• 用于重离子癌症治疗的高强度射频四极加速器的物理设计

  摘要：中国科学院离子医学科技有限公司（CAS Ion Medical Technology Company Ltd.）开发了一种用于重离子癌症治疗的射频四极杆（RFQ）加速器，以推动中国国内重离子癌症治疗技术的发展。该RFQ加速器的设计目的是将质量电荷比为3的粒子从10 keV/u加速到600 keV/u，工作频率为200 MHz。本文系统地介绍了其详细的物理设计过程，包括束流动力学设计、射频电磁设计以及多物理场分析。在束流动力学设计中，采用了较低的叶片间电压方案以减少功率损耗，并通过减小平均孔径来补偿高频低电压导致的横向聚焦能力减弱问题。同时进行了束流模拟，以分析束流误差对传输效率以及输出横

  来源：IEEE Transactions on Nuclear Science

  时间：2025-11-19

• 利用非负矩阵分解实现实时、自适应的放射性异常检测及同位素识别

  摘要：光谱异常检测和同位素识别算法是核不扩散应用（如搜索行动）中的关键组成部分。在移动检测系统的情况下，这一任务尤其具有挑战性，因为观测到的伽马射线背景会发生变化，而预训练的背景模型可能无法有效应对这些变化。结果可能是算法的误报率超出预期，或者为了保持所需的误报率而牺牲了检测灵敏度。非负矩阵分解（NMF）是一种强大的光谱异常检测和识别工具，但与许多依赖数据驱动背景模型的类似算法一样，在其传统实现中，它无法实时更新以适应影响背景光谱特征的环境变化。我们开发了一种基于NMF的新算法，该算法能够定期更新其背景模型以适应不断变化的环境条件。这种自适应NMF算法对环境的假设较少，因此比现有的基于NMF的

  来源：IEEE Transactions on Nuclear Science

  时间：2025-11-19

• MPITE：一种用于可解释且可追溯的网络性能评估的多维性能评估工具

  摘要：随着第六代（6G）通信技术的进步，对全面且可解释的网络性能评估的需求日益增长，以便进行网络优化。传统的评估方法往往忽略了不确定性，并且仅限于单一时间尺度或性能维度，而基于机器学习的最新方法则缺乏可解释性。为了解决这个问题，我们提出了一种多维性能评估工具（MPITE），用于实现可解释且可追溯的网络性能评估。MPITE采用三层评估模型构建，涵盖了物理、逻辑和因果拓扑结构，反映了通信系统配置、网络状态变化以及性能指标之间的因果关系。我们引入了一个多维性能指标，综合考虑了价值、时间和确定性三个维度，以全面评估网络性能。我们提出了基于可解释贝叶斯理论的网络推理算法，用于推导网络性能的确定性。然后，

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 综述：颅内高压的负担及MRI显示的脑损伤模式：2014–2017年“急性儿童创伤性脑损伤的处理与决策”研究的二次分析

  这项研究聚焦于儿童严重创伤性脑损伤（TBI）中颅内压（ICP）负担与磁共振成像（MRI）显示的脑损伤模式之间的关系。通过分析来自ADAPT研究的影像数据，研究者试图揭示ICP升高对儿童脑损伤的具体影响，尤其是在MRI上观察到的损伤特征。研究的背景在于，颅内压升高是TBI后常见的并发症，可能导致二次脑损伤，而目前临床上用于预测ICP升高的方法并不充分。因此，研究者希望通过MRI数据来进一步探索ICP负担与不同类型脑损伤之间的联系，从而为临床管理提供更准确的依据。在ADAPT研究中，共有1000名患有严重TBI的儿童被纳入，其中一部分患者接受了MRI检查。研究团队从中筛选出符合特定条件的220名患

