• 从OMCVD前驱体三苯基铋（Bn3Bi）中沉积高度取向的铋薄膜和单晶铋球

  迈克尔·P·雷明顿（Michael P. Remington, Jr）|菲利普·布杜朱克（Philip Boudjouk）美国北达科他州法戈市北达科他州立大学化学与生物化学系摘要本文描述了利用三苯基铋（Bn3Bi，其中Bn = CH2C6H5）在玻璃基底上通过低压化学气相沉积（LPCVD）制备铋薄膜的过程。所制备的薄膜具有连续性且厚度均匀，但其连续性和厚度会随着基底与前驱体之间的距离增加而减弱。这些薄膜主要呈现{012}方向的择优取向。当在Si(100)表面上沉积时，会形成单晶铋球。这些球形、等轴的晶粒为单晶结构，仅{012}方向产生衍射现象，并占总衍射强度的99.8%。本研究首次展示了通过化

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-11-10

• 综述：关于磷石膏管理动态的全面综述

  埃尔图格尔·切利克（Ertuğrul Çelik）|杰姆雷·阿夫沙尔（Cemre Avşar）|苏娜·埃尔顿奇（Suna Ertunç）土耳其安卡拉大学化学工程系摘要联合国制定的可持续发展目标（SDGs）强调了循环经济实践的必要性，人们越来越关注如何实现从线性经济模式向循环经济模式的转变，以在2030年前达成这些目标。该领域的核心理念是尽量减少自然资源的消耗，并最大化废弃物的再利用。磷石膏（Phosphogypsum，简称PG）是磷酸盐肥料生产过程中的副产品。全球磷石膏的年产量已达3亿吨，但相关数据显示仅有14%的磷石膏被用于实际应用；其余大部分（58%）被储存起来，另有28%被排放到沿海地区

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-11-10

• 含有硫代半卡巴肼结构单元的新型香芹酚衍生物：作为潜在的抗氧化剂和α-葡萄糖苷酶抑制剂

  裴莉|梅文婷|吴永祥|潘文敏|张友|王翔中国凯里大学黔东南民族医药工程技术研究中心苗医药重点实验室，凯里，中国摘要在本研究中，以植物活性化合物香芹酚为母体结构，合成了一系列含有硫代半卡巴肼结构的香芹酚衍生物，并通过1H NMR、13C NMR和HRMS对其结构进行了表征。随后评估了这些化合物的体外抗氧化活性和α-葡萄糖苷酶抑制活性。生物测定结果表明，目标化合物具有一定的体外抗氧化和α-葡萄糖苷酶抑制活性。其中，化合物2-(2-(5-异丙基-2-甲基苯氧基)乙酰)-N-苯基肼-1-碳硫酰胺（4i）表现出最强的体外抗氧化活性，其DPPH清除活性的IC50值为4.98 μg/mL，ABTS清除活性的

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-11-10

• [PhTeI(S2CNEt2)][PhTeI4]的结构与电子特性：其中包含一种稀有的阳离子型有机碲物种

  安娜·朱莉娅·Z·隆德罗（Ana Júlia Z. Londero）|维尼修斯·S·马托斯（Vinícius S. Matos）|杰西卡·F·罗德里格斯（Jéssica F. Rodrigues）|纳胡姆·R·皮内达（Nahum R. Pineda）|路易斯·桑韦萨（Luis Sanhueza）|埃内斯托·S·朗（Ernesto S. Lang）巴西圣玛丽亚联邦大学（Federal University of Santa Maria）自然科学与精确科学中心化学系（Department of Chemistry, Natural and Exact Sciences Centre）摘要本文描述了

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-11-10

• 未成年、工资低且缺乏保障：对青少年参与电子竞技活动的25年分析

  随着电子竞技（Esports）的迅速发展，它已经从一个小型的本地局域网（LAN）活动演变为一个价值数十亿美元的全球性产业。这一行业不仅吸引了大量成年人参与，还逐渐成为青少年竞争的重要舞台。然而，与传统体育项目相比，电子竞技在青少年保护方面存在诸多不足，缺乏统一的监管体系和明确的年龄验证机制，使得年轻选手面临被剥削和健康风险的潜在威胁。这一现象引发了社会各界的广泛关注，尤其是在青少年心理健康、身体负担以及职业发展路径等方面。电子竞技的快速发展，使其在国际上的影响力与日俱增。在过去的二十年里，电子竞技赛事的数量和规模不断扩大，不仅限于少数国家，而是遍布全球各地。许多电子竞技组织和赛事主办方开始重视

