• 低渗透性岩心频谱激发极化测量技术的改进方法及其在岩石物理表征中的应用

  在地球科学和能源勘探领域，准确理解地下岩石的物理特性至关重要。频谱激发极化(Spectral Induced Polarization, SIP)作为一种重要的地球物理测量技术，能够有效揭示岩石的孔隙结构、水力特性和矿物组成等信息。然而，当面对低渗透性岩石时，获取可靠的SIP测量数据却面临两大技术瓶颈：首先，这类岩石的孔隙空间极其致密，传统的饱和方法往往难以实现完全饱和；其次，许多野外采集的岩心样本形状不规则或存在破裂，无法适配标准测量夹具。这些因素严重制约了对低渗透性储层（如页岩、泥岩）的精确表征。为了攻克这些难题，Rutgers大学和太平洋西北国家实验室的Klaudio Peshtani与

  来源：Geophysical Journal International

  时间：2025-10-22

• 多层夹芯梁皱曲应力最大化的优化设计方法研究

  夹芯梁作为一种重要的轻量化工程结构，由两片较薄的高刚度蒙皮和中间较厚的软质芯材组成。这种结构通过芯材将蒙皮与中面分离，显著提高了整体弯曲刚度和稳定性。近年来，随着拓扑优化和增材制造等技术的发展，夹芯结构的性能提升和应用范围进一步拓展。然而，与传统实心梁不同，夹芯梁在面内压缩或弯曲载荷下，蒙皮容易发生局部屈曲，即皱曲现象。这种皱曲变形会向芯材内部衰减传播，常常导致芯材拉压破坏、蒙皮与芯材脱粘等失效模式，成为夹芯结构的主要破坏形式之一。提高夹芯梁抗皱曲能力的关键在于优化芯材的材料分布设计。研究表明，采用多层材料构建芯材，并将最刚硬材料布置在芯材最外层区域，可有效提升皱曲应力。然而，实际工程中的复杂

  来源：Journal of Computational Design and Engineering

  时间：2025-10-22

• 扩展现实(XR)技术在医疗模拟教育中的应用挑战与发展策略

  背景：扩展现实（XR）技术正日益融入医疗保健模拟领域。XR技术能够创造沉浸式、互动式及多感官的学习体验，有效促进技能获取、知识保留和跨专业协作。问题：尽管关注度持续上升，但教育工作者仍需应对诸多挑战，如认知负荷管理、标准不不一致、可访问性障碍以及成本效益问题，以充分优化XR的潜力。方法：本技术概述的作者综合了现有证据并提供专家讨论，旨在探讨XR技术的现状、挑战及未来发展方向。成果：所形成的建议突出了XR整合的最佳实践，包括关于模式选择、课程对齐的指导，以及最大限度减少认知超负荷的策略和未来趋势分析。结论：XR技术有潜力通过支持沉浸式、可扩展且以学习者为中心的体验来提升护理和医疗保健教育水平。X

  来源：Nurse Educator

  时间：2025-10-22

• 扩展现实技术在医疗模拟中的应用现状、挑战与未来发展方向

  扩展现实(Extended Reality, XR)技术正日益融入医疗保健模拟领域。XR能够提供沉浸式、互动式及多感官的学习体验，有效促进技能获取、知识保留和跨专业协作能力的提升。背景：尽管XR技术受到广泛关注，但教育工作者仍需应对诸多挑战，包括认知负荷管理、标准不一致、可及性障碍以及成本效益等问题，以充分发挥XR的潜力。研究方法：作者通过技术综述整合现有证据，并借助专家讨论深入探讨XR技术的当前应用状态、面临挑战及未来发展方向。研究成果：本研究提出的建议强调了XR整合的最佳实践，包括模式选择指导、课程对齐策略、减轻认知负荷的方法以及未来趋势分析。结论：XR技术通过支持沉浸式、可扩展且以学习者

  来源：Nurse Educator

  时间：2025-10-22

• 纳米铁基催化剂高效催化柴油分解制备"翡翠氢"与碳纳米管联产技术研究

  在碳中和时代背景下，清洁氢能(H2)被视为实现可持续发展的关键能源载体。然而，当前主流的绿氢(通过可再生能源电解水制备)和蓝氢(通过化石燃料蒸汽重整结合碳捕获技术制备)在生产成本、技术放大和操作风险等方面面临严峻挑战。传统灰氢(通过化石燃料制取)年产量超过5000万吨，但其生产过程中需要辅助氧转化(以水(H2O)和氧气(O2)形式)，导致大量二氧化碳(CO2)排放。更令人担忧的是，烃类直接转化理论上仅产生H2作为气态产物，但实际过程中往往生成大量甲烷(CH4)——一种比CO2温室效应更强的气体。针对这一技术瓶颈，清华大学的研究团队在《Engineering》期刊上发表了一项突破性研究，提出了一