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2025-11-19

• 综述：严重的新生儿呼吸衰竭及转至高级别重症监护病房：2018–2020年回顾性队列研究中与死亡率及其他结局相关的早期因素

  ```section> 摘要 通俗语言总结 研究目的： 确定因呼吸衰竭被转诊至高级新生儿重症监护病房（NICU）的新生儿中，与死亡、需要体外膜氧合（ECMO）或心脏干预相关的因素。 研究设计： 回顾性队列研究，时间跨度为2018–2020年。 研究背景： 使用英国伦敦新生儿转运服务将患儿转运至三级NICU。 研究对象： 诊断为严重呼吸衰竭、已接受插管治疗且转运时FiO2浓度大于60%的新生儿。排除胎龄小于34周、体重小于2公斤或已知有心脏疾病的新生儿。 干预措施： 无特殊干预措施。 测量指标与主要结果： 共纳入170名新生儿，其中转运时的中位（四

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2025-11-19

• 综述：儿童败血症患者的血小板计数变化趋势与生存情况：2015–2023年中国某中心的回顾性研究

  摘要通俗语言总结 研究目的： 在患有败血症的儿童中，血小板减少与不良预后相关，包括住院时间延长、出血风险增加和死亡率升高。然而，血小板计数随时间变化的临床意义尚未得到充分研究。我们研究了血小板动态变化及其与患者疾病因素的关联。 研究设计： 单中心回顾性队列研究。 研究地点： 中国广东省妇女儿童医院的儿科病房和重症监护病房（PICU）。 研究对象： 2015年1月至2023年12月期间诊断为败血症的儿童。

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2025-11-19

• 利用加速梯度法实现集中式网络效用最大化

  摘要：网络效用最大化（Network Utility Maximization, NUM）是网络流量管理和资源分配中的一个基本问题。由于网络固有的去中心化和复杂性，现有的大部分研究都集中在开发用于NUM的去中心化算法上。然而，随着软件定义网络（Software-Defined Networking, SDN）的兴起，特别是在由大型企业管理的云网络和数据中心间网络中，人们对集中式NUM算法的兴趣日益增加。为了应对这类SDN网络中大量且不断增加的数据流，现有的集中式NUM研究主要关注算法在数据流数量方面的可扩展性，而忽略了效率问题。在本文中，我们提出了一种集中式、高效且可扩展的NUM算法。通过设计

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• BGEFL：通过强盗梯度估计在资源受限的网络中实现通信效率高的联邦学习

  摘要：联邦学习（FL）在分布式机器学习中实现了先进的性能，并同时保护了数据隐私，这促进了物联网（AIoT）的发展。然而，FL受到高昂通信成本的限制，因为需要在聚合器和参与者之间多轮交换大量的模型参数和模型更新（例如梯度）。在资源受限的网络中，这种挑战尤为突出，因为设备的计算和通信能力往往有限。现有的研究主要集中在通过本地训练和模型/梯度压缩来提高通信效率；然而，从梯度估计的角度研究FL的通信效率仍然是一个未探索的领域。在本文中，我们通过系统地研究通信效率高的FL中的梯度估计来填补这一空白。我们提出了一种基于强盗算法的、具有梯度估计意识的FL框架（BGFL），该框架能够在有限的强盗算法反馈（即它

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 多跳无线网络中具有端到端截止时间约束的在线调度与路由

  摘要：我们研究了在多跳无线网络中调度具有截止时间限制的数据包的问题。这些数据包具有任意的截止时间和权重，并且会到达不同的节点。我们的目标是设计在线准入、路由和调度算法，以最大化在截止时间内到达目的地的数据包的累积权重。在无线网络的一般干扰图模型下，我们提供了在线算法，其竞争强度为(γ,R)，即它们至少能够实现最优离线算法价值的1/γ部分，并且不会使容量超出R ≥ 1的倍数。特别是，当RC = Ω(ψ⋆log(ΔρL)/R)时，我们的算法可以实现γ = O(ψ⋆log(ΔρL)/R)的竞争强度。其中，ρ是数据包的最大权重与最小权重的比值，L是最长路径的长度，C是最小链路容量或信道数量。Δ是干扰图

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 优化新鲜数据采样与交易

