• 探寻高校教师混合式学习专业发展偏好：技术接纳视角下的深度剖析

  在当今高等教育领域，混合式学习（BL）已成为解决诸多挑战的重要手段。它能为学生提供学习灵活性，还与提升学生学习成果相关联，在疫情期间更是保障教育持续开展的关键方式。然而，推动混合式学习在高校的有效应用并非一帆风顺。一方面，技术焦虑成为教师改变教学实践、有效运用教育技术的重大阻碍；另一方面，尽管已知如何设计有效的混合式学习专业发展（PD）项目，但针对不同教师群体特点来适配这些设计的研究却十分匮乏。在这样的背景下，深入探究高校教师对混合式学习专业发展的偏好显得尤为迫切，这有助于为教师提供更贴合其需求的培训与支持，进而提升混合式学习在高校教学中的应用效果。为了攻克这些难题，来自国外的研究人员展开了一

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-05-12

• 探秘 Z 世代在网络风险环境下对去中心化金融科技平台的采纳意向：双方法解析的关键发现

  随着科技的飞速发展，金融领域也迎来了重大变革，去中心化金融科技平台（DFP）如雨后春笋般涌现。它试图打破传统金融体系的束缚，构建一个开源、无许可、透明的货币生态系统，让用户摆脱对传统中介机构的依赖，实现更自主、高效的金融交易。然而，前进的道路并非一帆风顺，网络风险成为了 DFP 广泛应用的 “拦路虎”。复杂的区块链技术、难以确定的安全性和信任问题，让许多用户望而却步。特别是对于数字时代的原住民 Z 世代来说，他们虽然对新技术充满好奇，但同时也深知网络风险的危害，在面对 DFP 时，往往犹豫不决。此前，针对发展中经济体如马来西亚的金融行为和金融科技采纳研究相对较少，尤其是在理解用户对技术的信任如

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-05-12

• 分位数超级学习在独立与在线场景下的理论创新及太阳能预测应用

  在统计学与机器学习领域，条件分位数估计始终是概率预测和区间构建的核心挑战。传统方法如分位数回归(quantile regression)、梯度提升机(GBM)等虽各具优势，但面对复杂数据时单一算法的选择常陷入"盲人摸象"困境。更棘手的是，太阳能预测等实际场景既需处理独立数据（如光伏材料特性），又需适应时序依赖的在线数据（如动态天气模型输出），现有方法缺乏统一的理论框架。法国Agence Nationale de la Recherche资助的研究团队在《Computational Statistics》发表的研究中，提出了革命性的分位数超级学习(Quantile Super Learning,

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2025-05-12

• 探寻资源导向型废水管理可持续转型商业模式：解锁 ROSS 创新潜力

  在当今时代，废水处理问题日益严峻，就像一座亟待攻克的 “堡垒”。传统的集中式水基础设施系统受多种因素影响，如气候变化、人口结构变化、经济结构调整以及社会经济转型等，面临着重重挑战。而且，传统废水处理系统存在诸多弊端，它起源于 19 世纪末城市人口增长时期，依赖大量水来运输废水，处理过程复杂，回收有价值物质难度大，成本高昂。遇到极端暴雨时，还会导致未经处理的废水排放，引发健康问题和经济损失。同时，该系统在资源效率和循环性方面表现不佳，难以适应新时代的需求。在这样的背景下，资源导向型卫生系统（ROSS）应运而生，它就像是一把 “钥匙”，为解决废水处理难题带来了新希望。ROSS 旨在通过源头分离物质

  来源：Cleaner Water

  时间：2025-05-12

• 3D 花束状分层结构氨基功能化勃姆石：高效吸附刚果红的创新之选

  在现代工业蓬勃发展的背后，印染行业的废水排放问题却如同一颗 “毒瘤”，严重威胁着生态环境的健康。合成染料广泛应用于纺织、印染和食品加工等众多领域，每年超 10 万种染料被生产出来，产量高达约 100 万吨。但这一繁荣景象的背后，是大量高污染物质的产生，每年约有 150 万吨未经处理的染料废料排入江河湖海，其中刚果红（Congo red，CR）作为典型的阴离子偶氮染料，因其来源广泛、成本低廉、色泽鲜艳而被大量使用。然而，CR 在生产和使用过程中流失率高、水溶性强，极易进入水体。其复杂的多芳香结构和热稳定性使得它在水体中极难降解，不仅会大幅增加水体色度，影响阳光穿透，阻碍水生生物的光合作用，还会在