  来源：Engineering

  时间：2025-10-22

• 综述：法国乳腺癌筛查体系的技术革新实施对组织架构的影响分析

  引言法国自2004年实施的全国乳腺癌筛查计划拥有全球独特的组织架构。面对技术演进和社会变迁，该体系需依据2022年12月更新的欧洲质量与评估标准进行适应性调整。分析当前计划在新技术（如断层合成摄影、人工智能）应用、数据传输、结果评估及乳腺摄影可及性方面的局限性至关重要。体系的演进必须基于医学和经济效率的深度考量，以保障公共卫生行动的有效性。现状分析（2025年）法国乳腺癌筛查体系的设计源于1990年代，依托地方医疗网络，初期主要依靠私营机构的乳腺摄影设备。管理随访中心先以省为单位设立，后于2019年整合为大区级的癌症筛查协调中心（CRCDC）。体系曾尝试乳腺快速检测设备（仅单次曝光）但未获成功

  来源：Imagerie de la Femme

  时间：2025-10-22

• 医疗保险覆盖的创新技术对美国残疾率的影响（1997-2019）：基于HCPCS编码与健康调查数据的实证研究

  在全球人口老龄化加剧和慢性疾病负担加重的背景下，残疾已成为重要的公共卫生问题。根据世界卫生组织的数据，2021年残疾占美国疾病负担的41%。与此同时，医疗领域的技术创新日新月异——美国医疗保健通用程序编码系统（HCPCS）在1984至2023年间从4,994个代码增加到17,997个，增长了260%。然而，这些医疗技术创新是否真正转化为人群功能状态的改善，以及这种改善需要多长时间才能显现，一直是政策制定者和研究者关注的重点问题。为了回答这些问题，哥伦比亚大学和美国国家经济研究局的Frank R. Lichtenberg与Y. Tony Yang在《Health Policy and Techn

  来源：Health Policy and Technology

  时间：2025-10-22

• 欧盟RFNBO政策对生物质制甲醇路径的技术经济影响及系统效益评估

  随着欧盟在《绿色协议》中提出2050年气候中和目标，航空运输业的脱碳成为亟待解决的难题。当前政策通过强制性掺混配额推动可持续航空燃料(SAF)的应用，其中可再生非生物源燃料(RFNBO)到2050年需占航空燃料的35%。然而，这种政策导向是否真正符合能源效率最优原则？是否会引发高能耗技术路径的锁定效应？针对这一核心问题，瑞典查尔姆斯理工大学的研究团队在《Fuel》期刊发表了突破性研究，通过系统比较三种生物质制甲醇路径，揭示了现行政策框架下的技术经济悖论。研究方法层面，团队构建了基于100MW甲醇产出的技术经济模型，重点对比了：(1)热电联产(CHP)电厂结合胺吸收碳捕获(CCS)；(2)富氧燃

  来源：Fuel

  时间：2025-10-22

• 基于数据的优化方法：通过掺硼石墨烯调节功函数以提升阳极材料性能

  近年来，随着材料科学的快速发展，二维材料在能源存储、电子器件等领域展现出巨大的应用潜力。其中，石墨烯因其优异的导电性、机械强度和柔韧性，被认为是未来最具前景的材料之一。然而，石墨烯的实际应用仍面临诸多挑战，尤其是在其工作函数的调控方面。工作函数是衡量材料表面电子行为的重要参数，直接影响电化学性能，如电池的开路电压、能量密度和稳定性。因此，如何高效地调控石墨烯的工作函数，成为提升其在金属离子电池中性能的关键。传统方法在研究石墨烯工作函数时，通常依赖于实验手段或基于密度泛函理论（DFT）的计算。然而，实验方法往往需要大量的采样点，耗时且成本高昂，难以全面且高效地获取石墨烯表面的工作函数信息。而DF

  来源：Fuel

  时间：2025-10-22

• UAPFinger：通过通用对抗性扰动实现的一对多深度神经网络指纹识别技术

  随着深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在社会各个领域的广泛应用，其设计与实现通常需要大量的计算资源和数据支持。由于这些模型的训练成本高昂，它们不仅是技术成果，更是商业价值的核心资产。然而，随着技术的发展，这些模型也面临着知识产权保护的挑战。近年来，研究者们提出了一些方法，如模型指纹技术（Model Fingerprinting），旨在通过特定的标记手段来识别和保护DNN模型。现有的模型指纹技术大多针对单一模型，需要为每个模型构建专门的查询集，以实现有效的身份识别。这种方法存在明显的局限性，不仅需要大量资源来维护多个查询集，而且一旦查询集泄露，还可能导致模型识别