  摘要：现有的数据交易研究往往忽视了数据新鲜度对其估值的影响。本文探讨了一个新鲜数据市场，在这个市场中，一个平台向随机到达的用户提供不同新鲜度级别的数据，例如实时交通数据。我们将数据更新分为两类：轻度更新（例如噪声级别）和计算密集型更新（例如交通图像）。最初我们关注轻度更新，并引入了三种定价策略：统一定价、双重定价和动态定价。挑战在于如何共同优化平台的数据采样和定价，这是一个复杂的非光滑混合整数规划问题。然而，通过分析问题的简化版本，我们为所有三种策略都得到了封闭形式的最优解。我们的研究发现了一个令人惊讶的现象：较高的数据获取成本会导致平台降低统一定价，因为数据更新得更慢，价值更低。数值分析表明

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 综述：急诊科至儿科重症监护病房（PICU）转诊的回顾性队列研究：与住院24小时内出现谵妄相关的急诊科因素

  在儿童急诊科（ED）和儿科重症监护室（PICU）的护理过程中，**儿科谵妄（Pediatric Delirium, PD）** 是一种常见且具有潜在危害的临床现象。PD通常表现为注意力不集中、意识模糊、行为异常等症状，且在危重病儿童中尤为普遍。研究显示，PD不仅会影响儿童在PICU中的短期治疗效果，还可能对长期预后产生不利影响，例如增加机械通气时间、延长住院时间、提高医疗成本、导致神经认知功能障碍以及增加PICU再入院率等。因此，识别PD的早期风险因素并采取干预措施，对于改善患儿的临床转归具有重要意义。本研究旨在探讨ED护理过程中是否存在某些因素，可能与患儿在PICU住院24小时内出现PD的风

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2025-11-19

• 通过最大化通信渠道利用率来加速非独立同分布（Non-IID）数据上的联邦学习

  摘要：联邦学习（FL）是智能互联网架构的核心。它允许客户端在不直接共享数据的情况下共同训练模型。在这个过程中，客户端和中央服务器通过由参数构成的通信渠道来交换信息。然而，客户端中的非独立同分布（non-iid）训练数据显著影响了模型的全局收敛性，并给局部贡献的评估带来了困难。大多数现有研究试图通过提高一致性、减少方差或使用正则化方法来扩展通信渠道，但这些方法忽略了一个重要因素，即渠道利用率，因此它们共享信息的能力没有得到充分利用。此外，贡献评估的问题仍然没有解决。在本文中，我们通过将FL的间接数据共享建模为信息通信问题，同时解决了前两个挑战（即模型收敛性和贡献评估）。我们证明了使用非独立同分布

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 你的僵尸网络其实也是他的僵尸网络？——深入剖析针对网络军工业的供应链攻击

  摘要：近年来，由于供应链攻击的深远影响，它们引起了企业和安全社区的广泛关注。许多研究开始关注针对合法软件的供应链攻击。然而值得注意的是，供应链攻击也发生在网络犯罪市场中，这些攻击与合法市场中的攻击有显著不同。这些攻击不仅会导致大规模的感染，还能迅速形成庞大的僵尸网络。遗憾的是，安全社区在很大程度上忽视了网络犯罪市场中的供应链攻击，导致缺乏系统性的方法来理解这类攻击。本研究聚焦于网络犯罪市场中的一种特定供应链攻击，称为“Nigrita攻击”。为了系统地理解这种攻击，我们提出了一个模型来描述其传播动态，并提出了一种预测其未来威胁潜力的方法。为了评估所提出的传播模型的有效性以及该方法预测感染规模的准

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• O-AAV：可编程软件定义的光无线通信AAV网络测试平台

  摘要：近年来，基于光无线通信（OWC）的自主飞行器（AAVs）网络吸引了越来越多研究人员的关注。人们为推进OWC AAV网络系统的发展做出了显著努力，包括开发新的资源分配算法和网络控制方法。然而，当前的OWC-AAV研究要么基于仿真，要么使用不灵活的硬件平台，这些平台主要支持点对点的低数据速率应用。因此，在本文中，我们首次提出并讨论了一种新的可编程软件定义的光无线通信AAV网络平台O-AAV的设计，该平台在数据速率、传输距离以及硬件/软件灵活性方面具有优势，能够支持不同的光源和分布式网络操作。新平台的主要架构选择进行了详细讨论，并展示了初步的性能评估结果。在受控的实验室环境中，数据速率达到了M

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 贝内什网络中路由的并行算法与可扩展架构

  摘要：Beneš/CLOS架构是一种常见的可扩展互连网络，广泛应用于骨干路由器、数据中心、片上网络、多处理器系统和并行计算机中。近年来，硅光子技术的进步，尤其是在Mach-Zehnder干涉仪技术方面的发展，使得Beneš网络成为光电路交换机的一种非常有吸引力的可扩展架构。针对Beneš网络，已经开发出了多种路由算法，最初是从时间复杂度为O(NlogN)的线性算法开始的。为了满足高性能交换网络的严格时序要求，还开发了并行路由算法，其时间复杂度为O(NlogN^2)。然而，这些并行算法的实现需要大量的连线（称为连接复杂性），因此难以实现大规模扩展。我们提出了一种新的Beneš网络路由算法，并结合

