应商选择中的应用

  在全球气候变暖与各类突发事件频发的当下，灾害应对成为考验社会治理能力的重要课题。地震、洪水、疫情等灾害往往具有突发性强、不确定性高、影响范围广的特点，不仅会造成基础设施损毁、交通通信中断，还会引发应急物资短缺等问题，严重威胁生命财产安全与社会稳定。以武汉新冠疫情为例，病毒的快速传播导致医疗资源极度匮乏，防护物资短缺迫使医护人员重复使用装备，加剧了感染风险。此时，能否快速、精准地选择合适的应急供应商，直接关系到物资调配效率与救灾成效。然而，传统的供应商选择方法在极端灾害场景下弊端凸显：高不确定性环境中，预先制定的供应商方案难以满足即时需求，且现有方法稳定性不足，难以有效分析帕累托最优解；过度依赖

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• 基于模糊双极软集优先聚合算子的软件开发项目选择方法研究

  在数字化转型浪潮中，软件开发项目的选择直接关系到企业竞争力，但传统决策方法面临三大困境：一是Zadeh提出的经典模糊集(FS)无法捕捉参数的双极性特征（如开发成本与创新水平的对立关联）；二是Molodtsov的软集理论缺乏对决策者权威差异的量化；三是现有聚合算子允许次要指标抵消关键指标的缺陷，导致"高创新性掩盖高成本风险"等不合理结论。为突破这些局限，研究人员开发了基于模糊双极软集(FBSS)的优先聚合框架。该研究首先建立了FBSS的代数运算法则，进而创新性提出四种聚合算子：模糊双极软优先加权平均(FBSPWA)、有序加权平均(FBSPOWA)、加权几何(FBSPWG)和有序加权几何(FBSP

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• 双曲空间模糊 C - 庞加莱弗雷歇均值聚类方法的研究

  在数据科学蓬勃发展的当下，高维、复杂且无标签的数据如浪潮般涌来，如何从这些数据中精准提取模式成为学界焦点。聚类分析作为无监督学习的重要手段，在数据挖掘与模式识别中扮演关键角色。传统的模糊 C 均值（FCM）算法虽能处理数据模糊性，但在面对噪声、高维数据时力不从心，且多数基于欧氏空间的聚类方法难以捕捉层次结构或复杂几何数据的内在特征，例如在处理树状或分层数据时，欧氏距离的局限性会导致距离度量失真，无法真实反映数据间的几何关系。为突破这些瓶颈，研究人员开展了双曲空间下模糊聚类方法的研究。来自相关机构的研究人员提出了一种新颖的模糊 C - 庞加莱弗雷歇均值（Fuzzy C-Poincaré Fréc

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• 板球运动员及团队绩效评估的两阶段网络数据包络分析方法：揭示资源利用与临场表现的动态关联

  论文解读研究背景与意义板球作为兼具竞技性与商业性的运动，其绩效评估需同时考量临场表现与资源配置效率。然而，传统评估指标如胜负记录、投球均数、击球均数等，仅呈现碎片化信息，忽略了经济背景与绩效过程的相互依存关系。现有研究多聚焦临场表现指标，未能深入探讨球员资源利用与财务投入的关联，且缺乏对绩效过程的阶段化分解，形成评估 “黑箱”。在 T20 联赛（如印度超级联赛 IPL）蓬勃发展的背景下，高额的球员拍卖费用、球队运营成本与商业收益之间的复杂关系，迫切需要一种整合经济要素与临场表现的综合评估模型，以解决资源错配、球员 utilization（使用效率）与 performance（表现）脱节等问题。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• 基于混合优化的密钥生成技术在云环境大数据安全认证与访问控制中的应用研究

  在数字化浪潮席卷全球的今天，云计算和大数据技术已成为医疗、金融等领域的核心基础设施。然而，随着数据量呈指数级增长，传统安全框架如同纸糊的城墙，难以抵御日益复杂的网络攻击。特别是在医疗健康领域，患者的基因组数据、电子病历等敏感信息一旦泄露，后果不堪设想。当前主流密钥生成方法存在计算效率低下、无法适应动态环境等缺陷，更令人担忧的是，量子计算的发展让传统加密算法面临前所未有的生存危机。针对这一紧迫挑战，研究人员开发了一种名为AOOBO_Keygen的创新模型。该技术巧妙融合了深度学习中广受赞誉的Adam优化器和新兴的一对一优化器（OOBO），在密钥生成过程中实现了动态参数调整与全局最优解的平衡。研究