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-22

• MonoGuard：通过单目监控摄像头结合动态3D测量技术，实现基于基础设施识别的超大型车辆检测

  随着城市化进程的不断加快，交通流量的持续增长使得超限车辆的检测问题变得日益重要。超限车辆，即超过法定尺寸限制的车辆，不仅对道路基础设施构成严重威胁，还可能引发交通事故，造成人员伤亡和财产损失。因此，建立一种高效、经济且智能化的超限车辆检测系统显得尤为迫切。现有的检测系统大多依赖于被动的物理安装方式，如警示标志、尺寸限制杆或碰撞缓冲结构，这些方法虽然在一定程度上能起到警示作用，但存在维护成本高、对驾驶员依赖性强以及无法提供精确自动预警等不足。此外，虽然一些主动检测技术如激光雷达、红外、雷达、超声波和立体视觉传感器已被尝试或部署，但它们通常面临环境干扰、误报率高以及高昂的采购和维护费用等问题。鉴于

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-22

• 港口铁矿石库存预测：一种结合关键影响因素的分解-整合混合方法

  铁矿石库存预测是港口管理与供应链优化中的关键环节。随着全球经济对钢铁产品的需求不断增长，铁矿石作为钢铁制造的核心原材料，其在港口的库存情况直接反映了市场供需关系、物流效率以及整体经济运行状态。因此，对港口铁矿石库存进行准确预测不仅有助于提升港口运营效率，还能有效降低供应链风险，为决策者提供科学依据。然而，铁矿石库存数据具有高度的复杂性，受到多种因素的影响，如市场供需波动、宏观经济指标、运输成本变化、相关商品价格波动等。这些因素使得库存数据呈现出非平稳性、多尺度动态变化和高度不确定性等特征，给传统预测方法带来了巨大挑战。在现有研究中，许多学者尝试通过统计方法、机器学习和深度学习技术来预测铁矿石库

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-22

• 一种基于量子质量函数模型的依赖性评估方法，在人类可靠性分析中的应用

  人类可靠性分析（HRA）在对可靠性要求极高的领域中扮演着至关重要的角色，如核工业。在这些领域中，准确评估人类失误事件（HFEs）之间的依赖关系，对于提升系统风险评估的精确性、减少人为错误的概率具有重要意义。依赖关系的分析不仅有助于识别操作员在完成任务过程中可能产生的失误风险，还能优化系统设计和操作流程，从而有效降低人为失误对整体系统安全和可靠性的负面影响。然而，传统的HRA依赖分析方法在处理动态和不确定场景时存在一定的局限性，尤其是在时间因素的建模和不确定性表达方面。本文提出了一种基于量子质量函数模型（QMMF）的新方法，旨在解决HRA中依赖关系评估的问题。随着能源危机和环境污染问题的加剧，清

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-22

• 综述：多属性拍卖概述：文献计量学、方法论、应用及未来发展方向

  多属性拍卖作为一种高效的交易机制，近年来在经济学和商业研究中占据了重要地位。它不仅关注价格这一传统要素，还引入了诸如质量、数量和交货时间等非价格属性，从而为投标者提供了更全面的决策依据。这种多维度的考虑方式，使得多属性拍卖能够更好地适应复杂多变的市场环境，满足不同参与方的多样化需求。从其发展来看，多属性拍卖已被广泛应用于解决实际问题，如商品采购、资源分配和供应商选择等领域。在这一背景下，本文旨在系统地梳理多属性拍卖的研究现状，识别其面临的挑战，并探讨未来的发展方向。多属性拍卖的概念可以追溯到20世纪90年代初。早期的研究主要集中在价格与质量的二维拍卖模型上，这为后续多属性拍卖机制的构建奠定了基

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-22

• 基于注意力神经网络的模糊固定时间多源融合技术，用于在卫星信号丢失情况下实现可靠的导航

  在当今科技飞速发展的背景下，自主系统对精确可靠的导航能力提出了更高的要求。特别是在传感器误差、未知动态变化、全球导航卫星系统（GNSS）信号中断以及复杂机动操作等条件下，传统的导航技术往往难以满足实时性和准确性需求。为了解决这些问题，研究人员提出了多种方法，其中结合了自适应观测器与深度学习模型的导航框架，被认为是当前最具前景的解决方案之一。自适应观测器与深度学习模型的结合，为解决导航系统的挑战提供了一个创新的视角。自适应观测器能够在GNSS信号存在或缺失的情况下，独立于初始条件地估计系统状态和扰动，确保导航的连续性和稳定性。这种观测器的设计基于非线性理论，并且具备理论上的固定时间收敛性，使得其