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 在非协作性底层网络上的覆盖层路由

  摘要：覆盖网络是一种非侵入式机制，通过在物理底层网络上构建逻辑分布式系统来增强现有的网络基础设施。运营覆盖网络的一个主要难点是缺乏底层的配合，因为底层通常由不同的网络管理部门管理。特别是，由于缺乏对底层拓扑结构和链路容量的了解，使得高效覆盖路由的设计变得极其困难。与基于简化假设（如已知的底层拓扑结构或底层上的不相交路由路径）的现有覆盖路由解决方案不同，我们的目标是通过从覆盖节点采集的数据中提取底层信息，系统地优化覆盖路由，从而避免拥塞。为此，我们1）确定了实现无拥塞覆盖路由所需的足够信息；2）开发了多项式复杂度的算法来准确推断这些信息。我们在NS3环境中基于真实网络拓扑结构的评估表明，所提出的

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 通过考虑方向性的链路模型提高无人机辅助LoRa网络的数据收集效率

  摘要：配备网关的无人驾驶飞行器（UAV）在许多场景中展现出巨大的数据收集潜力，尤其是在缺乏公共网络基础设施的地区。然而，我们在UAV辅助LoRa网络上的实地实验表明，地面到空中以及地面到地面传输之间存在较大的吞吐量差距。我们发现，由于收发天线的高度差异导致辐射方向不对齐，从而造成了额外的信号强度损失，而现有的地面到地面传输方法并未考虑到这一点。在本文中，我们提出了一种基于方向性的地面到空中链路模型（称为环形模型），用于量化方向性对地面到空中链路质量的影响。基于该模型，我们提出了一种新的UAV辅助LoRa网络的地面到空中信道接入方案——PreLoRa。通过预测链路质量的变化，PreLoRa可以调

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 用于频率灵活的OFDM反向散射网络的星座图映射

  摘要：本文介绍了一种名为FaB的频率自适应反向散射系统，该系统可以根据需要利用不同频段上的OFDM信号作为反向散射通信的载波。与那些专为特定频段设计的现有反向散射系统相比，频率自适应反向散射具有两个关键优势：i) 它可以利用更广泛的频段中的“免费资源”来提高传输效率；ii) 它可以与主流无线通信标准兼容，从而适用于异构无线网络。基于这两个特点，FaB的电路可以无需任何修改即可应用于各种类型反向散射通信节点，显著降低设计和部署成本。为了证明我们设计的有效性，我们实现了一个FaB的PCB原型，并展示了其利用OFDM Wi-Fi和LTE信号作为载波波的能力。我们的广泛现场研究表明，FaB的多频段调制

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 适用于Dragonfly网络的结构感知交错全归约（Topology-Aware Interleaved All-Reduce）通信机制

  摘要：在分布式深度学习的背景下，计算集群更加注重静态的全归约（all-reduce）通信延迟，同时也需要支持大规模网络。然而，当前全归约算法在专用网络拓扑中的通信效率仍有提升空间。现有的全归约通信算法未能充分利用集群带宽，导致大量带宽资源被闲置。为了充分利用可用带宽，优化通信算法变得至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种创新方法：一种针对Dragonfly网络的自适应拓扑交织全归约算法（TIAD）。TIAD利用Dragonfly网络的内在特性，采用交织通信机制进行组内和组间数据收集，显著提高了通信效率。此外，我们对Dragonfly网络进行了少量调整，使其与交织通信的理论结构相匹配。我们还

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

• 分布式无线SDN的最优控制：理论与架构

  摘要：我们提出了分布式通用最大权重（DUMW）作为一种新型的最优控制框架，用于分布式无线SDN。从理论上讲，DUMW具有最佳吞吐量，并且在实际应用中与SDN系统的特性高度契合。我们的算法开发将吞吐量最优的通用最大权重（UMW）策略进行了扩展，使其能够在异构延迟网络状态信息的环境下实现分布式控制和最优的域间调度。此外，我们设计了控制器同步策略，以解决多域流安装问题，并针对DUMW进行了优化，从而在几乎不增加通信开销的情况下保持吞吐量最优性。大量实验验证了我们的理论发现，并展示了DUMW的良好性能。在存在无线干扰的可靠连接环境下，DUMW的吞吐量与最优的集中式控制器相当，并且具有更出色的可扩展性。

  来源：IEEE Transactions on Networking

  时间：2025-11-19

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