• 综述：暗发酵生物制氢：文献计量趋势、技术经济见解、新兴挑战与可持续路径

  暗发酵生物制氢（DFHP）作为一种利用有机废物生产清洁氢能（H2）的可扩展技术，正受到日益广泛的关注。全球能源需求激增，温室气体排放问题严峻，促使人们寻求化石燃料的替代品。H2因其高能量密度（∼122 kJ g−1）和终端使用零排放的特性，被视为未来能源体系的关键组成部分。研究方对2006年至2025年间435篇Scopus文献记录的文献计量分析显示，DFHP研究领域呈现出蓬勃发展的态势，年增长率高达19.6%。共有1682位 distinct 作者在189种不同刊物上发表了研究成果，使用了928个 unique 关键词，反映了该领域研究的深度和广度。可视化分析工具（如VOSviewer）揭示

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-21

• 基于仿生气动翼型挡板的燃料电池流场创新设计及其性能提升研究

  Highlight基本尺寸燃料电池单元的基本结构包括两侧的双极板，以及位于它们之间的气体扩散层（GDL）、催化剂层（CL）和质子交换膜（PEM）。数百个这样的独立单元堆叠在一起形成一个燃料电池堆。在本研究中，开发了双极板流场内仿生翼型挡板结构的仿真模型，其有效面积为97 × 210 mm2。双极板的基本尺寸详见（此处省略具体尺寸数据）。结果与讨论模型建立并验证后，将本研究提出的仿生翼型挡板流场结构引入直通道流场模型，并与三角形和梯形挡板流场进行比较。在不同电流密度运行条件下，对各实验组的性能差异进行了比较和验证。新型双极板试制与测试为了进一步验证本研究中新型仿生翼型双极板的实际有效性，进行了该

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-21

• 跨欧洲交通网匈牙利段加氢站供氢方案：甲烷裂解与水电解的技术经济比较

  Hydrogen mobility in the European Union随着全球应对气候变化压力并寻求更可持续的交通方式，氢能作为传统化石燃料可行替代品的出现已引起广泛关注。氢能交通通过燃料电池技术和氢内燃机为车辆提供动力，为减少温室气体排放和对不可再生能源的依赖提供了一个前景广阔的解决方案。Supply of the hydrogen refuelling station: conventional and alternative methods加氢站（HRS）主要以集中式方式供应，即氢气主要通过公路从中央制氢单元运输到加注点。当生产地点和加注点之间距离较近（最多几公里）时，管道运输也

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-21

• 结合时间调控和S掺杂技术，提升NiFe-LDH在超大电流密度海水分解中的性能

  这项研究聚焦于开发一种高效且稳定的催化剂，用于在工业规模上进行海水裂解以生产氢气。氢气作为一种前景广阔的能源载体，能够缓解日益加剧的全球能源危机和环境问题。然而，目前氢气的生产主要依赖于淡水资源，而海水占地球水资源的97%，因此直接利用海水进行电解具有更高的可持续性和经济价值。尽管海水电解技术潜力巨大，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。其中，阳极的氧析出反应（OER）与氯离子的氧化反应存在竞争关系，导致较高的过电位。此外，海水中的微生物和其他杂质可能腐蚀催化剂，尤其是在高电流密度条件下，进一步影响其使用寿命。同时，单一功能的催化剂往往在阳极和阴极之间表现出不匹配，降低了整体电解效率。因此，开发结

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-21

• 基于自适应渐进式学习的Segment Anything模型在工业异常检测中的创新应用

  在工业质量控制和医疗影像诊断等领域，异常检测技术发挥着至关重要的作用。然而，现实应用中仍面临诸多挑战：高质量标注数据获取困难、缺陷类型复杂多样，以及传统方法对未知异常泛化能力不足。尽管深度学习技术已取得显著进展，但基于重建的方法如自编码器易将未学习的异常误判为正常，而数据增强生成的伪异常往往过于简单，难以模拟真实工业场景中的复杂缺陷。去年发布的Segment Anything Model（SAM）为异常检测提供了新思路。这一基于数十亿自然图像训练的大规模基础视觉模型，展现出强大的图像结构解析和泛化能力。然而，直接应用于工业缺陷检测时，SAM在粒度、不确定性和物体识别能力方面存在局限。如何将SA

