• 绿色计算以实现可持续发展

  本文针对无线自组网（Ad Hoc）的能源效率问题，提出了一种融合可再生能源与动态节能技术的绿色网络框架。研究通过MATLAB仿真平台，对比传统网络与绿色网络在能耗、吞吐量、延迟和成功率等核心指标上的差异，验证了其有效性。### 一、研究背景与意义随着物联网设备数量激增，传统无线网络的能耗问题日益突出。据统计，移动设备在持续通信中消耗了约70%的能源用于数据传输和接收。现有研究多聚焦于单一技术改进，如路由优化、休眠调度或能量采集，却未能有效整合可再生能源与动态控制机制。本文创新性地将太阳能与风能的混合供电模型、自适应休眠间隔（SI）与数据生成间隔（GI）控制相结合，为大规模动态网络提供了可持续解

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-12-13

• 温带地区与半干旱地区影响地下水关键因素的比较研究

  地下水枯竭驱动机制的区域差异研究——基于加拿大与伊朗双案例对比分析一、研究背景与现状地下水作为全球水资源的重要组成部分，在维持生态系统稳定和保障人类用水需求方面具有不可替代的作用。当前全球正面临严峻的地下水枯竭问题，国际研究显示自1960年以来地下水超采量年均增长12%，形成超过80个面积达百万平方公里的超采区（Wada et al., 2010）。这种危机具有显著的区域异质性特征，在气候条件迥异的地区呈现出截然不同的演变规律。现有研究多聚焦单一驱动因素，如气候变暖导致的补给减少（Mensah et al., 2022）或农业灌溉引发的超采（Ashraf et al., 2021），却忽视了气

  来源：Groundwater for Sustainable Development

  时间：2025-12-13

• 利用吹扫捕集法测定被包装材料吸附的风味化合物

  该研究聚焦于开发一种高效、环保的食品包装材料风味吸附检测方法，并对比了传统溶剂萃取法的性能。研究团队通过实验验证了 purge and trap（P&T）技术的适用性，发现其不仅能快速完成检测，还能显著降低环境负担，为食品包装安全评估提供了新思路。### 研究背景与意义食品包装材料与内容物之间的风味迁移是影响产品质量的重要问题。传统溶剂萃取法存在耗时（超过24小时）、使用易燃有害溶剂（如二乙醚）、检测灵敏度不足等缺陷。尤其当包装材料吸附量差异较大时，溶剂法难以实现统一检测标准。本研究针对这一问题，探索了动态 headspace P&T 技术在风味吸附检测中的应用，重点突破以下难点：1. **检

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2025-12-13

• 东非裂谷盆地及坦桑尼亚西南部上地壳的集成3D地质模型——对地热资源的影响

  东非大裂谷地区地热资源潜力评估与三维地质建模研究一、研究背景与区域概况东非大裂谷（EAR）作为全球构造活动最剧烈的板块边界之一，其西南部坦桑尼亚地区蕴藏着巨大的地热资源潜力。该区域包含Songwe盆地和Rungwe火山省两大关键构造单元，地表已发现多处温泉和热泉活动，显示出深部地热系统的高效导通特征。然而，由于区域地质演化复杂且数据获取受限，特别是关于基底深度、沉积层厚度及断层系统的精确认知不足，导致传统地热资源评估存在较大误差。研究团队针对这一核心问题，创新性地采用三维地质建模技术整合多源数据，重点突破以下技术瓶颈：1. 基底深度动态变化规律2. 沉积体系分层结构特征3. 断层系统与热液运移

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2025-12-13

• 用于知识库问答的语义解析与候选表达式

  本文由韩国浦项科技大学计算机科学与工程系的Nam Daehwan和Lee Gary Geunbae共同撰写，聚焦于知识库问答（KBQA）任务中语义解析器的优化方法。研究团队提出了一种融合候选表达式与类型约束的语法增强框架，显著提升了语义解析器的准确性和解码效率，并在两个权威数据集上验证了其有效性。### 核心问题与研究价值当前基于预训练语言模型（PLM）的语义解析器存在两大瓶颈：其一，传统语法规则难以有效利用知识库中的海量实体和关系信息；其二，解码过程中因约束条件过多导致效率低下。研究团队通过构建"候选表达式语法"框架，在保持语法约束的同时，实现了知识库元素的智能调用。### 创新方法解析##