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-05-12

• “想象未来世代” 视角下可持续供水政策设计：创新突破与长远意义

  在当今社会，水资源对于人类的生存和发展至关重要，确保健康的供水是可持续发展的基石。然而，日本在供水方面却面临着诸多棘手的问题。日本许多基础设施建于经济快速增长时期，如今供水基础设施老化严重，大量超过法定使用寿命的水泥 - 砂浆内衬球墨铸铁水管亟待更换，这一任务艰巨且耗时。与此同时，由于人口减少、大型用水户转向地下水使用以及节水意识增强和节水技术普及导致用水量下降，城市供水收入减少，而供水基础设施维护又需要大量资金，使得供水管理面临巨大挑战。此外，以往关于供水政策的研究大多仅从当代人的视角出发，未充分考虑未来世代的利益，难以有效解决长期的可持续性问题。在这样的背景下，开展一项能够综合考虑当代与未

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• 欧洲政策制定者参与式自下而上方法构建本地化气候减缓和适应情景研究

  气候变化的全球性与解决方案的本地化需求构成当前可持续发展的重要矛盾。尽管《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）等国际机制持续推进，但温室气体排放持续攀升，各地面临的生态脆弱性和适应能力差异显著。现有气候情景研究存在三大局限：减缓和适应措施割裂、参与式方法资源密集、规范性愿景（Normative Future Visioning）应用不足。在此背景下，NEVERMORE项目组开发了创新性参与式方法，通过欧洲四个典型区域（瑞典Norrbotten、意大利Trentino、罗马尼亚Tulcea、希腊Sitia）的实证研究，为本地化气候行动提供了新范式。研究方法采用三阶段流程：1）开发融合"假设问

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• 家族企业未来塑造与前瞻性洞察：传统与创新交织下的探索之旅

  在风云变幻的商业世界里，未来就像一团迷雾，充满了不确定性。长久以来，企业都在努力寻找穿透这团迷雾的方法，以便更好地规划发展路径。“前瞻性（foresight）” 研究领域曾被寄予厚望，大家期望它能帮助企业应对未来的不确定性。然而，现实却给了人们沉重一击，像新冠疫情、俄乌冲突这样的重大危机袭来时，企业们发现，以往的前瞻性研究似乎并不足以让他们从容应对。这是因为在复杂多变的环境下，未来的不确定性远超想象，传统的规划方式根本无法准确把握未来的走向。而且，传统研究中对未来的概念化理解过于简单，没有充分考虑到未来的复杂性。比如，企业在制定未来计划时，往往过度依赖预测分析，却忽略了未来可能出现的各种意外情

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• AI 双策略：提升区块链阈值签名预言机数据共识成功率的创新之道

  在当今数字化时代，区块链技术犹如一颗璀璨的新星，在金融、供应链、物联网等众多领域闪耀着独特的光芒。其中，去中心化金融（DeFi）和现实世界资产（RWA）的迅猛发展，更是让人们看到了区块链的无限潜力。这两个领域的繁荣，对实时数据的需求达到了前所未有的高度，比如汇率、价格信息等。就像一场激烈的赛车比赛，每一个数据就如同赛车的零部件，精准且及时的数据供应是这场比赛顺利进行的关键，而区块链预言机则承担着获取这些重要数据的重任。然而，看似美好的发展背后却隐藏着诸多挑战。区块链预言机在获取实时数据时，主要依靠阈值签名方法来达成多个节点间的数据共识，并提供相应证明，以此确保信息的可信度和安全性。但在实际运行

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 高效实现可靠性优先的静态车载云系统利润最大化：创新策略与突破

  在科技飞速发展的今天，人们对移动和桌面应用的计算处理需求如火箭般飙升。实时移动应用、机器学习服务、物联网服务（像增强 / 虚拟现实、互动游戏、自动驾驶、电子健康等）蓬勃兴起，使得用户常常连接互联网，依赖各种云服务来完成复杂的计算任务。与此同时，汽车行业也在经历一场深刻变革，自动驾驶汽车数量剧增。这些车辆配备高端计算设施，可在行驶中保障安全，不过大部分时间车辆处于停放状态，计算资源闲置，这无疑是一种巨大的浪费。另一方面，传统云系统在处理大量任务时，面临着计算资源紧张的问题。而车载云（Vehicular Cloud，VC）的出现，本可以为云系统增添计算力量，但它有个棘手的难题 —— 车辆的计算资源

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 基于深度强化学习的无服务器应用时间与成本优化扩缩容算法：突破与创新

