• 海洋与陆地碳移除方法协同应用的效率研究：无妥协的气候缓解潜力

  应对全球变暖挑战，实现《巴黎协定》温控目标，大规模应用碳移除（Carbon Dioxide Removal, CDR）技术成为关键路径。然而，陆地与海洋 CDR 方法（如造林 / 再造林（Afforestation/Reforestation, AR）和海洋碱度提升（Ocean Alkalinity Enhancement, OAE））的协同效应及地球系统反馈机制尚不明确。现有研究多聚焦单一方法，对组合应用时的碳通量响应、移除效率变化及气候缓解潜力缺乏系统性认知，制约了多样化 CDR 策略的设计与优化。为填补这一空白，德国慕尼黑大学（Ludwig-Maximilians-Universität

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-22

• 同步浮动电位HiPIMS技术实现绝缘基底低温沉积功能薄膜的突破性进展

  在物联网和人工智能技术快速发展的今天，微机电系统(MEMS)和5G/6G通信器件对高性能压电薄膜的需求日益增长。氮化铝钪(AlScN)因其优异的压电和铁电性能成为理想材料，但传统沉积技术面临两大难题：一是绝缘基底上难以施加负偏压实现离子加速，二是常规射频(RF)偏压会导致高能氩离子(Ar+)轰击，造成薄膜缺陷和残余应力。这些问题严重制约了低温条件下高质量功能薄膜的制备，阻碍了温度敏感器件的发展。瑞士联邦材料科学与技术研究所(Empa)的Jyotish Patidar团队在《Nature Communications》发表创新性研究，提出同步浮动电位高功率脉冲磁控溅射(SFP-HiPIMS)技术

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-22

• 猪血液采样替代方法的初步研究：基于昆虫、成像技术与传统方法的应激及代谢物分析

  在现代畜牧研究和动物医疗领域，准确监测动物健康状态依赖于高质量的血液样本采集。然而，传统针对猪的血液采样方法，如静脉穿刺或导管插入术，往往需要对动物进行约束甚至麻醉，这不仅会给猪带来显著的应激反应，还可能引发疼痛和不适，严重影响动物福利。此外，猪的血管较深且不易观察，对操作人员的技术要求极高，导致采样过程耗时且效率低下。因此，寻找一种既能减少动物应激，又能保证样本质量的替代采样方法，成为当前兽医研究和动物护理领域的重要课题。瑞士 Agroscope 养猪研究小组的研究人员 C. Xavier、F. A. Eugenio 等人开展了一项开创性研究，旨在评估几种新型血液采样方法在猪中的可行性和效果

  来源：BMC Veterinary Research

  时间：2025-05-22

• 冰人奥兹谋杀案：基于法医 3D 重建技术揭示 5300 年前创伤机制的新证据

  在阿尔卑斯山脉海拔 3210 米的冰川中，一具距今约 5300 年的古尸 —— 冰人奥兹（Ötzi the Iceman）的死亡谜团，长期吸引着考古学界与法医学界的目光。自 1991 年被发现以来，其左肩部深伤口及肋骨间的箭头碎片成为判定死因的关键线索。早期 CT 分析认为，左锁骨下动脉撕裂导致的失血是主要死因，但近年研究质疑该损伤未必致命，奥兹可能存活数小时。这一争议凸显了古老命案中创伤机制解析的复杂性，也促使研究者借助更先进的技术手段重新审视这一人类历史上最古老的谋杀案之一。为解开这一谜团，丹麦哥本哈根大学法医学系与意大利博尔扎诺木乃伊研究所的研究人员展开合作研究。他们通过高精度 CT 扫

  来源：International Journal of Legal Medicine

  时间：2025-05-22

• 液相等离子体放电一步乳化连续制备生物柴油的创新工艺研究

  随着全球能源需求激增和碳中和目标推进，生物柴油作为可替代石化燃料的清洁能源备受关注。传统生物柴油生产依赖热催化转酯化反应(transesterification)，需60-80℃加热和机械搅拌，存在能耗高、反应时间长(1-4小时)等缺陷。更棘手的是，植物油(非极性)与甲醇(强极性)的互不相溶特性导致传质受限，往往需要预乳化处理——这使生产工艺复杂化并增加成本。近年来，等离子体技术(plasma technology)因其能在室温下通过放电产生活性粒子而崭露头角，但现有等离子体反应器仍无法解决反应物自发混合难题。针对这一技术瓶颈，来自巴西的研究团队在《Fuel》发表创新成果，开发出全球首个兼具乳