  来源：Imagerie de la Femme

  时间：2025-10-21

• 电信客户流失预测中采样技术与机器学习算法的性能比较研究

  在竞争日益激烈的电信市场环境中，客户流失已成为影响企业盈利能力的关键因素。随着市场饱和度不断提高和技术快速迭代，电信运营商面临着前所未有的客户保留压力。传统基于规则的客户流失预测方法往往显得僵化且难以扩展，而机器学习方法虽然展现出潜力，却受到数据集类别不平衡问题的严重制约——通常情况下，流失客户仅占总体样本的少数（约26.5%），导致模型容易偏向多数类，对实际流失客户的识别能力不足。针对这一挑战，来自Kalasalingam研究与教育学院数学系的B. SHUNMUGA PRIYA、G. CHITRA和R. RAMALAKSHMI开展了一项创新性研究，系统比较了不同采样技术与机器学习算法在电信客

  来源：Franklin Open

  时间：2025-10-21

• 基于ConvLSTM-UNet与NSGA-Ⅱ融合架构的多层薄壁结构焊接序列优化方法

  Highlight优化架构本文提出了一种用于船舶分段多层结构焊接序列优化的架构。该架构将深度学习神经网络与多目标优化算法相结合，旨在实现快速焊接序列优化，以减少多层结构的焊接变形。所提出的方法包括五个连续阶段，如图1所示：焊接信息提取、焊接变形数值模拟、变形场的图像映射编码、基于ConvLSTM-UNet的变形预测模型训练，以及基于NSGA-II的焊接序列优化。结构几何图5描述了PCTC甲板分段的基本几何形状。所选的多层结构包括四层甲板（编号从第9层到第12层）和两块放置在甲板两侧的外板。整个结构的分析尺寸为30.8米（长）× 12.8米（宽）× 12.7米（高）。每层甲板由三个薄壁段构成。板

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-21

• 基于单通道到达时间分析的快速射电暴频谱-时域特性研究新方法及其在微秒级超快射电暴中的应用

  在宇宙深处，存在着一种神秘而强大的信号——快速射电暴(FRB)。这些持续时间从纳秒到秒不等的强烈射电闪光，虽然转瞬即逝，却蕴含着宇宙极端物理过程的重要信息。特别是重复暴源展现出的丰富形态特征，如多个子成分结构和频率漂移现象（"悲伤长号效应"），为研究其发射机制提供了宝贵线索。然而，传统基于二维高斯拟合和自相关函数(ACF)的分析方法在面对散射尾迹、复杂形态和密集微射电暴森林时存在明显局限性。为了解决这一技术瓶颈，由Western Ontario大学和McMaster大学研究人员组成的团队在《Monthly Notices of the Royal Astronomical Society》上发

  来源：Monthly Notices of the Royal Astronomical Society

  时间：2025-10-21

• 无条件现金转移支付对旁遮普地区童工影响研究：基于Fairlie分解方法的政策效应分析

  通过采用最新的旁遮普省童工调查(PCLS 2019–20)数据，这项研究深入探讨了贝娜齐尔收入支持计划(BISP)对巴基斯坦旁遮普地区童工现象的影响。科研人员运用多项逻辑回归(Multinomial logistic regression)评估现金转移支付对童工工作时间的影响，并采用费尔利分解法(Fairlie Decomposition)衡量不平等程度。回归分析结果显示，现金转移计划在减少童工方面并未发挥预期效果。进一步通过费尔利分解剖析不平等现象，研究人员识别出影响童工工作时间差距的关键因素。分析表明，BISP受益家庭(BENs)相较于非受益家庭(Non-BENs)更可能使儿童参与劳动。家

  来源：Vulnerable Children and Youth Studies

  时间：2025-10-21

• 多尺度最小二乘配置方法在高分辨率应变率建模中的应用：一种同时捕捉空间连续-不连续与快-慢变形的新策略

  Section Section snippetsTraditional least-squares collocation method传统的最小二乘配置（LSC）方法建立了GNSS速度与坐标之间的函数关系。通过这种关系，利用GNSS数据通过微分运算推导出应变率张量。该方法已被广泛用于计算大范围区域的连续应变场，因为它有效地减轻了观测误差的影响，并在捕捉连续变形方面表现出色。Results为了严格评估MS-LSC方法的准确性和适用性，我们分析了三个关键数据集：来自川滇地区的模拟和实测GNSS水平速度，以及2008年汶川Ms8.0地震的同震位移。Comparative advantages of