  近年来，云计算领域中无服务器计算发展势头迅猛，备受关注。它让用户无需管理服务器等基础设施，只需专注于应用程序代码的开发和部署，这种便捷性吸引了众多开发者。然而，无服务器计算也并非完美无缺，其中一个突出问题就是函数的扩缩容难题。当用户请求量突然增加时，为满足需求需动态创建新资源，但这会带来冷启动延迟，导致函数请求执行出现额外延迟和失败。为缓解该问题，云服务提供商维持闲置资源池，却造成了资源浪费。现有解决办法大多聚焦于预测函数负载水平来提前创建资源，虽能改善函数性能，但因未充分考虑系统整体特性，使得系统资源利用并不理想。而且，无服务器系统的多租户特性要求解决方案具有可扩展性，能适用于多个共存应用，

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 多智能体架构：助力智慧城市情境源融合的创新之钥

  在当今数字化时代，智慧城市的建设正如火如荼地展开。越来越多的人涌入城市生活，城市变得更加拥挤和复杂，如何让城市运行更高效、更智能，成为了亟待解决的问题。智慧城市的各类应用和服务若能利用好情境数据（即任何有助于描述实体（人、物体或地点）情况且影响用户与系统交互的信息），就能为人们提供更好的体验。然而，现实却充满挑战。一方面，情境数据来源广泛，像移动设备、物联网（IoT）设备、社交网络、开放数据等都是数据的提供者，数据量巨大。另一方面，这些数据在格式、语言等方面差异很大，并且城市环境的动态性使得情境源随时可能变化，比如新的传感器投入使用，旧的设备出现故障等。同时，要在如此庞大复杂的环境中，确保应用

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 突破 CTI 领域困境：LLM 生成虚假信息检测的创新探索

  在如今这个数字化时代，网络就像一张无形的大网，将人们紧密相连。但与此同时，网络攻击也如影随形，而且变得越来越频繁和复杂。网络威胁情报（Cyber Threat Intelligence，CTI）本是帮助组织抵御网络攻击的有力武器，它通过处理各种网络安全来源的数据，为专业人员和组织提供有价值的见解。然而，随着网络安全信息的快速传播，虚假 CTI 的出现却成了一颗 “定时炸弹”。想象一下，在网络安全的战场上，虚假的 CTI 就像敌方派来的 “间谍”，误导着防御者的决策。它可能会导致数据中毒攻击，使安全系统产生错误的警报，甚至让基于人工智能的网络防御模型陷入混乱。比如，在一些重大的网络事件中，虚假的

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 可变压缩比技术提升船用甲醇双燃料发动机性能与减排效果研究

  航运业正面临严峻的碳减排压力，国际海事组织(IMO)要求2050年实现净零碳排放。甲醇作为低碳燃料备受关注，但其在船用发动机应用中存在两大技术瓶颈：低负载时因高汽化焓导致失火，高负载时因层流火焰速度快引发爆震。传统固定压缩比(FCR)发动机需通过废气再循环(EGR)平衡效率与排放，但会牺牲热效率。为突破这一技术困局，研究人员在《Fuel Processing Technology》发表论文，首次系统研究了可变压缩比(VCR)技术在90%甲醇能量分数(MEF)船用四冲程双燃料发动机中的应用。通过CONVERGE软件建立CFD模型，采用KH-RT液滴破碎模型和NTC碰撞模型，结合672个反应的半详

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 氧富集脉冲燃烧助力辊道窑均匀加热：节能与温控的创新突破

  在当今时代，能源问题已成为全球关注的焦点，各行各业都在努力探索节能降耗的新途径。陶瓷工业作为能源消耗大户，其核心生产设备辊道窑的能耗问题尤为突出。传统的辊道窑在燃烧过程中，不仅能源利用率低，大量的热能随着烟气和冷却气体排放而被浪费，而且窑内温度分布不均匀，这不仅影响了陶瓷产品的质量，还导致了生产成本的增加。例如，温度不均可能使陶瓷产品出现变形、开裂和颜色差异等问题，降低了产品的合格率。因此，如何在保证产品质量的前提下，实现辊道窑的节能降耗，成为了陶瓷工业亟待解决的难题。在这样的背景下，为了推动陶瓷工业的可持续发展，研究人员开展了一项极具意义的研究。虽然文中未提及具体研究机构，但他们针对辊道窑的

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 耦合芬顿氧化与光催化预处理：提升生物质与煤共燃性能的创新策略

