• 综述：聚乙烯生物降解和生物转化方面的进展：微生物、酶学及生物技术的见解

  聚乙烯（PE）作为全球最广泛使用的合成塑料之一，其化学稳定性和高产量使其成为陆地及海洋生态系统中的持久污染物。本文系统梳理了PE生物降解领域的研究进展，重点探讨了降解机制、微生物群落、关键酶类及多技术协同策略，为塑料污染治理提供了科学依据。研究显示，PE的生物降解效率受其分子结构、结晶度及环境条件等多重因素制约，目前主要通过物理化学预处理增强生物可利用性。在微生物资源方面，已发现来自土壤、海洋及动物肠道等特殊生境的PE降解菌株，其中真菌和细菌的代谢通路存在显著差异。酶学研究表明，PE降解需依赖多酶复合体的协同作用，但现有酶对未处理的PE底物展现出有限的催化活性。本文特别强调，将合成生物学改造的

  来源：Engineering Microbiology

  时间：2025-12-22

• 肯尼亚HIV感染女性在避孕方法属性偏好与实际使用之间的匹配情况

  Leah Hardenbergh | Aparna Seth | Barbra A. Richardson | Shiza Farid | Jenna I. Udren | Claire W. Rothschild | Nancy Mwongeli | Agnes K. Karume | Celestine Atieno | June Moraa | Jennnifer A. Unger | Daniel A. Enquobahrie | John Kinuthia | Alison L. Drake美国华盛顿大学西雅图分校流行病学系摘要目的了解感染HIV的女性（WLWH）在避孕方式选择上的偏

  来源：Contraception

  时间：2025-12-22

• MambaSolar-Forcaster：一种基于归一化优化和多步预测机制的可靠光伏超短期功率预测方法

  光伏超短期功率预测技术研究及MambaSolar-Forcaster模型创新一、研究背景与核心挑战在全球能源结构向清洁低碳转型的背景下，光伏发电的规模化并网对电力系统稳定运行提出了严峻挑战。光伏出力具有显著的间歇性、波动性和不确定性，其受气象条件、设备状态等多因素耦合影响。超短期预测（通常为15分钟至数小时）作为电力系统实时调度的基础，需要同时满足高精度预测和低计算复杂度的双重需求。传统方法如RNN、LSTM存在梯度消失/爆炸问题，难以捕捉长时序依赖；Transformer虽能处理长序列，但计算复杂度呈平方级增长，难以适应工业级实时预测场景。现有研究多聚焦单一模型改进，缺乏系统性架构创新和数据

  来源：Array

  时间：2025-12-22

• 基于组合途径的生物标志物发现方法与ESR2基因多态性分析：利用多模型生物信息学工具箱预测绵羊产羔数量

  该研究聚焦于绵羊产仔数（LS）的遗传机制解析与多维度验证，通过整合计算生物学、分子生物学、组织学及现场表型观察，系统揭示了影响LS的关键基因网络及特定遗传变异的生物学效应。研究团队针对罗马诺夫羊（Romanov）及其杂交后代展开分析，发现雌激素受体2（ESR2）基因的T/C多态性（rs423810437）与产仔数存在显著关联，其中C等位基因在纯种罗马诺夫羊和罗马诺夫杂交羊中均表现出促进产仔数的效应。这一发现不仅完善了绵羊繁殖遗传学的理论体系，更为实际育种工作提供了精准的分子标记。研究背景方面，产仔数作为衡量绵羊繁殖性能的核心指标，其遗传调控机制具有多维度特性。现有研究表明，产仔数受卵泡发育效率

  来源：Animal Reproduction Science

  时间：2025-12-22

• 使用便携式X射线荧光技术对历史书籍中的砷进行定量分析的标准加法策略

  迪戈·A·阿乌马达-福里瓜（Diego A. Ahumada-Forigua）|埃德加·费尔南德斯（Edgar Fernández）|安娜·罗塞尔（Ana Rossell）|纽斯·维尔赫（Neus Verger）|哈维尔·萨乌里纳（Javier Saurina）|何塞·F·加西亚（José F. García）西班牙巴塞罗那大学化学系化学工程与分析化学系摘要背景对非均质固体材料进行定量X射线荧光（XRF）分析时，会受到基质效应、表面不规则性以及缺乏合适参考材料等因素的影响。当需要保持样品的物理完整性时，这些因素会限制传统破坏性技术（如电感耦合等离子体质谱法ICP-MS）的直接应用。便携式XRF