  来源：Performance Enhancement & Health

  时间：2025-11-10

• REC-GCN：基于图卷积网络的鲁棒集成聚类

  在当今数据科学迅猛发展的背景下，数据聚类作为一种基础且具有挑战性的任务，始终是数据分析领域的重要研究方向。传统的聚类方法通常依赖于单一的算法，通过设定参数对数据进行划分，以揭示其内在结构。然而，由于数据本身的复杂性以及不同算法在处理相同数据时可能产生的结果差异，如何在缺乏先验知识的情况下选择最优的聚类方法成为一个难题。为了解决这一问题，近年来，集成聚类（Ensemble Clustering）技术逐渐受到关注，它通过整合多个聚类结果，形成一个更加稳健和准确的共识结果。尽管集成聚类方法已经取得了显著进展，但大多数现有技术仍然局限于对直接关系的利用，忽视了集成过程中蕴含的高阶信息。此外，许多方法在

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-11-10

• TDI-TFFNet：融合时变图像与双流特征融合网络，用于体操动作识别

  在现代智能体育训练和辅助评估领域，体操动作识别具有重要的研究价值和应用前景。体操动作通常涉及复杂的身体运动和空间位移，因此对动作识别的准确性和实时性提出了更高的要求。然而，传统的识别方法在提取时间特征和提升识别精度方面存在一定的局限性，主要体现在对运动序列的建模能力不足，以及在面对不同动作时的泛化能力较弱。为了解决这些问题，本文提出了一种基于时间依赖图像（Time Dependent Images, TDI）和双流特征融合网络（Two-Stream Feature Fusion Network, TFFNet）的体操动作识别框架，旨在提升识别效果并增强系统的实用性。首先，本文设计了一套体操动作

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-11-10

• 迈向鲁棒且无需逆向计算的随机神经网络：XG-RVFL框架

  在当前的机器学习领域，神经网络（Neural Networks, NNs）已经成为处理复杂非线性问题的重要工具。传统的神经网络，如多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），通常依赖于反向传播（Backpropagation, BP）算法进行参数优化，这一过程虽然能够有效训练模型，但也伴随着一系列挑战。例如，BP算法在计算过程中需要多次迭代，对初始参数的敏感性较高，容易陷入局部最优解，导致模型训练效率低下。此外，传统神经网络通常需要大量的超参数调优，这不仅增加了训练的复杂性，也对模型的稳定性和泛化能力产生影响。因此，研究者们一直在探索更加高效、稳定和适用于复杂任务的神

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-11-10

• 使用大型语言模型创建、评估和验证仿真模型

  近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出了巨大的潜力。然而，当前的研究和数据集主要集中在文本处理、编程语言理解和生成、教育辅助以及写作任务等，对工程领域，尤其是机械工程任务的关注相对较少。这与机械工程任务的复杂性和实际重要性形成了鲜明对比。机械工程问题往往需要深入的数学理解，并且涉及文本描述、视觉表示和数值数据的综合运用。此外，机械工程通常依赖于公认的近似和模型，而非精确值。因此，本文提出了一种综合框架，用于自动化生成和验证机械工程模拟模型，特别是基于Python的多体动力学（MBD）模拟模型。### 1. 引言LLMs的出现极大地改变了多个领域，从教育和写

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• AdaptRGB-t：通过高效的参数调整和文本引导实现自适应RGB-t语义分割

  孟宇|岳玉峰|杨毅|傅梦音北京工业大学自动化学院，北京 100081，中国摘要可靠的语义分割对于智能系统至关重要，但仍存在一些显著问题：1) 现有的RGB-热成像（RGB-T）分割模型主要依赖于视觉特征，缺乏文本信息，当类别具有相似的视觉特征时，这可能导致分割不准确。2) 虽然SAM在实例级分割方面表现优异，但将其与热成像和文本结合受到模态异质性和计算效率低下的限制。基于这些观察，我们提出了AdaptRGB-T，这是一个参数效率高的微调框架，使用低秩适应（LoRA）技术来适应RGB-T语义分割。具体来说，我们提出了一个增强型Transformer块（ETB），它冻结了SAM原有的Transfo

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• 不要高估RGB的作用：通过多噪声视图融合来提升图像处理、检测和定位的准确性