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-13

• 通过特征增强和上下文细化实现被遮挡人物的重新识别

  当前，计算机视觉领域在行人重识别（ReID）任务中面临两大核心挑战：**数据分布失衡**与**多模态特征融合效率不足**。前者源于实际场景中行人遮挡、光照变化、背景干扰等因素导致的有效数据样本不足，后者则体现在传统方法难以同时捕捉局部细节特征与全局语义信息。Dongcan Liu与Linfeng Jiang团队在《Feature Enhancement and Contextual Refinement (FECR)》中提出了一套系统性解决方案，通过三个递进式模块重构了特征提取与融合的范式。**研究背景与核心问题** 行人重识别在智慧安防、交通监控等场景中具有广泛应用价值，但实际部署时常遭遇

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-13

• 利用基于大语言模型的角色扮演代理模拟学生的学习行为：一种数据驱动且受认知科学启发的框架

  在智能教育领域，大规模语言模型（LLMs）的应用正逐步从基础问答转向深度学习行为模拟。研究者发现，尽管LLMs在生成标准答案方面表现优异，但在复现学生从错误尝试到概念修正的完整思维轨迹、捕捉不同能力层级学生的认知差异等方面仍存在显著局限。这种局限性直接影响了教育应用场景中自适应反馈的精准性和教学策略的有效性。当前主流的虚拟学生建模方法主要依赖固定角色设定，例如通过预设的语言风格或背景信息来模拟特定类型学生。但这种表面化的角色扮演难以实现认知层面的真实复现，导致系统能够有效模仿对话流程，却无法准确再现学生解题时的知识迁移路径、错误归因逻辑以及自我纠正机制。这种现象在数学教育场景尤为突出，学生可能

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-13

• 在伴有膈肌切除的细胞减灭手术中，高温胸腔内化疗的影响

  罗宾·吉拉德（Robin Girard）|爱德华·鲁塞尔（Edouard Roussel）|朱利安·科热（Julien Coget）|莉莲·施瓦茨（Lilian Schwarz）|让·皮松（Jean Pinson）|让-雅克·图埃奇（Jean-Jacques Tuech）法国鲁昂大学医院消化外科，F-76000 鲁昂摘要背景在结合热灌注腹腔化疗（HIPEC）的细胞减灭手术（CRS）中，膈肌受累的情况很常见，通常需要行全层切除。这种手术存在胸膜转移的风险，因此有人提出采用热灌注胸腔化疗（HITHOC）作为预防措施。虽然HITHOC已在恶性胸膜间皮瘤和胸腺肿瘤的研究中得到应用，但关于腹膜表面恶性肿

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-12-13

• 循环肿瘤细胞可预测头颈部黏膜鳞状细胞癌的复发

  头颈部黏膜型鳞状细胞癌（HNmSCC）的循环肿瘤细胞（CTC）检测与预后评估研究背景与现状头颈部癌症（HNC）作为全球第七大常见恶性肿瘤，具有高复发率和较差的远期生存特点。尽管手术切除是主要治疗手段，但超过50%的患者会在术后两年内出现局部复发或远处转移，五年生存率仅32%。当前临床评估主要依赖影像学检查和病理组织学分析，存在滞后性且无法实时监测肿瘤进展。液体活检技术因其无创性和动态监测优势，在肿瘤复发预警领域展现出潜力，但HNC尚缺乏特异性血液生物标志物。研究团队创新性地采用AccuCyte-CyteFinder平台进行CTC检测，该技术通过密度离心法实现血液样本的初步纯化，再结合抗上皮膜抗

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-12-13

• 因临床或操作原因未接受新辅助化疗-免疫治疗的符合阶段治疗条件的患者的治疗结果：一项真实临床实践分析

  Cecilia Pompili | Pooja Bhatnagar | Katy Clarke | Kevin Franks | Joshil Lodhia | Marco Nardini | Daniel Otter | Elaine Teh | Peter Tcherveniakov | Alessandro Brunelli英国利兹大学以患者为中心的结局研究部门摘要背景我们的研究旨在评估那些符合新辅助化疗-免疫疗法适应症但未接受该治疗而直接接受手术治疗的患者的预后情况。方法本研究纳入了2023年4月至2024年12月期间所有接受肺切除术的连续患者，这些患者患有临床II期和III期非小细胞

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-12-13

• 专家医生们确定了用于评估成人发病型斯蒂尔病（Still's disease）疾病活动度的各项指标：一项基于网络的德尔菲（Delphi）研究的结果为欧洲风湿病协会联盟（EULAR）制定针对这些患者的疾病活动度评估标准提供了依据