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-23

• NNN-钯(II)钳形配合物在借氢过程中的创新应用：吲哚C3选择性烷基化与双吲哚甲烷的可控合成

  在有机合成领域，吲哚衍生物作为重要的含氮杂环化合物，其选择性官能团化一直是药物研发的关键挑战。传统方法往往面临反应条件苛刻、区域选择性控制困难等问题，特别是实现C3位点的高效烷基化需要多重保护/去保护步骤。更棘手的是，如何通过单一催化体系实现不同产物的可控合成仍缺乏普适性解决方案。针对这些挑战，某研究机构团队在《European Journal of Organic Chemistry》发表了创新性成果。他们设计的新型氮杂环NNN-Pd(II)非对称钳形配合物（pincer complex），突破了传统催化剂的局限性。该研究首次将该配合物应用于借氢过程(Borrowing Hydrogen P

  来源：European Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-05-23

• 河口和海湾沙滩剖面形态分类的定量方法研究 ——Profile Morphotype Index（Γ）的构建与应用

  论文解读在海岸带生态系统中，河口与海湾沙滩（BEBs）作为重要的地理单元，其形态动力学机制长期困扰着研究者。这类半封闭环境中的沙滩受区域波浪、潮汐动力、泥沙输入和人类活动的复杂交互作用影响，但以往研究多局限于定性描述，缺乏对沙滩剖面形态的客观量化分类方法。例如，传统研究中对凹形、凸形等形态的界定依赖主观视觉判断，难以精准捕捉不同动力条件下的形态演变规律，也无法有效评估人类活动（如港口建设、防波堤修筑）对沙滩稳定性的影响。因此，建立一种能够定量刻画 BEBs 剖面形态的方法，成为解析其侵蚀与堆积过程、预测海岸带响应的关键科学问题。为攻克这一难题，澳大利亚研究人员针对澳大利亚新南威尔士州 Gama

  来源：Estuarine, Coastal and Shelf Science

  时间：2025-05-23

• 基于元素差异判别非负矩阵分解(EDNMF)的高效数据聚类方法研究

  在数据爆炸的时代，如何从高维数据中提取有意义的聚类结构一直是机器学习领域的核心挑战。非负矩阵分解(NMF)因其可解释性强、物理意义明确等优势，被广泛应用于图像处理、生物信息学等领域。然而传统NMF存在两大瓶颈：一是无监督学习难以利用部分标签信息；二是现有半监督方法如约束NMF(CNMF)、判别NMF(DNMF)等仍需依赖K-means等后处理步骤，可能因随机初始化导致标签错配。更关键的是，这些方法强制将标签数据表征约束为独热(one-hot)向量，反而限制了模型的学习能力。针对这些问题，中国研究人员提出创新性的元素判别非负矩阵分解(EDNMF)方法。该方法突破性地采用元素比率差和元素差异两种判

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-23

• 综述：单实体电化学：利用先进扫描探针电化学技术揭示纳米颗粒行为

  单实体电化学：纳米世界的精密观测术Abstract尖端电分析技术的革新使得单纳米颗粒（NPs）行为研究成为可能。扫描探针显微镜（SPM）技术家族——扫描电化学细胞显微镜（SECCM）、电化学扫描隧道显微镜（EC-STM）和电化学原子力显微镜（EC-AFM）——通过互补协作，实现了NPs尺寸、形貌与电子结构的同步解析。SECCM凭借微米级空间分辨率完成局部电化学分析，而EC-STM/EC-AFM则能捕捉电催化反应中活性位点的动态变化。这种多技术联用策略正在重塑单实体水平的结构-活性关系认知。Introduction单实体电化学（SEE）通过超微电极捕获瞬态电流信号，将研究尺度推进至单个NPs甚至

  来源：Current Opinion in Electrochemistry

  时间：2025-05-23

• 基于交互标签编码与条件决策的高效人物-物体交互检测方法(EHOI)研究

  论文解读在计算机视觉领域，人物-物体交互(Human-Object Interaction, HOI)检测是图像理解的基础任务，其核心是识别图像中人物与物体的空间关系及交互类型。然而，现有基于深度学习的HOI检测方法面临三大挑战：一是计算成本高昂，如主流模型UPT的单次推理浮点运算(FLOP)高达15,800倍于本文方法；二是模型可解释性差，黑箱式的神经网络决策过程难以追溯；三是数据集标注不平衡，例如HICO-DET中某些交互类别样本量不足导致模型偏见。这些问题严重制约了HOI技术在移动设备上的实际应用。为解决上述问题，美国南加州大学的研究团队提出高效HOI检测器(Efficient HOI,