  图像篡改检测与定位（Image Manipulation Detection and Localization，IMDL）是一项重要的技术任务，其目标是识别图像是否被人为篡改，并准确标出被修改的区域。随着深度生成模型的快速发展，图像篡改变得更加容易，这使得恶意使用篡改图像来误导公众或制造社会混乱的风险不断上升。因此，开发一种高效且稳健的IMDL框架变得尤为关键。传统的图像篡改检测方法主要依赖于RGB颜色信息，但这些方法往往对RGB信息过度重视，而忽略了其他噪声视图模态所提供的互补信息。RGB信息虽然能够提供丰富的视觉内容，但在检测细微的篡改痕迹方面存在局限。例如，某些图像篡改操作，如复制粘贴、

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• 用于图像超分辨率的渐进式特征聚合网络

  近年来，图像超分辨率（SISR）技术在低资源设备上的部署仍面临挑战，主要由于其较高的计算成本，尤其是在基于Transformer的自注意力（SA）方法中。这些方法通常具有低通滤波的特性，限制了其捕捉局部细节的能力，从而导致重建结果过于平滑。为了解决这一问题，本文提出了一种名为“渐进式特征聚合网络”（PFANet）的模型，旨在通过更高效的方式实现图像超分辨率，同时在保持细节特征的同时，降低计算负担。PFANet的核心在于“自适应特征聚合模块”（AFAM）。该模块结合了两种不同的分支：一种是基于小波卷积注意力（WCA）的分支，另一种是基于边缘保持估计（EPE）的分支。WCA分支通过小波卷积扩展感受

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• 一种具有时空注意力的4D Transformer模型，用于脑部疾病的通用诊断

  文亨俊（Hyung-Jun Moon）| 趙成培（Sung-Bae Cho）延世大学人工智能系与计算机科学系摘要放射成像技术的最新进展促进了深度学习模型的发展，这些模型能够从功能性磁共振成像（fMRI）数据中检测出大脑疾病。然而，疾病特有的空间和时间特征、生物变异性、区域重要性的差异以及有限的时空分辨率阻碍了通用大脑模式的提取，这使得开发强大的诊断模型变得困难。在本文中，我们提出了一种通用模型，该模型能够从fMRI序列中学习通用的大脑模式，并对多种疾病进行诊断。为了识别空间和时间模式，该模型利用了一种新颖的注意力机制和对比半监督学习方法来提取这些模式。随后，无需为每种疾病分别建立模型，而是通过

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• TempoGPT：通过量化嵌入来增强多模态语言模型中的时间序列推理能力

  在当今人工智能技术迅猛发展的背景下，多模态语言模型（Multi-modal Language Models, MLLMs）在处理视觉和音频等模态数据方面取得了显著进展。然而，当这些模型被应用于时间序列数据的复杂推理任务时，却面临着诸多挑战。时间序列数据作为描述动态过程的重要形式，在医疗诊断、金融经济、工业监控等多个领域中发挥着关键作用。然而，现有模型在处理时间序列数据时，往往无法有效捕捉其动态特性并进行深层次推理。这主要是由于时间序列数据的标签粗略且缺乏分析和推理过程的描述，使得模型在训练过程中难以提升其推理能力。此外，时间序列数据的处理缺乏精确的标记机制，导致时间信息与文本信息的表示模式不一

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-10

• 多斑块环境中一类流行病模型的稳定性与阈值分析

  在当今社会，传染病的传播与控制已成为全球关注的重要议题。随着城市化进程的加快和人口流动的频繁，传统的传染病模型已难以准确反映现实情况。因此，建立能够考虑空间异质性和人口迁移的传染病模型显得尤为重要。这类模型不仅有助于理解疾病的传播机制，还为疾病的防控提供了理论支持。本文提出了一种基于多块结构的传染病传播模型，该模型结合了非线性自然增长机制和线性迁移机制，旨在探讨空间异质性与人口迁移对疾病传播阈值和稳态行为的影响。首先，研究者分析了该系统在稳态下的平衡点及其传播阈值。通过理论推导，证明了在某些条件下，系统存在无病平衡点和正平衡点，同时排除了混合平衡点的可能性。进一步地，研究者探讨了不同类型的平衡