  来源：Fuel

  时间：2025-05-22

• GC-MS技术解析大麻素软糖成分及合成工艺：新型精神活性物质HHC-C9的发现与鉴定

  随着娱乐用大麻素制品的商业化浪潮，含大麻素的软糖等食品因使用便捷、隐蔽性强而迅速流行。然而这类产品存在严重隐患：一是监管空白导致Δ8-THC、HHC等半合成大麻素泛滥；二是复杂基质干扰传统检测方法；三是合成工艺残留物可能带来未知毒理风险。更令人担忧的是，2021年以来美国及欧洲相继出现因过量摄入HHC和Δ8-THC导致的中毒案例，但现有分析方法难以同时满足成分鉴定与合成路径追溯的双重需求。为应对这一挑战，意大利临床科学研究所Maugeri医院国家毒理学信息中心的研究团队开发了创新的GC-MS分析方案。研究人员通过优化乙醇/水提取法（回收率达97-120%），建立包含30余种大麻素的质谱库，对六

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2025-05-22

• 综述：技术进步与辅助手段优化颅颌面创伤治疗效果

  Section snippetsKey points颅颌面创伤治疗领域涌现出多项革命性技术：虚拟手术规划(VSP)结合患者特异性植入物可显著改善骨折复位效果并缩短固定时间；术中成像/导航系统能将翻修手术需求降低37%；3D打印技术可快速生成解剖匹配的修复体。值得注意的是，这些技术存在约15-20%的初期成本增幅，需通过精准病例选择实现成本效益平衡。Premanufactured Implants and Tools商业化生产的颅颌面创伤修复工具包已形成完整生态，包含预成型钛网、颌间固定(MMF)装置等标准化组件。临床数据显示，使用预装器械可使常规创伤手术时间缩短1.5-2小时，尤其适用于颧上颌

  来源：Facial Plastic Surgery Clinics of North America

  时间：2025-05-22

• 知识图谱嵌入方法在Android恶意软件检测中的全面基准测试研究

  随着Android操作系统凭借其开源特性占据全球移动设备70%市场份额，其面临的恶意软件威胁呈现指数级增长。据统计，Android恶意软件感染率是iOS的50倍，而近半数免费杀毒软件对此束手无策。传统检测方法依赖深度学习(DL)和图神经网络(GNN)，虽有一定效果但存在模型复杂度高、计算资源消耗大、可解释性差等固有缺陷。更严峻的是，恶意软件快速进化导致静态分析技术难以捕捉新型变种的特征语义关联。这种背景下，托马斯巴塔大学的研究团队另辟蹊径，将知识图谱(KG)这一常用于疾病检测的语义建模工具引入网络安全领域，在《Expert Systems with Applications》发表的研究中开创性

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-22

• 基于强化学习的事件自动增强方法在自然语言处理事件检测中的创新应用

  在信息爆炸的时代，如何让机器准确识别文本中的事件触发词（trigger）并分类，一直是自然语言处理（NLP）领域的核心挑战。事件检测技术作为信息抽取（IE）的关键环节，支撑着从舆情监控到公共卫生预警等众多应用。然而，现有深度学习方法面临两大痛点：一是标注数据获取成本高昂，尤其在医疗、法律等专业领域；二是传统数据增强（Data Augmentation, DA）方法如随机删除（RD）、同义词替换（SR）等"一刀切"策略，常因破坏事件关键语义而适得其反。例如在"警察称Mike离开小镇"的句子中，盲目替换"警察"为"cop"或删除"离开"这类触发词，会导致事件信号完全丢失。针对这一困境，广东某高校智

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-22

• 基于多数数据重叠偏移技术的小析取与离群值不平衡数据集分类研究

  在机器学习领域，不平衡数据集分类一直是极具挑战性的课题。这类数据中不同类别的样本数量差异悬殊，少数类样本往往因占比极低而在分类过程中被多数类 “淹没”，导致模型难以捕捉其特征，尤其当数据中存在小析取（仅少量少数类实例被多数类包围的区域）和离群值时，分类性能会进一步恶化。传统的过采样方法如合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique，SMOTE）虽能通过生成合成样本增加少数类数量，但由于在采样过程中未考虑多数类的分布，极易在小析取和离群值区域产生重叠样本 —— 这些合成样本侵入多数类空间，不仅无法改善分类边界，反而可能误导模型学习，加

