• 综述：氢储存罐技术创新：推动实际应用中的安全性、可持续性和智能监控发展

  氢储存罐技术创新：安全、可持续与智能监控的融合之路物理和化学性质氢氢作为最小的分子（动力学直径仅2.89 Å），其高渗透性对储存材料提出独特挑战。这种特性导致氢易通过聚合物材料缓慢渗漏，并在金属中引发氢脆现象，严重影响储存设备的结构完整性。此外，氢的宽泛可燃范围（空气中4%-75%）及低点火能量，要求储存系统必须具备极高的密封性和抗泄漏能力。安全考虑和管理氢储存安全涉及压缩气体和液氢两种主要方式，需综合考量法规框架、材料兼容性及火灾风险缓解策略。研究表明，结合压力、温度和声学传感器的多模态检测系统可显著提升泄漏识别效率。尤其在高压力（如700 bar）或极低温（-253 °C）条件下，复合材料

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-11-01

• L波段植被光学厚度对地上生物量预测能力的综合评估：方法局限性与改进路径

  随着全球气候变化加剧，准确估算陆地生态系统碳储量成为应对气候挑战的核心任务。地上生物量（AGB）作为重要的碳库，其动态监测一直受限于传统地面测量的空间覆盖不足。L波段植被光学厚度（L-VOD）因其对植被水分含量的敏感性，被视为大尺度AGB遥感监测的有力工具，已被应用于热带森林碳通量评估和北方森林退化研究。然而，当前研究存在两大瓶颈：一是从L-VOD到AGB的反演缺乏标准化方程，不同研究使用的经验模型（如反正切函数、逻辑函数和幂函数）存在显著差异；二是普遍依赖"空间替代时间"假设，即用空间关系推断时间变化，该假设在L-VOD应用中的有效性从未被系统验证。为解决这些问题，由中国科学院青藏高原研究所

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-01

• SLIMIC：一种基于单次观测迭代MUSIC和顺序GLRT（结合消除技术）的新型城市SAR层析成像方法

  在现代城市发展中，三维（3-D）结构的精确表征成为智能城市建设的重要组成部分。合成孔径雷达（SAR）层析成像技术（TomoSAR）在这一领域中扮演着关键角色，因其独特的垂直散射体分布解析能力而受到广泛关注。尽管TomoSAR在解决持续散射体干涉测量（PSI）方面展现出优势，但传统方法仍然受到两个基本限制：持久的旁瓣伪影和对散射体数量估计的精度不足。为克服这些限制，本研究提出了一种名为SLIMIC的框架，该框架将一种新颖的单次观测迭代MUSIC架构与顺序广义似然比检验（SGLRTC）相结合，以实现稳健的超分辨率成像，同时确保对散射体数量的精确确定。此外，我们重新设计了参考网络（RN）的构建范式，

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-01

• 利用光场相机的间接视觉测距技术

  视觉里程计是一种通过分析机器人在移动过程中所捕捉的环境图像，来确定其位置和姿态的技术。在传统方法中，视觉里程计可以分为单目和立体视觉两种类型。单目视觉里程计虽然在实现上较为简单且成本低廉，但其深度感知和尺度估计能力有限。而立体视觉系统虽然能够直接获取深度信息，但通常需要更复杂的计算和精确的校准。随着技术的发展，一种新颖的解决方案——光场相机（Light-Field Camera）——逐渐受到关注。光场相机不仅能够捕捉光线的强度，还能记录其方向，使得在图像采集之后仍能调整焦距并进行深度估计。这种特性为视觉里程计提供了新的可能性，特别是通过单目光场相机实现类似于立体视觉的尺度估计。光场相机的基本结

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2025-11-01

• 全基因组关联分析揭示紫花苜蓿耐旱新位点及高通量表型技术应用

  在地中海气候区，干旱胁迫正日益成为限制饲草作物生产的关键因素。作为多年生豆科饲草之王，紫花苜蓿（Medicago sativa L.）凭借其深根系和多种耐旱机制，在全球畜牧业中占据重要地位。然而，由于其异花授粉、四倍体遗传特性，苜蓿耐旱性的遗传基础尚未被充分解析。传统表型鉴定方法效率低下，难以满足大规模育种需求。如何突破表型瓶颈，挖掘耐旱遗传位点，成为苜蓿育种亟待解决的难题。近期发表于《Industrial Crops and Products》的研究，通过整合基因组学与遥感技术，为这一难题提供了创新解决方案。研究团队在智利考克内斯地中海干旱环境中，对250个苜蓿半同胞群体（HSAP）进行了三