  成人Still病（AOSD）活动评估标准的制定研究一、研究背景与意义成人Still病是一种以持续发热、关节症状和多系统受累为特征的罕见自身免疫性疾病。尽管近年来生物制剂的应用显著改善了患者预后，但当前缺乏统一、客观的疾病活动评估工具。现有评估体系多借用类风湿关节炎（RA）的DAS28或ACR标准，或沿用Pouchot系统评分，但这些方法在敏感性、特异性和临床适用性方面存在明显不足。如何建立符合AOSD病理特征的活动评估标准成为亟待解决的难题。二、研究方法与实施流程本研究采用德尔菲法进行三阶段专家咨询，整合了循证医学和临床经验：1. **文献综述阶段**：系统检索近十年相关研究，提取28项潜在评

  来源：EULAR Rheumatology Open

  时间：2025-12-13

• 欧洲风湿病联盟（EULAR）关于制定成人发病型斯蒂尔病（Still’s disease）疾病活动度评估标准时需要考虑的要点

  ### 成人Still病（AOSD）疾病活动评估欧洲共识要点解读#### 研究背景与核心问题成人Still病（Adult-Onset Still’s Disease, AOSD）作为一种以发热、关节痛、皮疹为特征的全身性炎症性疾病，其诊断和治疗标准长期存在争议。尽管国际学术界已将AOSD视为儿童Still病（Systemic Juvenile Idiopathic Arthritis, SJIA）的成人 counterpart，但临床实践中缺乏统一、可靠且可推广的疾病活动评估工具。这一现状导致药物疗效研究存在以下问题：1. 评价指标不一致，难以横向比较研究结果2. 缺乏标准化定义影响临床试验设

  来源：EULAR Rheumatology Open

  时间：2025-12-13

• 一种结合可解释性和云模型的混合深度学习模型，用于大坝变形及动态风险预警

  本文针对水工建筑物健康监测领域的关键技术难题，提出了一套创新性的智能预测与风险评估解决方案。研究团队通过整合双向长短期记忆网络（BiLSTM）与Transformer架构的深度学习模型，结合可解释性人工智能（XAI）方法与云模型风险量化技术，构建了"预测-解释-评估"三位一体的智能决策体系，为水利工程安全监测提供了全新的技术范式。一、研究背景与问题提出在水利工程领域，大坝变形监测是保障工程安全的核心环节。当前传统预测模型存在明显局限性：物理模型依赖精确参数且计算成本高昂；统计模型假设线性关系导致非线性问题处理能力不足；常规机器学习方法虽然能捕捉复杂非线性特征，但存在参数敏感性强、高维数据误差累

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 考虑参数扰动的质子交换膜燃料电池系统的区间自适应多目标优化

  本研究针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统在不确定参数条件下的多目标优化问题，提出了一种基于区间自适应策略的多目标粒子群优化算法（IAMOPSO）。该算法通过融合不确定性量化技术与动态优化机制，有效解决了传统确定性优化方法在参数波动场景下的性能衰减问题。在模型构建阶段，研究团队建立了包含空气管理系统、氢气管理系统、湿度控制系统和热管理系统在内的全栈系统模型。特别针对阴极压力这一关键参数，通过建立非线性系统方程揭示了其与输出功率、系统效率之间的复杂耦合关系。不同于传统单目标优化方法，研究创新性地引入了非参数核密度估计技术，该技术能够在不依赖已知概率分布假设的情况下，准确获取参数的不确定性分布

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 一个适用于低质量数据的强大联邦学习框架及其应用

  近年来，联邦学习（Federated Learning, FL）作为隐私保护型机器学习框架，在工业物联网、医疗健康和金融等领域展现出广泛的应用潜力。然而，传统FL架构在动态环境下面临两大核心挑战：其一，静态的模型架构难以适应数据分布的动态变化，导致模型泛化能力受限；其二，恶意数据投毒不仅影响单节点模型质量，更可能通过聚合机制扩散至全局模型。针对这些问题，研究者提出了一种融合结构化增量建模与动态权重聚合的创新框架，为工业场景中的实时数据处理提供了新的解决方案。联邦学习的核心价值在于在不共享原始数据的前提下实现模型协同训练。其典型流程包括客户端本地训练、参数上传、服务器聚合以及全局模型下发。然而，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 基于数字孪生数据和改进的生成对抗网络模型，对热疲劳损伤的热压焊接电极的温度场进行实时预测