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-22

• 基于Spearman距离的自矛盾修正型随机置换集熵改进方法研究

  在人工智能和决策分析领域，如何量化有序信息的不确定性一直是理论研究的难点。随机置换集(Random Permutation Set, RPS)作为证据理论的有序扩展，虽能建模序列化场景，但其传统熵度量方法存在显著缺陷——现有RPS熵仅关注置换事件的基数特征，完全忽略了元素排列顺序对不确定性的影响。这种局限性导致其在产品优先级评估等实际应用中可能产生反直觉的结果，例如将"X-Y-Z-W"与"W-X-Y-Z"两种截然不同的排序方案判定为具有相同不确定性。为突破这一瓶颈，研究人员开展了创新性探索。通过引入Spearman's footrule距离作为顺序冲突的量化工具，构建了改进的考虑自矛盾的RPS

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-22

• 计量学与数据挖掘的交叉探索：最小协方差(Malcov)回归方法的创新与应用

  当前人工智能在定量数据分析领域面临严峻挑战：尽管生成式AI在上下文数据处理中表现优异，但基于测量数据的模型常因缺乏标准化评估框架而难以落地。这种现象在工业校准、环境监测等依赖精确测量的场景尤为突出。传统回归方法如最小二乘法(Least Squares)及其衍生技术（如MLP神经网络）虽能拟合数据，却无法解决误差变量(errors-in-variables)问题——即同时考虑自变量和因变量的随机性。更关键的是，现有方法遵循ISO 6143等标准采用的广义不确定度传播律(generalised law of uncertainty propagation)，会导致模型不确定度随数据量增加而反常升高

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-22

• 基于概率语言混合云模型与最优最劣法的水陆两栖飞机海上救援态势评估新方法

  海上救援是保障全球贸易与生命安全的关键环节，但复杂的海洋环境导致事故频发，传统救援设备如直升机与船舶受限于航程与资源分配，难以满足中远距离救援需求。水陆两栖飞机（AAMR）凭借其水空两栖特性成为救援主力，然而海上紧急环境中的波浪、通信中断等多重威胁因素严重影响了救援效率与安全性。现有评估方法难以同时处理专家评估的模糊性、犹豫性以及威胁因素间的交互作用，导致信息失真与决策偏差。为此，研究人员开发了一种创新的态势评估框架，结合概率语言混合云模型（PLHC）和最优最劣法（BWM），以系统量化AAMR的威胁等级与态势水平。研究团队首先通过文献分析与专家咨询，构建了包含20个威胁因素的层次化评估模型，涵

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-22

• 基于对数Radon-Fourier变换的高速小目标检测与大气阻力效应补偿方法

  在雷达探测领域，高速小目标的检测一直是技术难点。这类目标（如爆炸碎片或轻气枪弹丸）因体积小、速度高，其运动轨迹受大气阻力影响呈现复杂非线性特征，导致传统基于多项式模型的补偿方法（如Radon-Fourier变换RFT或Keystone变换KT）难以精确跟踪包络和相位迁移。尤其在长积累时间下，目标回波信号的信噪比（SNR）急剧下降，严重制约探测性能。西北核技术研究所与国防科技大学的Difeng Sun团队在《Digital Signal Processing》发表的研究，通过建立对数运动模型，提出了对数Radon-Fourier变换（LRFT）算法，为这一难题提供了突破性解决方案。研究采用动态模

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-22

• 脉冲电场耦合纳滤预浓缩技术提升酸乳清电渗析脱矿与乳酸去除效率及其对喷雾干燥粉品质的影响

  酸乳清作为希腊酸奶和新鲜奶酪生产的副产品，每年全球产量高达1.9亿吨，占乳品废物流的83%。这种富含营养的废弃物却因高乳酸(7.22±0.63 g/L)和高钙(1.55±0.12 g/L)含量成为行业痛点——乳酸和钙的强吸湿性会降低玻璃化转变温度，导致喷雾干燥时设备堵塞、粉末结块，目前主要用作低价值的动物饲料或肥料。如何实现酸乳清高值化利用，成为推动乳品行业循环经济(CE)发展的关键挑战。加拿大Lactalis公司的研究人员在《Desalination》发表的研究中，创新性地将纳滤(NF)预浓缩与脉冲电场(PEF)电渗析(ED)技术耦合，系统评估了不同电渗析模式对酸乳清脱矿和干燥性能的影响。研