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-12-22

• 通过双循环双阶段电动动力学预浓缩技术，实现对异质磁性纳米颗粒的超高灵敏度检测与表征

  该研究聚焦于通过改进电动力学预浓缩技术，显著提升毛细管电泳（CE）耦合激光诱导荧光（LIF）检测对磁性核壳纳米颗粒（MNPs）的分析灵敏度。传统CE方法在检测低浓度纳米颗粒时存在灵敏度不足的问题，而MNPs的合成过程常伴随尺寸、形状和表面电荷的异质性，进一步加剧了检测难度。研究团队提出采用双重循环的LVSEP-tITP（大体积样品堆积-瞬态等电聚焦）技术，结合电渗流调控与两阶段预浓缩策略，成功将MNPs的检测灵敏度提升至常规方法的百倍。### 研究背景与挑战纳米颗粒在生物医学领域的应用日益广泛，包括靶向药物递送、磁热疗和生物成像等。然而，MNPs的检测面临两大核心挑战：其一，传统CE方法对低浓

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-12-22

• 一种新颖实用的分光光度法，用于测定尿素，该方法采用对二甲氨基苯甲醛试剂体系，并加入了变色酸作为辅助试剂

  Hany Hassan El-Feky阿布基尔化肥和化工公司实验室部门，埃及亚历山大，邮政信箱21911摘要 0.99），检测限和定量限分别为0.34 mM和0.83 mM。在0.83、16.65和33.30 mM浓度下的回收率在90%到110%之间，实验室间的相对标准偏差不超过6%。所形成的显色剂反应迅速且稳定。研究了氨、铵盐、胺类、硝酸盐、甲醛、硫代半卡巴肼和肼的干扰，并对肼应用了标准去除程序。该方法克服了传统PDAB测定的长期局限性，简化了试剂制备过程，缩短了分析时间，并确保了在不同基质中尿素的分光光度定量。引言尿素是全球农业的重要组成部分，占全球使用氮肥的一半以上。由于其46%的氮含量

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-12-22

• 将液相色谱与Orbitrap同位素质谱联用：通过峰值均质化技术克服色谱过程中的同位素效应及定量依赖性问题

  稳定同位素分析技术在药物代谢与环境检测中的新进展 ——基于LC-ESI-Orbitrap-MS联用体系的同位素比值精确测定方法研究 1. 技术背景与核心问题 稳定同位素分析作为解析有机物生物合成途径与环境行为的重要工具，传统方法依赖气相色谱-同位素比值质谱（GC-IRMS）和液相色谱-同位素比值质谱（LC-IRMS）。然而，这两种技术存在显著局限性：前者仅适用于挥发性或半挥发性化合物，后者因需将化合物转化为气体分子（如CO₂、N₂）而无法保留分子结构信息，导致无法实现分子内同位素比值分析。近年来，高分辨Orbitrap-MS技术因其优异的质谱分辨率和准确质量测定能力，展现出在药物代谢研究

  来源：Analytical Chemistry

  时间：2025-12-22

• 通过红外快速加热技术对富含焦油的煤炭的热解行为进行深入研究

  该研究聚焦于提升煤基热解产物的关键指标——高附加值tar产率，通过创新实验设计突破了传统研究的技术局限。实验团队采用自主研发的远红外快速热解装置，成功将热解速率提升至100℃/s量级，并突破性地将试样质量从常规毫克级提升至克级（10-100g），构建了更贴近工业规模的实验体系。通过系统考察质量参数、热解终点温度（500-800℃）和加热速率（10℃/min-100℃/s）对产物分布的影响，揭示了快速热解过程中特有的传质制约效应。在质量参数影响方面，实验数据显示当试样质量从10g增至100g时，快速热解的tar产率由10.76%降至7.61%，降幅达29.4%。这种现象源于传质动力学限制：随着煤

  来源：Journal of Analytical and Applied Pyrolysis

  时间：2025-12-22

• 利用四角偏振显微光谱技术对竹子和牙齿的各向异性进行分析

  本文研究了竹材和牙齿的各向异性特性，采用中红外偏振光谱成像技术，结合微切片制备方法，揭示了两种生物材料在微观结构层面的化学键取向和排列规律。研究团队通过纵向和横向微切片对比分析，发现竹材的维管束和 parenchyma 细胞壁在不同方向上表现出显著的光学各向异性，而牙齿的牙釉质与牙本质区域则呈现出不同的偏振响应特征。在实验方法上，研究采用 Leica EM UC6 微切片机对竹材和牙齿样本进行亚微米级切片制备（厚度范围0.3-0.5 μm），通过 Australian Synchrotron 的 IR 偏振光谱成像系统（Bruker Vertex 80v + Hyperion 3000）和中红