  近年来，在热压焊（TCB）工艺的智能化监测领域，研究人员正致力于突破传统实验方法的局限性。本文提出了一种融合数字孪生技术与生成式人工智能的创新解决方案，重点解决了两个关键问题：其一，如何建立可动态更新且适应复杂热疲劳损伤的电极数字模型；其二，如何实现电极表面温度场的快速预测。这一研究在以下几个方面实现了突破性进展。在模型构建层面，研究团队创新性地采用了"物理仿真-数据驱动"的双轨建模策略。通过建立健康电极的有限元仿真基准模型，结合材料热物理特性与焊接工艺参数，首次实现了对电极内部三维温度场的动态重构。该模型通过周期性更新几何参数和材料属性，能够准确模拟电极在裂纹扩展、表面氧化等典型损伤状态下的

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 正念冥想能够在监控条件受限的情况下提升基于时间的前瞻性记忆表现

  本研究聚焦于正念冥想对时间基于的前景记忆（TBPM）的影响机制，通过控制时间监控条件揭示其作用边界。实验采用2（组别：正念组/对照组）×2（监控条件：有限/充分）被试间设计，选取95名自愿参与的大学生作为研究对象，通过行为实验验证正念干预对TBPM能力的提升效应及其作用条件。在实验设计层面，研究者创新性地引入时间监控条件作为调节变量。有限监控条件通过减少外部时间线索（如电子时钟显示）的提供，迫使被试主要依赖内部时间感知系统完成任务；而充分监控条件则通过强化外部时间提示，降低对内部认知资源的依赖。这种双条件设计有效区分了正念冥想对TBPM的直接影响与外部监控条件的调节效应。核心研究发现显示：正念

  来源：Consciousness and Cognition

  时间：2025-12-13

• 各国在社会经济发展和文化层面的差异与工人对人工智能的经济预期有关：来自31个国家的证据

  本研究聚焦于全球31个国家超过14,651名工人对人工智能（AI）经济影响的预期差异，揭示了国家层面的社会经济水平和文化特征如何系统性塑造个体的AI认知。通过混合效应模型分析，研究发现三个核心结论：首先，多数工人对AI的经济预期总体偏积极，但存在显著跨国差异；其次，高人类发展指数（HDI）国家工人对AI的预期更消极，而文化紧密性更高的国家工人预期更积极；最后，个体特征与国家层面的预测因素存在交互作用，特别是性别、收入和教育水平会调节HDI的影响效应。### 一、研究背景与核心问题当前AI技术正重塑全球劳动力市场，但其对经济的影响存在显著的地域分化。既有研究多关注AI的技术属性与劳动力市场结构的

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-12-13

• 含氧多环芳烃的稳定性与光激发：水分子氢键的影响

  José L.F. Santos | Gabriel L.C. de Souza分子化学与物理系，圣卡洛斯化学研究所，Trab. São Carlense大道400号，Arnold Schimidt公园，圣卡洛斯，13560-970，SP，巴西摘要我们对源自菲朗throline的氧化多环芳烃（O-PAHs）的基态和五个最低激发态进行了计算研究：9,10-菲朗threnequinone、4,7-菲朗throline-5,6-dione和1,10-菲朗throline-5,6-dione。基态和激发态的性质是通过密度泛函理论（DFT）和时变DFT在CAM-B3LYP/cc-pVTZ理论水平上进行的

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-12-13

• 协同作用的Ba/Na促进作用在BaFe₂O₄衍生催化剂中增强CO₂加氢制轻质烯烃的过程

  本研究聚焦于开发新型钡钠共修饰铁基催化剂，以提升二氧化碳加氢制轻质烯烃的催化性能。实验团队采用溶胶-凝胶法结合浸渍法，成功制备了不同钠负载量（x=0.05、0.06、0.07）的钡钠共修饰铁催化剂（xNa/BaFe₂O₄）。通过对比单一修饰催化剂与钡钠双修饰体系的性能差异，发现当钠负载量为0.06时，催化剂展现出最优的催化活性。在120小时连续运行测试中，该催化剂的二氧化碳转化率达到36.59%，C₂-C₄烯烃选择性达42%，时空产率达11.85 mmol·g⁻¹·h⁻¹，且催化剂活性保持稳定。从材料设计角度，研究团队选择了钡改性铁基催化剂作为基础体系。钡的引入不仅优化了催化剂的晶体结构，更通

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-12-13

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