  来源：Desalination

  时间：2025-05-22

• 适应性政策组合促进技术创新系统转型：德国生物经济的实证研究与启示

  在全球应对气候变化和资源危机的背景下，生物经济(Bioeconomy)作为替代化石经济体系的可持续发展范式备受关注。然而令人困惑的是，尽管欧盟自2012年就推出生物经济战略，德国政府也持续投入政策支持，生物基产品市场份额仍停滞在低位，创新技术难以跨越"死亡之谷"。这种政策投入与市场响应的巨大落差，暴露出传统线性政策工具的局限性，亟需系统性解决方案。德国研究团队在《Cleaner and Circular Bioeconomy》发表的重要研究，首次将技术创新系统(TIS)理论与政策混合(Policy Mix)分析相结合，揭示了阻碍生物经济转型的深层机制。研究选取2006-2024年间德国生物经济

  来源：Cleaner and Circular Bioeconomy

  时间：2025-05-22

• 催化裂化装置结焦风险预测性维护的分层框架：数据与知识驱动方法

  在石油炼制的核心环节 —— 催化裂化装置（FCCU）中，分馏塔底因复杂外部操作条件与内部物料物理性质的相互作用，极易发生结焦问题。结焦不仅会导致油浆循环量下降、蒸汽产出减少、管道堵塞及柴油色度变深，严重时还会限制合格产品产出，甚至引发安全风险。此外，原油品质恶化、工艺机理复杂及严苛的操作条件，使得 FCCU 超过三分之一的报警和一半以上的非计划停车都与结焦相关，这极大增加了事故风险。然而，结焦过程本身存在不确定性，加上分布式控制系统（DCS）和实验室信息管理系统（LIMS）数据的混合频率特性，给数据驱动方法在工业环境中的应用和实际维护计划的制定带来了巨大挑战。如何有效整合多源数据、融合领域知识

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-05-22

• 基于立体视觉的西兰花田间采收识别与姿态估计方法研究

  论文解读在农田里，西兰花像一群调皮的孩子，有的挺直腰板，有的歪着脑袋，还有的躲在叶子后面捉迷藏。这种任性的生长方式可让采收机器人犯了难——复杂的田间背景让计算机"看"不清目标，倾斜的植株又让机械手无从下"爪"。更麻烦的是，西兰花与周围叶片颜色相近，活像穿了迷彩服。传统方法要么像Ramirez（2006）那样依赖颜色纹理分析却样本量不足，要么如Blok（2016）采用纹理滤波器检测耗时长达300ms/幅，甚至深度学习方案Mask RCNN也存在63.3ms/幅的处理延迟，远不能满足实时采收需求。针对这些难题，来自中国的研究团队开展了一项创新研究。他们给YOLOv8n-seg模型装上了"智能探照灯

  来源：Artificial Intelligence in Agriculture

  时间：2025-05-22

• 基于伪标记方法结合气候数据提升葡萄物候期预测的研究

  葡萄种植面临着气候变化带来的诸多挑战，物候期的准确预测成为关键。葡萄物候期（GPHS）如萌芽、开花、果实发育等阶段的判断，直接影响病虫害防治、修剪和收获等农事操作的时机。然而，传统依赖图像处理的方法需要在葡萄园安装专用硬件，不仅成本高、维护困难，而且难以捕捉温度等气候因素与物候期之间的复杂关联。此外，物候期数据常存在大量缺失值，导致机器学习模型训练受限。为解决这些问题，意大利相关研究机构的研究人员开展了基于气候数据和伪标记方法的葡萄物候期预测研究，成果发表在《Artificial Intelligence in Agriculture》。研究人员采用半监督学习框架，结合伪标记策略（Pseudo

  来源：Artificial Intelligence in Agriculture

  时间：2025-05-22

• 实施研究逻辑模型视角下熟练护理机构高强度抗阻康复实施效果：混合方法多中心案例研究

  论文解读在老龄化加剧的背景下，熟练护理机构（SNFs）中老年人的功能恢复与不良事件风险防控成为重要议题。当前，尽管高强度抗阻康复（HIR）被证实能有效改善物理功能，但在复杂的 SNFs 环境中，其最佳实施路径尚不明确。SNFs 面临患者病情复杂、人员流动率高、资源有限等多重挑战，且现有研究对多机构间 HIR 实施的差异机制缺乏深入探讨。为填补这一空白，美国科罗拉多大学安舒茨医学校区（University of Colorado Anschutz Medical Campus）与退伍军人健康管理局（VHA）的研究团队开展了一项混合方法多中心案例研究，相关成果发表于《Implementation

  来源：Implementation Science Communications

  时间：2025-05-22

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