  来源：Journal of Theoretical Biology

  时间：2025-11-10

• 综述：四种储粮害虫对不同寄主谷物的偏好及其对谷物品质的影响

  在当今全球粮食安全日益受到关注的背景下，储存中的谷物和豆类作为人类饮食的重要组成部分，其品质和数量的保持显得尤为重要。然而，这些储存中的粮食产品极易受到各种昆虫的侵害，从而导致严重的损失。昆虫的侵害不仅影响了粮食的物理状态，还对其化学组成和营养价值产生了深远的影响。因此，理解这些害虫的行为及其对储存粮食的生化影响，对于制定有效的后收获管理策略至关重要。研究发现，不同昆虫在不同时间段对粮食的活动模式存在显著差异。以四种常见储粮害虫为例，包括Oryzaephilus surinamensis（林奈）、Rhyzopertha dominica（法布里丘斯）、Sitophilus granarius（

  来源：Journal of Stored Products Research

  时间：2025-11-10

• Pimenta dioica、Cinnamomum verum 和 Eucalyptus globulus 的精油化学成分及其对储藏产品甲虫的生物防治效果

  这项研究探讨了三种植物来源的精油——丁香（*Pimenta dioica*）、肉桂（*Cinnamomum verum*）和桉树（*Eucalyptus globulus*）——在保护储存谷物免受害虫侵害方面的潜力。随着全球人口的增长和对粮食需求的增加，粮食安全问题愈发严峻。特别是在收获后，由于处理不当和害虫侵害，大量粮食被损失，这不仅影响粮食的数量，也影响其质量。储存中的主要害虫包括稻象甲（*Sitophilus oryzae*）和红谷蠹（*Tribolium castaneum*），它们会啃食谷粒和面粉，导致粮食重量减少、污染和营养流失。因此，寻找可持续、环保的替代品对于减少对合成化学熏蒸

  来源：Journal of Stored Products Research

  时间：2025-11-10

• 海滩坡度影响侵蚀过程，但不影响海岸线的恢复：通过对390条样带的多年跨时空观测所获得的证据

  阿赫梅特·杜拉普（Ahmet Durap）土耳其伊斯坦布尔Medipol大学工程与自然科学学院，邮编34181，贝伊科兹（Beykoz），伊斯坦布尔摘要人们普遍认为海滩坡度会影响风暴侵蚀程度、长期海岸线变化趋势以及事件后的恢复情况，但涉及数十年时间跨度的横断面尺度数据却十分有限。本研究量化了海滩坡度与以下因素之间的关系：（i）事件级别的海岸线后退幅度；（ii）恢复时间；（iii）数十年的海岸线净移动量。研究选取了两个观测点（ID aus0032和aus0033），共记录了390条沿岸横断面数据以及1987年5月22日至2025年5月6日期间的194,867个海岸线位置。平均坡度分别为0.053

  来源：Journal of Sea Research

  时间：2025-11-10

• 利用桦木粉和硅藻土填料提升生物基聚氨酯复合材料的机械性能

  本研究聚焦于聚氨酯（PU）复合材料的制备与性能优化，特别是在利用可再生资源作为原料的背景下。随着全球对资源高效利用和可持续材料发展的关注不断加深，寻找替代传统石油基材料的生物基原料成为当前材料科学领域的热点。本研究选择使用蓖麻油及其乙氧基化衍生物作为PU的多元醇组分，旨在探索其对复合材料性能的影响，并进一步通过添加木材粉和硅藻土等天然填料来提升材料的机械性能。研究结果显示，乙氧基化蓖麻油在提高PU复合材料的拉伸强度方面具有显著优势，同时通过优化填料配比和复合材料结构，实现了对材料微观结构和宏观性能的全面调控。在当前的研究中，PU复合材料的制备采用了直接混合法，通过将乙氧基化蓖麻油与木材粉或硅藻

  来源：Journal of Renewable Materials

  时间：2025-11-10

• 高木质素含量聚合物纤维作为碳纤维前体

  ### 解读与分析本研究聚焦于利用软木木质素作为碳纤维（CF）的前驱体，探索其与不同热塑性聚合物的混合可能性，以开发具有环保和经济价值的新型碳纤维材料。碳纤维因其高强度、高模量、轻质、优异的化学稳定性和热导率，被广泛应用于航空航天、汽车工业、电子设备和体育器材等领域。然而，传统的碳纤维前驱体——聚丙烯腈（PAN）不仅成本高昂，而且其生产过程对环境造成了较大的负担。因此，寻找可持续的替代材料成为当前研究的重要方向。木质素作为自然界中第二丰富的碳源材料，具有丰富的芳香碳结构、低成本以及广泛的可获得性，使其成为一种极具潜力的碳纤维前驱体。木质素主要来源于造纸工业的副产物，其中软木木质素因其较高的芳香

  来源：Journal of Renewable Materials

  时间：2025-11-10

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