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-11-01

• 基于物理先验的深度图像去雾网络DBaP-net：提升计算机视觉下游任务质量的新方法

  暗通道先验在无雾的自然户外图像中，可以识别出局部区域，其中至少一个颜色通道的像素亮度值趋近于零。这些亮度极低的像素在学术上被称为"暗像素"，它们共同构成了图像的"暗通道"。Jdark(x) = miny∈Ω(z)(minc∈{r,g,b}(Jc(y)))，其中Jc表示图像J在特定颜色通道c中的像素强度值，而x代表图像中的一个像素坐标。Ω(x)是...网络架构有雾图像作为整个网络的输入，首先经过空间不变网络层处理，该层包含空间变换机制，赋予网络旋转、平移和尺度不变性，即空间不变性。随后，深度网络为输入图像估计相应的透射率图，并基于该图和大气散射模型恢复无雾图像，如图1所示。整个网络架构就像一位精

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-11-01

• 基于电池内部压力-温度融合的锂离子电池热失控多级智能预警方法研究

  随着全球能源结构向清洁化转型，锂离子电池(Lithium-ion Batteries, LIBs)作为电动汽车和储能系统的核心能源载体，其安全性问题日益凸显。其中，热失控(Thermal Runaway, TR)是制约锂离子电池进一步发展的关键瓶颈。热失控通常由过充过放、高温或机械损伤等滥用条件触发，是指链式放热过程自加速的现象，常伴随温度急剧上升，最终导致起火或爆炸。研究表明，从热失控发生到起火可能仅需60-90秒，一旦引发通常迅速且难以控制。因此，实现准确及时的热失控预警被认为是预防安全事故的重要主动措施。然而，实现精准及时的热失控预警仍面临巨大挑战。传统预警方法主要依赖监测电池电压和温度

  来源：Green Energy and Intelligent Transportation

  时间：2025-11-01

• 实时磁共振引导下房间隔穿刺的成像策略与工作流程创新研究

  在心脏介入治疗领域，房间隔穿刺（Transseptal Puncture, TSP）作为左心系统介入手术的关键步骤，长期以来主要依赖X射线透视引导。然而，这种传统方法存在明显的局限性：术者和患者均暴露于电离辐射之下，且软组织分辨能力不足，使得精准定位房间隔结构面临挑战。随着介入心脏磁共振（interventional Cardiac Magnetic Resonance, iCMR）技术的兴起，医学界看到了实现无辐射、高软组织分辨率介入手术的曙光。iCMR不仅能提供三维解剖可视化，还能实时显示心脏动态运动，为复杂心脏介入带来了革命性潜力。由阿姆斯特丹大学医学中心Luuk H.G.A. Hopm

  来源：European Heart Journal - Imaging Methods and Practice

  时间：2025-11-01

• 基于RFSoC和PYNQ的单芯片Split-6 PHY实现：面向5G NR小基站的创新硬件设计与验证

  随着第五代移动通信技术（5G NR）的快速发展，城市环境中超过70%的移动数据流量发生在室内场景，这对传统宏基站的信号穿透能力和覆盖效率提出了严峻挑战。小型蜂窝网络（Small Cell）作为一种有效的解决方案，通过低功率、短距离的紧凑型基站补充现有移动网络，特别适合办公室、住宅等室内环境的覆盖需求。然而，传统集中式无线接入网络（RAN）架构存在前传链路带宽要求高、设备复杂且成本高昂的问题，迫切需要新型网络架构和硬件平台来实现高效、灵活且经济可行的部署。在此背景下，开放无线接入网络（O-RAN）倡导的分解式架构将基站功能划分为中央单元（CU）、分布式单元（DU）和无线电单元（RU），其中不同的

  来源：Forest Policy and Economics

  时间：2025-11-01

• 卫星教育技术提升加纳边缘化学习者识字率的创新实践：MGCubed项目研究

  HighlightMGCubed项目的发现证实，基于卫星的教学能显著提升资源匮乏环境下的识字成果，特别是在与当地学习需求相结合时。这一具有影响力的发现与Rodriguez-Segura（2022年）的全面综述观点一致，该综述强调专注于改进教学实践的教育技术项目能持续获得更好成果。此外，Escueta等人（2020年）对各类教育技术干预措施的荟萃分析最近发现，旨在帮助学习者练习特定技能的“指导型”计算机辅助学习（CAL）项目对学习成果的影响最大。DiscussionMGCubed项目的发现证实，基于卫星的教学能显著提升资源匮乏环境下的识字成果，特别是在与当地学习需求相结合时。这一具有影响力的发现