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-05-23

• 面向细胞农业的探索性供应链模型：设施选址、成分混合与技术选择的双目标优化研究

  细胞农业作为一种通过生物技术生产动物源产品的新兴领域，有望缓解传统畜牧业带来的环境压力。然而，当前培养肉生产面临成本高昂、环境效益不足以及供应链体系不完善等挑战。例如，培养基成分（尤其是氨基酸）依赖高价原料，且未建立专用供应链，导致规模化生产受限。此外，使用未定义来源的农业副产物（如水解豆粕）虽可能降低成本，但对细胞生产效率的影响尚不明确，亟需系统的供应链优化模型来平衡成本、环境表现与生产效率。为解决上述问题，研究人员开展了针对细胞农业供应链网络（CASCaN）的设计研究。通过构建双目标混合整数线性规划（MILP）模型，整合设施选址、成分混合比例、生物反应器容量设计及技术选择等决策变量，在确定

  来源：Cleaner and Circular Bioeconomy

  时间：2025-05-23

• 混合配体UiO-67增强Pebax®2533混合基质膜CO2分离性能的创新研究

  随着全球变暖加剧，CO2减排成为紧迫课题。工业排放和天然气中的CO2不仅加剧温室效应，还会腐蚀管道、降低能源效率。传统分离技术如化学吸收和低温蒸馏存在高能耗、高成本等缺陷，而聚合物膜虽环保却受限于“渗透性-选择性”权衡效应。为此，混合基质膜（MMMs）通过结合聚合物加工性能与无机填料的高效分离特性，成为研究热点。为突破这一瓶颈，巴博勒鲁什坦理工大学的研究团队创新性地设计了一种混合配体UiO-67（锆基金属有机框架），将其嵌入Pebax®2533（聚醚嵌段酰胺）基质中，制备出高性能MMMs。相关成果发表于《Chinese Journal of Chemical Engineering》。研究通过

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-05-23

• 青少年关怀系统中的多维负担：基于YIM方法的质性研究揭示情感、心理与协作挑战

  在荷兰这个全球青少年幸福指数最高的国家，却有七分之一的青少年需要接受青少年关怀服务(Youth care)。这个旨在支持困境家庭的系统，却因官僚程序复杂、服务碎片化和沟通不畅，反而可能成为新的压力源。父母和青少年常感到被忽视，专业人员则因收效甚微而精疲力竭。更棘手的是，现有分层干预体系（从基础家庭关怀到强制寄宿关怀）对多重问题家庭(multi-problem families)效果有限，甚至可能因资源错配产生副作用。尤其引人关注的是YIM（青少年自主导师）这种创新模式——由青少年自主选择信任的成年人担任代言人，但实践中却面临角色冲突和协作困境。荷兰某研究机构团队在《Children and Y

  来源：Children and Youth Services Review

  时间：2025-05-23

• 电化学还原条件下烯烃还原与脱卤的简便方法及其在有机合成中的应用

  在有机合成领域，烯烃和卤代烃的转化一直是核心课题。传统方法往往需要强还原剂或苛刻条件，导致官能团兼容性差、环境负担重。针对这一瓶颈，一项发表于《Asian Journal of Organic Chemistry》的研究提出创新解决方案——通过电化学还原实现烯烃的温和转化与卤素的高效脱除。研究团队设计了一种无隔膜电解池系统，在空气氛围下直接对芳基烯烃/炔烃（aryl alkenes/alkynes）施加电流，成功将其还原为芳基烷烃（aryl alkyl）衍生物。该方法突破性地实现了对结构多样的卤代芳烃/烷烃（aryl/alkyl halides）的脱卤（dehalogenation）转化，且对