  在能源领域，煤炭一直占据着重要地位，但煤炭燃烧时会排放大量二氧化碳，给环境带来巨大压力。生物质燃料作为一种潜在的替代能源，因其具有碳中性的特点，与煤混合燃烧可降低净二氧化碳排放，逐渐受到人们的关注。然而，生物质燃料存在诸多问题，其中高含量的碱及碱土金属（AAEMs）在与煤共燃时，会引发结渣、积灰、团聚和腐蚀等现象，严重影响锅炉的效率和长期运行稳定性，这极大地限制了生物质在工业中的大规模应用 。为了解决这些问题，国内的研究人员开展了一项关于耦合芬顿氧化和光催化预处理降低生物质中 AAEMs 以提升煤共燃性能的研究，相关成果发表在《Fuel Processing Technology》上。在本次研

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 硝酸氧化浸出同步提取含锗褐煤中锗与活化腐植酸的高效资源化技术

  论文解读锗（Ge）作为航空航天、半导体等领域的关键战略金属，全球储量仅8600吨，且主要赋存于褐煤中。传统火法-湿法联合冶金工艺虽能提取Ge，但存在能耗高、废液处理难等问题，且忽视褐煤中丰富的腐植酸（HAs）资源。HAs作为高附加值有机产物，在农业和化工领域应用广泛，但其在褐煤中的提取率通常仅10-30%。如何同步高效回收Ge与HAs，成为资源综合利用的瓶颈问题。针对这一挑战，来自内蒙古的研究团队在《Fuel Processing Technology》发表研究，提出硝酸氧化浸出协同提取技术。通过系统优化反应参数，结合X射线衍射（XRD）、扫描电镜-能谱（SEM-EDS）和紫外-可见光谱（UV

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 解析质子交换膜燃料电池中温度对质子传输与水通量的影响：创新模型与实验突破

  随着全球对清洁能源的需求日益增长，质子交换膜燃料电池（PEMFCs）因其高效、零排放的特性，成为了能源领域的 “潜力之星”。它就像一个神奇的能量转换小能手，能把化学能高效地转化为电能。然而，这个 “小能手” 在工作时却面临着一些挑战。PEMFCs 的性能受多种因素影响，其中温度的作用尤为关键。温度就像一把双刃剑，既能影响膜水含量，又能左右质子的传输效率，进而对燃料电池的整体性能产生重大影响。在之前的研究中，虽然已经知道温度会影响 PEMFCs 的性能，比如会导致阴极水淹、电压损失、燃料气体传输受阻等问题，但对于温度如何定量影响质子传输，却缺乏深入的研究。这就好比我们知道天气会影响交通，但却不清

  来源：Fuel

  时间：2025-05-12

• 水热液化实现含金属生物质增值：制革污泥的创新转化之路

  在全球能源需求不断攀升，对化石燃料过度依赖引发诸多环境问题的当下，开发绿色可持续能源成为科学界的重要使命。与此同时，生物质作为可再生能源的重要来源，受到了广泛关注。然而，含金属污染物的生物质，如制革污泥，因其处理难度大，一直是能源转化领域的棘手问题。制革行业每年在全球范围内产生约 6 亿立方米废水和 600 万吨皮革固体废物，其中铬含量达 1% - 4% 。传统处理方式如填埋或焚烧，不仅成本高昂，还可能导致铬氧化为剧毒的六价铬，污染土壤和水源。在此背景下，研究人员迫切需要寻找一种更环保、高效的处理方法，既能减少制革污泥的填埋量，又能实现能源转化，水热液化（Hydrothermal Liquef

  来源：Fuel

  时间：2025-05-12

• 基于梯形 2 型 Fermatean 模糊数与 RS-MABAC 技术的多目标运输问题在医疗物资运输中的创新应用

  在当今时代，无论是科技发展、科学研究，还是日常生活，不确定性就像一团迷雾，弥漫在各个角落。在大量复杂数据的背景下，这种不确定性表现得尤为明显，给数据的有效表示和分析带来了巨大挑战。比如在医疗物资运输决策中，涉及到众多因素，如运输成本、运输时间、供应商选择等，这些因素往往带有模糊性和不确定性，传统的数学方法很难准确处理。以往的模糊集理论，像 1 型模糊集（T1FS） 、直觉模糊集（IFS） 、毕达哥拉斯模糊集（PFS）等，虽然在一定程度上能够处理部分不确定性问题，但都存在各自的局限性。为了更有效地应对这些挑战，研究人员开展了相关研究。此次研究由未知研究机构的人员进行，研究成果发表在《Frankl

  来源：Franklin Open

  时间：2025-05-12

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