  来源：Evaluation and Program Planning

  时间：2025-11-01

• 不同调制技术下H6-II型无变压器逆变器功率注入能力与漏电流特性研究

  随着全球对可再生能源需求的日益增长，光伏发电系统作为清洁能源的重要代表，正以前所未有的速度融入现代电网。然而，传统的光伏逆变器通常采用变压器进行电气隔离，这不仅增加了系统的体积、重量和成本，还降低了能量转换效率。无变压器逆变器应运而生，以其高效率和紧凑结构成为研究热点，但同时也带来了新的技术挑战——其中最突出的就是漏电流问题。漏电流的存在不仅会导致能量损耗，还可能对人身安全构成威胁，并影响电网的电能质量。国际标准（如VDE 0126-1-1）对漏电流有严格的限值要求，如何将漏电流控制在安全范围内成为无变压器逆变器设计的关键。另一方面，随着光伏系统在电网中渗透率的提高，仅提供有功功率已不能满足电

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-11-01

• 基于深度学习的癫痫发作预测：决策级与特征级融合方法的对比研究

  当大脑神经元突发异常放电，癫痫发作便不期而至。全球约1%的人口深受这一神经系统疾病困扰，其中相当部分患者属于药物难治性癫痫，时刻面临着突发性发作带来的安全威胁和生活质量下降。传统脑电图（EEG）分析虽然能够捕捉大脑电活动模式，但人工判读耗时费力且存在主观差异，这使得开发可靠的自动化预警系统成为临床迫切需求。近年来，基于机器学习和深度学习的方法为癫痫预测带来了新希望。然而，单一的数据表征方式——无论是原始EEG时间序列还是时频变换图谱——往往难以全面捕捉复杂的预发作（preictal）特征。如何有效融合不同表征的优势，构建既准确又可靠的预测模型，成为该领域的关键挑战。在这项发表于《Enginee

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-11-01

• 基于Lyapunov-动能能量方法与混合传感器融合的RTGC在变光环境下有效载荷传递控制研究

  在繁忙的港口作业中，橡胶轮胎门式起重机（RTGC）的自动化控制是提升装卸效率、保障操作安全的关键。然而，传统控制方法面临诸多挑战：环境光照变化影响视觉传感器的可靠性，LiDAR点云数据处理计算量大，系统存在非线性特性（如电机死区效应），导致容器定位精度低、摆动抑制效果差。这些因素严重制约了RTGC在高动态环境下的性能。为此，研究人员开展了一项创新研究，旨在通过多技术融合提升RTGC的控制鲁棒性和环境适应性。该成果已发表于《Engineering Science and Technology, an International Journal》。研究团队综合运用了混合传感、优化控制和智能补偿三大

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-11-01

• FEAN碎片嵌入与对齐网络：提升图像-文本匹配精度的创新方法

  全局匹配先前方法多关注整体文本与整体图像的匹配（即全局匹配）。Wang等人（2016a）使用双分支神经网络分别处理图像和文本数据，并通过交叉视图排序和度量学习进行训练。Faghri等人（2018）利用深度网络获取图像和文本的整体表示后进行相似度计算。Wang等人（2018）采用排序损失和域约束优化跨模态匹配。方法本节展示如图3所示的FEAN框架。首先提取跨模态特征，并对图像特征进行位置增强以补偿图像区域上下文语义信息。随后提出碎片嵌入与对齐方法，获取图像和文本的碎片特征及其相似度分数，以减小全局和局部特征间的语义鸿沟。数据集我们在两个公开图像-文本匹配数据集Flickr30K（Young等人，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-01

• 基于平均解与理想解排序的建筑节能改造多准则决策新方法及其应用

  亮点本研究引入的决策框架通过巧妙平衡主观判断与客观数据，为住宅建筑节能改造方案评估提供了兼具严谨性与灵活性的新工具。其核心创新点在于采用Aczél-Alsina算子融合主客观权重，有效规避了单一依赖专家意见或纯数据驱动的局限性。方法论框架多准则决策（MCDM）旨在从多个备选方案中筛选最优解。当涉及多位决策者（DM）时，需整合个体评判意见。设共有k位决策者参与，即DM={DM1, DM2, …, DMk}，n个备选方案需基于多维度准则进行评估。案例研究：方法验证本研究以英国约克郡地区一栋能源绩效证书（EPC）评级为“D”的联排住宅为对象。该房产EPC得分为62，总建筑面积60.0 m2，为封闭式