  来源：Asian Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-05-23

• 芳炔碘代芳基化非交叉偶联路径构建联芳基与杂联芳基化合物的创新研究

  在有机合成化学领域，联芳基和杂联芳基结构广泛存在于药物分子、功能材料中，但传统交叉偶联反应存在底物预功能化要求高、副产物多等瓶颈。芳炔(aryne)中间体因其高反应活性成为理想构建模块，但如何实现其区域选择性官能化仍是挑战。针对这一难题，研究人员在《Asian Journal of Organic Chemistry》发表研究，开发出芳炔碘代芳基化非交叉偶联新路径。该工作创新性地采用芳基锂(ArLi)催化产生芳炔中间体，通过精确控制反应条件，实现多种芳基/杂芳基的选择性引入，高效构建碘代联芳基化合物。特别值得注意的是，通过双(苯二炔)(bis(benzdiyne))底物的迭代碘代芳基化，成功获

  来源：Asian Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-05-23

• 乳房手术中乳晕周围闭合的Daisy技术：一种提升乳晕整形-隆乳术效果的新方法

  乳晕周围乳房固定术常导致难以接受的瘢痕形成、乳晕扩大及形态扭曲。尽管许多患者抗拒垂直和水平切口瘢痕，迫使外科医生将手术范围限制在乳晕周围区域。这项研究展示的乳晕周围闭合技术，在乳房手术中展现出显著临床价值，尤其对乳晕整形-联合假体隆乳(mastopexy-augmentation)病例效果突出。（证据等级V）根据期刊要求，所有文章需标注证据等级。完整证据分级标准详见期刊目录或作者投稿指南http://www.springer.com/00266。乳晕周围切口技术通过创新缝合方式，既满足了患者对隐蔽瘢痕的需求，又解决了传统术式造成的组织变形问题。该技术突破性地平衡了美学效果与功能保留，为乳房重建

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2025-05-23

• 2025年颈动脉血运重建最新进展：CEA与CAS技术更新及循证医学证据

  论文解读颈动脉狭窄是导致缺血性卒中的重要病因，血运重建手术包括传统CEA和微创CAS技术长期存在争议。随着TCAR等新技术发展，如何优化手术策略、降低围手术期风险成为临床焦点。德国Karlsruhe血管中心和汉堡大学心脏血管中心的Martin Storck与Reinhart T. Grundmann团队在《Gefässchirurgie》发表综述，基于Angio Update 2025会议最新证据，系统评估了三大技术的最新循证医学进展。研究采用德国质量安全数据库（119,800例）和VQI注册数据（超15万例）进行多中心回顾分析，结合Meta分析（7-11项研究）比较不同术式结局。关键技术包括

  来源：Gefässchirurgie

  时间：2025-05-23

• 哺乳动物皮层细胞类型特异性增强子预测方法的评估及功能特征解析

  研究背景与挑战构建哺乳动物新皮层承担高级认知与感觉运动处理功能，其细胞类型多样且分子特征独特。神经退行性疾病如帕金森病等常影响特定细胞类型，因此亟需能选择性靶向脆弱细胞群体的遗传工具。增强子作为基因表达的关键调控元件，其细胞类型特异性预测是开发此类工具的核心。然而，实验验证增强子功能效率低、成本高，且不同计算方法对功能性与非功能性增强子的预测能力尚不明确。为此，研究组织了 “BICCN 挑战”，邀请全球计算生物学团队参与预测小鼠皮层细胞类型特异性功能性增强子。团队提供了跨物种（人、猕猴、狨猴、小鼠）运动皮层的单细胞多组学数据，包括单细胞 ATAC-seq、RNA-seq、甲基化 Hi-C 等，

  来源：Cell Genomics

  时间：2025-05-22

• 综述：藻菌好氧颗粒污泥最新研究进展：从接种方法到运行策略

  更新藻菌好氧颗粒污泥形成机制认知藻菌好氧颗粒污泥（algal-bacterial AGS）的形成机制可分为水力剪切（hydrodynamic）与静水（hydrostatic）两种模式。在机械曝气条件下，其颗粒化过程呈现三阶段特征：初期细菌分泌胞外聚合物（EPS）形成基质骨架，中期微藻通过光合产氧促进好氧微生物富集，后期颗粒结构分层稳定。值得注意的是，静水培养中微藻的浮力效应会延缓沉降，但通过调控光照周期可加速颗粒致密化。藻菌AGS系统的主要培养模式研究显示，接种污泥类型显著影响系统性能。以常规活性污泥（CAS）为接种源时，需经历约30天的适应期；而直接接种细菌AGS可缩短启动时间至15天。实验

  来源：Biotechnology Advances

  时间：2025-05-22

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