  来源：Tectonophysics

  时间：2025-10-21

• SCM改性高性能混杂纤维增强混凝土的多维断裂评估：来自WFM、SEM和BEM方法的比较见解

  混凝土作为全球使用最广泛的人造建筑材料，因其可及性、多功能性和机械强度而备受青睐。然而，传统高性能混凝土（HPC）虽具有增强的强度、低渗透性和优异耐久性，却存在固有的脆性，易在服役和极限荷载下发生裂纹萌生和扩展，从而危及结构完整性。此外，其生产通常需要较高水泥用量，引发成本、收缩和环境可持续性方面的担忧。为应对HPC的脆性，掺入离散纤维已成为广泛接受的策略。纤维增强混凝土（FRC）表现出改善的裂后响应，纤维桥接微裂纹、延迟其合并，并赋予更大的能量吸收和变形能力。但单一种类或尺寸纤维的益处往往有限，因其仅在窄裂纹宽度范围内有效。纤维混杂化（hybridization），即组合两种或更多具有不同机

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-10-21

• 通过盐度和植物激素诱导的两阶段培养方法，在水培废液中提高富含高价值生物产物的螺旋藻生物量的生产

  本研究探讨了在蓝光条件下，使用水培废液作为低成本培养基，通过两阶段培养系统提高螺旋藻BSF的生物量和藻蓝蛋白及脂质积累的效果。与单一阶段培养相比，该系统在10天内展现出更高的生物量、藻蓝蛋白和脂质产量。研究结果表明，结合2%盐度、100微摩尔的水杨酸（SA）和0.2毫克/升的生长素（IAA）的综合处理显著提升了生物量（4.53克/升）132%，藻蓝蛋白（4.41克/100克）261%，以及脂质含量（17.22克/100克）50.8%。同时，藻蓝蛋白纯度保持在1.45，符合食品级应用标准。螺旋藻BSF的脂质含有高比例的多不饱和脂肪酸（PUFA，25.33%），并满足生物柴油标准（EN 14214

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-10-21

• 预防青少年培训辍学：基于心理发展理论的学徒合同破裂干预创新方案研究

  RésuméIntroduction在职业培训体系中，学徒制（apprentissage）作为一种基于劳动合同的交替培训模式，使学员能在企业CFA（培训中心）双场景下接受系统化培养。自2018年实施《职业自由选择法》（loi no 2018-771）以来，这类培训规模显著扩张，学徒人数五年内翻倍至2024年的1,042,543人（Dares, 2025）。然而中学阶段的合同破裂率高达26%，凸显了对有效干预措施的迫切需求。Objectif本研究旨在通过行动研究（recherche-intervention）构建名为"DevenirPro"的创新型干预框架，联合发展心理学家与从业者共同设计预防学

  来源：Pratiques Psychologiques

  时间：2025-10-21

• 基于刀口扫描滤波的大梯度光学元件中频误差检测方法及其应用

  Highlight测量原理图1展示了刀口扫描滤波方法的光学模块结构。激光输出被扩束成准直测量光束后导入系统。对于透射型样品，测量光束携带相位信息穿过样品进入成像系统；反射型样品则需增加分束器（图1虚线框）。通过记录无样品时的光场可消除背景噪声。仿真验证我们通过数值仿真验证了刀口扫描滤波方法的有效性。仿真基于薄透镜近似理论，采用角谱模型描述波前传播。关键参数包括：波长λ=351 nm，傅里叶变换透镜焦距f1=f2=1.5 m，探测面分辨率1000×1000，像素尺寸10 µm。首先利用泽尼克多项式生成低频基底，再叠加中频误差进行模拟。实验装置图3为刀口扫描滤波方法的实验装置图。激光器发出的窄光束

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-10-21

• PricoMS：基于先验协调多尺度合成的自监督血管内超声图像血管分割方法

  1血管分割多项研究已证实自动分割的可行性。Çiçek等人提出的3D-UNet模型广泛应用于头颈部CT血管造影（CTA）图像分割[6]。该模型采用解剖结构感知的3D卷积神经网络处理大尺寸图像块，实现自动分割重建与全面血管特征提取，但其计算资源需求大且对图像质量敏感。Wu等人的研究...2方法学如前所述，由于固有噪声和成像伪影，IVUS分析颇具挑战性。我们提出一种专为IVUS图像定制的自监督分割网络，模型结构如图2所示。为缓解通用深度学习分割对大规模高质量训练数据的依赖，本网络采用自监督学习方案，首先利用未标注数据训练有效模型...3NIRS-IVUS数据集为系统评估网络性能，我们比较了13种方法