  来源：Nano Select

  时间：2025-12-22

• 融合移动目标速度与轨迹几何特征的改进轨迹误差建模方法

  在智能交通、城市规划乃至野生动物保护等领域，轨迹数据正扮演着越来越重要的角色。无论是手机GPS记录的行人足迹，还是卫星追踪器传回的候鸟迁徙路线，这些数据都描绘了移动物体在时空中的动态行为。然而，一个不容忽视的现实是，这些轨迹数据并非绝对精确。由于测量设备的精度限制以及采样频率的制约，我们记录下的离散点与物体真实的连续运动路径之间存在着不可避免的误差。这种不确定性，就像一层迷雾，笼罩在轨迹数据之上，直接影响着后续分析的可靠性。为了拨开这层迷雾，研究人员提出了“轨迹误差带”的概念，即一个能够包裹住物体所有可能真实位置的空间边界。传统的建模方法主要分为两大流派：一类是基于速度的方法，它假设物体在采样

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-22

• 基于逐步几何计算的受力笼中物体姿态估计方法及其在机器人柔顺装配中的应用

  在机器人装配领域，针孔装配过程往往需要极高的精度要求。传统方法依赖精确对齐或复杂的柔顺机制，但即使微小错位也可能导致部件变形或内部应力集中。特别是在使用低自由度机械臂时，缺乏主动力控能力使得装配过程更加困难。有没有一种方法能够在不依赖力控的情况下，自动校正相对位姿，同时避免错位引起的变形呢？日本东京大学的研究团队提出了一种创新解决方案——利用笼约束（Caging）技术来实现物体的柔顺连接。笼约束是一种特殊的抓取方式，通过几何约束将物体包围在机械手指或类似装置中，仅需位置控制而无需力控。当物体被笼约束时，其位置和姿态并未被完全固定，而是在一定范围内可调。这项研究的关键创新在于：当笼中物体与其他物

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2025-12-22

• 基于零阶优化的频率稳定约束最优潮流：一种免解析梯度的交互式调度新方法

  随着电力系统向碳中和目标转型，其运行模式日益复杂，频率稳定问题日益凸显。传统的频率稳定约束调度方法主要分为解析建模和数据驱动两类。解析建模方法（如基于系统频率响应SFR模型）虽然计算效率较高，但难以精确刻画复杂的频率动态响应过程，且通常将功率扰动简化为阶跃函数，难以适应短路故障等时变扰动场景。数据驱动方法（如基于深度神经网络DNN）虽然能更准确地捕捉频率响应特性，但通常需要海量的离线仿真数据来拟合频率稳定边界，导致计算资源浪费严重。据统计，在传统数据驱动方法中，仅有约3.64%的仿真数据对刻画频率稳定边界有效，其余96.36%的仿真计算均为冗余，极大地降低了计算效率。为了克服上述挑战，研究人员

  来源：IEEE Potentials

  时间：2025-12-22

• 一种用于将数据驱动的热感知模型与建筑能源控制相结合的协同仿真方法论

  该研究针对建筑热力学模型在长期运营中的自适应学习问题展开系统性探索，提出 Seasonal Memory Learning（SML）方法并验证其有效性。以下为研究核心内容的结构化解读：一、研究背景与问题提出建筑能耗占全球温室气体排放的1/3，先进控制系统能降低10-50%能耗。然而现有数据驱动模型存在两大瓶颈：1. 初始建模需数月到数年数据，难以满足实时控制需求2. 建筑动态随季节变化、结构改造、入住率调整产生概念漂移传统模型无法持续适应这些变化，而现有自适应方法（CL和TL）存在数据利用效率低、灾难性遗忘等问题。二、方法论创新研究构建了包含450个预训练建筑模型（GTL）的基准体系，通过Bu

  来源：ENERGY AND BUILDINGS

  时间：2025-12-22

• 一个集成了机器学习和优化技术的框架，用于提升可持续建筑设计的质量

  该研究针对建筑能源效率优化领域的关键挑战，提出了一套融合机器学习预测与多目标优化算法的半自动化框架。这一创新方案突破了传统建筑性能模拟（BPS）工具在早期设计阶段的应用瓶颈，通过构建端到端的智能分析系统，实现了从参数设计到能耗预测的闭环优化流程。在方法论层面，研究团队首先基于DesignBuilder等BIM模拟平台生成多组建筑参数组合下的能耗数据，通过数据清洗和特征工程构建结构化数据库。特别值得关注的是其提出的混合数据处理机制：一方面整合了现有建筑监测数据（包含10年以上的实际运行参数），另一方面通过BIM建模实现了虚拟参数空间的扩展。这种双源数据融合策略有效解决了早期设计阶段数据缺失的痛点