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-01

• MDIPI-Net：基于多维信息感知与交织策略的语音情感识别新方法

  Highlight自监督学习近年来，为了降低语音情感识别（SER）任务对大规模精细标注数据的依赖，研究人员积极探索自监督学习（SSL）在该领域的应用，使其成为一个活跃且前景广阔的研究方向。在此背景下，语音处理领域涌现出几种代表性的SSL模型，例如Wav2Vec 2.0、HuBERT和WavLM。这些模型已被证明能在情感识别任务中产生显著的性能提升。框架概述MDIPI-Net的架构如图1所示。该网络以从自监督预训练模型WavLM-Large提取的MFCC和深度特征（WL）作为输入。网络主要由基于扩张卷积的多维信息感知模块（MDIP）和从不同维度特征中捕获互补信息的跨维度信息交织模块（CDI）构成

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-11-01

• 综述：运用心理网络方法提升对科学态度的洞察

  Pieces of the Puzzle当前科学态度研究领域存在三大主流研究方向。信息缺陷模型（Information Deficit Model）将公众对科学的负面态度归因于知识匮乏或认知能力不足；态度根源模型（Attitude Roots Model）则把表面态度比喻为树冠，其深层根源（如意识形态、阴谋论世界观、社会认同等）才是驱动科学拒绝的关键；心理距离理论（Psychological Distance）则从空间、时间、社会及假设性四个维度衡量个体与科学的疏离感。尽管已有研究尝试整合不同路径（例如将科学知识与心理距离结合分析气候变化态度），但整体仍缺乏系统性框架，且理论构建和因果机制探索

  来源：Current Opinion in Psychology

  时间：2025-11-01

• 基于T2加权MRI的乳腺密度自动分类方法研究及其临床意义

  乳腺密度是评估乳腺癌风险的关键指标，传统分类方法主要依赖钼靶X线摄影，存在辐射暴露和二维成像的局限性。更值得关注的是，目前广泛采用的视觉评估法存在明显的主观性，不同放射科医生甚至同一医生在不同时间对同一图像的判断都可能出现差异。这种主观性不仅影响诊断的一致性，也可能导致风险评估的偏差。随着磁共振成像技术在乳腺检查中的应用日益广泛，开发基于MRI的客观、自动化的乳腺密度分类方法成为迫切需求。在这项发表于《Computer Vision and Image Understanding》的研究中，意大利莫利塞大学的科研团队提出了一种创新的乳腺MRI密度自动分类方法。该方法基于T2加权MRI图像，严格

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-11-01

• 基于多辅助任务学习的无人机传感器小样本故障诊断方法研究

  当无人机在天空翱翔时，其传感器系统如同人类的感官神经，实时监测着飞行状态。然而这些精密传感器在复杂环境中极易发生故障，而故障样本的稀缺性成为制约诊断精度的核心瓶颈。传统深度学习方法需要大量标注数据支撑，但在实际无人机运维中，故障数据收集成本高昂且风险巨大，往往只能获得极少样本。这一矛盾使得无人机传感器故障诊断成为极具挑战性的小样本学习问题。发表于《Journal of Computational Design and Engineering》的这项研究开创性地提出多辅助任务学习框架(MATL)，通过构建虚拟辅助任务和动态注意力机制，在少量样本条件下实现了故障特征的精准提取。研究人员设计了一套完

  来源：Journal of Computational Design and Engineering

  时间：2025-11-01

• 溶剂萃取后医用放射性核素溶液中有机污染物的评估及微柱净化技术研究

  在核医学快速发展的今天，医用放射性核素如Ga-68、Cu-64和Ac-225在癌症诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。这些放射性核素通常通过加速器或核反应堆辐照富集靶材料后，需要从靶材中分离纯化。虽然离子交换色谱是主流分离方法，但溶剂萃取法特别是微流体溶剂萃取技术因其高选择性和易于自动化而备受关注。然而，这种新兴技术面临着一个尚未充分研究的问题：萃取过程中使用的有机螯合剂和溶剂可能会污染最终的放射性核素溶液，进而影响后续放射性药物的标记效率和质量控制。目前，医用放射性核素的生产必须符合严格的药品生产质量管理规范(GMP)要求，包括放射化学纯度、放射性核素纯度和化学纯度等标准。虽然已有研究关注溶

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-11-01

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