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-10-21

• 基于LIME可解释性与Gustafson-Kessel模糊聚类的简历语义分组及文本摘要方法研究

  亮点本研究提出了一种融合可解释人工智能（XAI）与Gustafson-Kessel（GK）模糊聚类的新方法，通过语义嵌入和可解释性分析增强简历分组的透明度与实用性，为人力资源决策提供支持。研究思路我们通过Sentence-BERT模型生成简历的上下文嵌入，利用GK模糊聚类算法对语义相似的简历进行分组，并结合LIME和SHAP技术解释聚类结果，提升聚类过程的可信度和可解释性。GK模糊聚类在简历文本摘要中的适配本节详细介绍了如何将GK模糊聚类算法应用于简历文本的特征向量聚类。GK算法通过个体协方差矩阵生成椭圆形聚类，有效捕捉简历语句间复杂的语义关系，显著提升聚类质量。GK模糊聚类的可解释性模糊聚类

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-10-21

• 基于八度变换器的跨频感知网络：针对 camouflage 物体检测的创新频率交互框架

  亮点•我们提出了一种跨频感知网络（CFANet），利用定位引导解码器结构（LGS）充分挖掘低频特征与多层级频域信息的交互作用，精准捕捉伪装目标。•为获取精确的深层低频特征，我们设计了讨论模块（DM），该模块在师生讨论框架下部署三名特征提取专家进行迭代优化，生成更准确的深层定位特征。•为优化目标轮廓信息，我们提出八度变换器模块（OTM），通过Transformer与CNN结构融合高频及当前层低频特征，在局部与全局层面实现特征互补，提升检测精度。•在四个基准数据集上的实验证实了CFANet在定性与定量分析中的有效性。伪装目标检测研究现状早期伪装目标检测方法依赖手工设计的低层特征（如纹理、3D凹凸性

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-10-21

• 面向大语言模型推荐系统的难度感知分桶微调策略：一种简单高效的方法

  Highlight近年来，大语言模型（LLM）因其卓越的多功能性和跨自然语言处理领域的有效性而获得广泛关注。在推荐系统（RS）领域，利用LLM提升推荐性能的研究兴趣激增。当前基于LLM的推荐系统研究主要可分为两类流行方法：LLM作为增强器：此类方法将LLM视为特征提取器或文本增强工具，通过生成丰富的项目描述或用户画像来辅助传统推荐模型。相关研究任务构建推荐系统通过分析用户历史交互行为（如评分、点击、购买等）推断用户偏好，并据此推荐可能感兴趣的项目。令用户集合为U，项目集合为I。对于给定用户u ∈ U，其按时间顺序排列的历史交互序列表示为Su = (iu1, iu2, ⋯, iuL)，其中L为交

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-10-21

• 室温下颗粒复合材料的磁电耦合效应研究及其测量技术优化

  Section snippetsMaterials本研究采用动态法测量了三种不同颗粒复合材料的磁电耦合强度，包括通过自由烧结法制备的PFNM-F样品，以及通过热压法制备的BP-F和B–F样品。烧结或热压处理后，获得直径10 mm、厚度约1 mm的陶瓷圆片，经抛光后双面镀银电极。所有样品在测量前均进行电极化处理。复合材料的电极化过程...Results and discussion本研究中的样品为多铁性陶瓷颗粒复合材料。作者前期已对样品进行了系统的晶体结构、微观结构、电导率以及铁电、介电、磁性和压电性能的表征。先前研究旨在优化制备工艺，以获得具有最佳性能的材料。当前工作重点在于评估其在室温下的磁

  来源：Journal of Magnetism and Magnetic Materials

  时间：2025-10-21

• 耳鸣网络认知行为疗法（ICBT）的印度英语文化适应研究：方法与可读性成果

  Highlight方法本研究是ICBT材料适应、翻译和验证为三种印度语言的更广泛项目组成部分（IEC 499/2019）。由于本研究仅报告适应方法，无需参与者知情同意。已获得原作者的批准（Beukes et al., 2020, Beukes et al., 2016），并由包括语言学家、听力学家、心理学家和精神科医生组成的团队合作进行跨文化和语言适应。适应过程主要遵循ISPOR患者报告结局翻译与文化适应良好实践原则，并结合生态效度模型进行调整。专家独立审查材料后通过共识解决分歧，最后由心理学家和精神科医生进行内容验证，同时通过可读性调整确保目标人群的理解性。结果独立审查显示语言学家初步提出7

  来源：Journal of Behavioral and Cognitive Therapy

  时间：2025-10-21

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