  来源：ENERGY AND BUILDINGS

  时间：2025-12-22

• 基于小波增强技术的多模型框架在股市预测中的应用：对不同市场环境的全面分析

  本文聚焦于金融时间序列的预测难题，提出了一套融合离散小波变换（DWT）与多模态机器学习（ML）及深度学习（DL）架构的混合预测框架。该研究通过整合时频域特征分析技术，有效破解了传统模型在非线性、非平稳性数据中的建模瓶颈，并在跨市场、跨周期场景中验证了方法的普适性。以下从研究背景、方法创新、实证结果及政策启示四个维度展开解读：### 一、研究背景与问题提出传统金融模型（如ARIMA、GARCH）依赖线性假设与平稳性前提，难以捕捉复杂市场中的非线性关系与多频特征。近年来，机器学习技术凭借其非线性拟合能力在金融预测中展现出优势，但存在特征工程不足、噪声敏感等问题。例如，单纯依赖滞后收益（Base模型

  来源：Borsa Istanbul Review

  时间：2025-12-22

• 综述：对智能电网中的网络攻击、网络安全和能源管理进行了全面研究，涵盖了新的进展和机器学习技术

  本文系统性地分析了智能电网（SG）的网络安全威胁与防御机制，重点探讨了机器学习（ML）与深度学习（DL）在检测虚假数据注入（FDI）、对抗攻击等场景的应用价值与局限性。研究揭示了当前防御体系在动态适应、隐私保护及多技术融合方面的不足，并提出未来需在自适应安全框架、量子加密集成、区块链信任模型等方向深化探索。### 一、智能电网网络安全威胁图谱智能电网作为融合物理与数字技术的复杂系统，其安全防护面临三重挑战：1. **通信网络脆弱性**：物联网设备接入导致的攻击面扩大，2020年乌克兰电网遭受BlackEnergy攻击事件显示，通信协议漏洞可能引发连锁故障。2. **数据篡改风险**：基于电力系

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2025-12-22

• 连续损伤力学、扩展有限元（XFEM）和相场方法在纤维增强复合材料裂纹微观建模中的全面比较

  本研究由泰国乌东泰 Rajabhat 大学化学系 Benjatham Sukkaneewat 等学者团队完成，聚焦于解决传统磷酸盐阻燃剂在橡胶复合材料中应用的关键技术瓶颈。研究团队创新性地提出通过"稳定-微胶囊化"双重技术路径开发新型阻燃体系，其核心突破在于构建了具有自主知识产权的磷酸酯微胶囊材料 PIR@MADHP，实现了阻燃效率与材料性能的协同优化。在阻燃剂开发方面，团队首先通过 melamine 与 ADHP（铵盐二氢磷酸）的 1:1 摩尔比反应制备 MADHP 复合磷酸盐。该反应通过 melamine 的三嗪环结构与磷酸盐形成共价键结合，显著提升了磷酸盐的水稳定性和化学惰性。实验数据表

  来源：Composites Communications

  时间：2025-12-22

• 基于多虚拟机管理程序的授权机制及利用LC-WTRNN技术的DDoS攻击防御框架

  Kalyan Gattupalli|Poovendran Alagarsundaram|Harikumar Nagarajan|Venkata Surya Bhavana Harish Gollavilli|Surendar Rama Sitaraman|Pushpakumar RYash Tek inc（加拿大安大略省密西沙加市）摘要虚拟机管理器（Hypervisors）允许在单个设备上管理多台虚拟机（VMs），但它们极易受到拒绝服务（DoS）攻击的攻击，这些攻击会耗尽资源并干扰云服务。目前使用的技术无法在多个虚拟机管理器之间建立适当的授权机制，从而导致虚拟机面临安全威胁。为了解决这一问题，

  来源：Internet of Things

  时间：2025-12-22

• 去中心化的基于邻近性的聚类技术，用于集体式自联邦学习

  近年来，随着物联网（IoT）设备数量的指数级增长，分布式机器学习技术成为解决数据隐私与计算资源受限问题的关键。意大利博洛尼亚大学的研究团队在《Proximity-Aware Self-Federated Learning (PSFL)》中提出了一种新型自组织联邦学习框架，通过空间邻近与数据分布相似性双重约束，有效应对传统联邦学习在动态非独立同分布（non-IID）环境中的局限性。该研究为大规模物联网系统中的协同智能提供了可扩展的解决方案，其核心价值在于通过自组织联邦形成分布式的学习生态，既规避了中心化架构的瓶颈，又提升了非IID场景下的模型性能。### 一、研究背景与挑战物联网系统通常具有以下

  来源：Internet of Things

  时间：2025-12-22

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