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 一种新型的道路损伤检测模型，该模型结合了高效的注意力机制和动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）技术

  道路损坏检测是保障交通安全、优化维护成本以及延长道路使用寿命的重要环节。然而，这一任务面临诸多挑战，主要包括：（1）损坏区域与背景常常具有相似的像素强度，使得它们难以区分；（2）损坏类型在形状和大小上差异较大，增加了特征提取的难度；（3）道路上的干扰因素，如水渍、阴影或标线，容易导致误检。为了解决这些问题，本文提出了一种基于YOLOv8的改进框架——BSW-YOLO（Bi-level Routing Attention, Snake Convolution, Wise Intersection over Union enhanced You Only Look Once version 8），

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 一种基于在线评论的化妆品包装设计方法

  随着电子商务平台的迅速发展，越来越多的消费者倾向于通过网络购买化妆品，这使得化妆品行业整体交易额持续增长。在这一背景下，产品包装不仅承担着保护产品的基本功能，更在吸引消费者、促进购买决策以及传递品牌价值方面发挥着至关重要的作用。因此，如何通过科学的方法捕捉用户的深层需求，并将其转化为有效的包装设计方案，成为当前研究的热点之一。本研究旨在通过分析用户在线评论，探索一种基于人工智能技术的化妆品包装设计方法。通过对大量用户反馈数据的挖掘，可以更准确地识别消费者对化妆品包装在功能性与美观性方面的具体需求。这一研究的创新之处在于，它不仅采用了传统的调研方法，还引入了先进的数据分析技术，如潜在狄利克雷分布

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 利用语义分割和高效的数据生成方法提升苹果瑕疵的识别能力

  在现代农业与食品工业中，水果的自动分选系统正变得越来越重要。这种需求的增加促使了机器视觉和深度学习技术的发展，特别是在采摘后对水果缺陷进行分类和评估方面。为了确保水果的质量和市场价值，分选系统不仅要能够识别水果是否存在缺陷，还需要准确判断缺陷的类型和严重程度，以避免对那些只有轻微缺陷但仍可销售的水果进行不必要的丢弃。因此，本文探讨了一种基于深度学习的语义分割模型，用于识别富士苹果的四种常见缺陷：裂纹、压伤、病害和疤痕。研究还提出了一种标签高效的方法，通过生成对抗网络（GANs）生成合成的苹果图像和缺陷掩码，从而减少大量人工标注工作，构建更大规模的数据集。苹果作为一种广受欢迎的水果，因其甜美的口

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 基于多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络和改进的Lemming优化注意力融合技术的精确多步风能和太阳能功率预测

  随着全球能源结构的转型，风能和太阳能作为可再生能源的重要组成部分，正在被越来越多地纳入电力系统。然而，这些能源的间歇性和天气依赖性给电网的稳定性带来了严峻挑战。在电力市场改革不断深化的背景下，风能和太阳能发电在总发电量中的占比持续上升，导致电力系统的波动性和不确定性显著增加。因此，提高风能和太阳能发电的多步超短期预测精度，对于保障电力供需平衡和实现智能电网中的高效调度具有重要意义。为了应对这一问题，本文提出了一种新型的混合深度学习框架，该框架集成了多尺度卷积Kolmogorov-Arnold网络（MCKAN），以提升预测性能。该网络专门设计用于捕捉不同抽象层次上的高维空间和时间特征。此外，为了

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 欧盟《吹哨人指令》中的假名化技术：设计缺陷与保护机制研究

  在当今社会，吹哨人作为揭露组织内部违法行为的关键角色，常常面临严重的报复风险。尽管欧盟于2019年颁布的《吹哨人指令》旨在建立统一的保护框架，但其保护机制主要基于法律禁令和信任假设，而非隐私与安全设计理念。这种保守 approach 反映了半个世纪前的技术状况，在数字化程度日益加深的今天显得力不从心。研究人员Mirosław Kutyłowski和Gabriel Wechta在《Journal of Cybersecurity》发表的研究中，对指令进行了深入剖析。他们发现，在涉及违法行为举报的场景下，单纯依靠法律惩罚 retaliation 是远远不够的。与GDPR强调"隐私设计"和"默认隐私

  来源：Journal of Cybersecurity

  时间：2025-10-22

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