• 将基于物理的建模与深度学习相结合，用于高分辨率的海洋垂直叶绿素-a浓度预测

  海洋叶绿素a垂直分布预测混合框架研究：融合物理模型与深度学习并采用贝叶斯模型组合提升精度，验证显示MAE降至0.0289 mg/m³，R²达0.97。

  来源：Marine Policy

  时间：2026-03-07

• 混合式的土地治理与传统土地所有权制度：斐济纳赖亚瓦村中社群主义与契约主义实践的共存

  如何传统社区土地治理中集体主义与契约主义共存机制研究——以斐济Naraiyawa村为例，采用混合方法对1387英亩土地和37户家庭进行调研，发现92%农户同时参与集体劳动与市场化生产，通过veiwekani和solesolevaki机制平衡传统与现代，气候与市场需求驱动决策但受文化嵌入系统调解，为太平洋岛屿提供传统伦理与可持续发展融合的治理范式。

  来源：Land Use Policy

  时间：2026-03-07

• 迈向抗偏见的放射学报告生成：分层对比学习与自适应知识图谱集成

  放射学报告生成中存在数据偏差和知识静态化问题，本文提出知识图谱引导框架，通过层次化对比学习对齐图像、报告与RadGraph三元组，动态构建病例相关图谱上下文，结合自适应多模态融合模块，有效提升临床效果。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 通过自监督对比预训练实现时间域与频率域一致性通用学习，用于哈勃太空望远镜（HST）转向架故障诊断

  针对高速列车 bogie 跨设备故障诊断中预训练模型与目标域潜在不匹配的问题，提出基于时间与频率域一致性自监督对比学习的 TF-DCNet 模型。通过双 Transformer 编码器构建时间域和频率域嵌入，利用一致性损失优化预训练，实现无需目标数据实例的知识迁移，有效缓解实验数据与工程数据分布差异，提升跨设备诊断性能。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 结构继承性与应力作用机制是控制安第斯山脉中部火山活动分布和规模的主要因素

  新生代火山活动受构造应力场和继承性 crustal 结构控制，沿 NW-SE 走向断层系统（如 Archibarca 和 Culampajá）集中分布，火山体积达1252 km³，速率峰值102 km³/Myr。演化分四阶段：早期 Miocene 局部火山活动，中期 Miocene 沿 NE-SW 结构扩展，晚期 Miocene-Earliest Pliocene NW-SE 走向火山高发，晚期 Pliocene-Quaternary 活动受限。

  来源：Journal of Volcanology and Geothermal Research

  时间：2026-03-07

• 新西兰结节病的临床特征、治疗及预后：毛利族患者与新西兰欧洲裔患者的比较研究

  尘肺病毛利人与新西兰欧洲裔患者临床特征比较： Waikato地区158例回顾性队列研究显示毛利患者眼部及皮肤受累率显著更高（P=0.045），肺纤维化发生率较低，但代谢综合征患病率更高（46%肥胖），两组间肺功能下降、住院及死亡率无显著差异。

  来源：Internal Medicine Journal

  时间：2026-03-07

• 还有改进的空间吗？评估将直肠脱垂患者转诊至三家三级医疗中心的准确性

  本研究评估了三所三级医疗中心对直肠脱垂转诊的诊断准确性，发现38.7%的病例被误诊，常见误诊为痔疮、盆腔功能障碍和直肠膨出。不同科室诊断准确率差异显著，建议加强转诊医生培训以提高诊断准确率，减少治疗延误和优化临床结局。

  来源：Colorectal Disease

  时间：2026-03-07

• GAAC：一种基于图注意力与自适应对比学习的强大虚假信息检测框架

  虚假信息检测模型GAAC通过图注意力网络与自适应对比学习提升鲁棒性，构建信息传播图分析用户交互关系，采用自适应图增强生成多样样本，结合对抗训练生成困难样本，实验表明在Twitter15、Twitter16和PHEME数据集上准确率分别达到91.4%、94.6%和86.2%，较现有最佳模型提升1.3%、2.6%和1.8%。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 保持信息流稳定性以实现稳健的网络剪枝

  模型剪枝在提升边缘设备效率的同时常导致鲁棒性下降，本文提出鲁棒信息流剪枝（RIFP）方法，通过分层建模信息流稳定性并动态分配剪枝预算，在保持高压缩率下显著提升模型对输入扰动和分布偏移的鲁棒性。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 熔岩管上方通胀隆起的形成过程

  熔岩管受内部压力膨胀形成地表脊，通过有限元模型提出解析尺度关系：膨胀脊高度与内部压力、杨氏模量及有效屋顶厚度相关。实验显示膨胀脊需在屋顶形成后400小时内形成，且需未完全冷却的软质屋顶。该方法为研究活性和静态熔岩流的结构与历史提供了新途径。

  来源：Journal of Volcanology and Geothermal Research

  时间：2026-03-07

• 预处理措施在减少淡水和沿海双壳类动物体内微塑料含量方面的有效性：对海产品安全及污染缓解的启示

  微塑料污染在热带贝类中的分布及处理效果研究，分析了淡水、河口和海水三种生态系统中三种贝类的微塑料含量及去除效率，发现常规 depuration 处理可减少 50-60% 微塑料，但小于 100 微米的颗粒仍残留，表面清洁和鳃部切除可进一步降低污染，但对纤维类塑料效果有限。

  来源：Marine Policy

  时间：2026-03-07

• 识别接受减肥手术后成本效益最佳的患者

  该研究通过mTree方法分析16,538例减重手术患者与匹配非手术患者的3年总医疗支出，发现存在8个亚组，其中5个亚组在测试集得到验证。胰岛素使用者且Gagne评分≤4的患者术后支出减少最多达4311美元。亚组识别对提升手术投资回报率至关重要，需进一步独立验证。

  来源：Health Services Research

  时间：2026-03-07

• 通过提示机制重新审视语言知识在大型语言模型中的作用

  大型语言模型（LLMs）中显式引入语言学知识的效果研究。提出两种提示策略：直接注入解析结构（LA）和链式分析指导（COL），并设计层级主谓宾（H-SVO）结构描述文本。实验表明在信息抽取和机器翻译任务中，显式知识显著提升性能（平均3.0%），减少无效输出和幻觉，H-SVO效果最优。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• DiMAE：一种基于状态空间建模的半监督社区检测框架，通过几何正则化的相似性扩散算法实现

  社区检测面临稀疏连接、噪声观测和模糊边界挑战，DiMAE通过几何正则化三重扩散生成稳定多尺度相似性序列，结合选择性Mamba状态空间编码器线性建模扩散深度，采用非负解码机制生成可解释社区原型，有效缓解过平滑问题，并在低标注（5%节点）场景下显著优于基线方法。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 通过多智能体强化学习实现合作特征选择中的弹性代理

  提出基于多智能体强化学习的弹性代理合作特征选择框架EAC-FS，通过动态调整特征所有权、分层信用分配和并行转移策略解决高维特征依赖性问题，显著提升计算效率与模型可解释性，实验验证其优于传统及现有RL方法。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 夜间人工光源以及海洋变暖对一种潮间带鱼类生理和行为的叠加效应与非叠加效应

  人工光污染与海洋变暖对岩岸鱼类幼体生理行为的影响研究。通过因子实验发现温度升高促进活动，人工光降低摄食，两者均提高代谢和吸收效率，存在交互作用。揭示多应力源对沿海生态系统的潜在影响。

  来源：Marine Policy

  时间：2026-03-07

• 云状层（Nepheloid layers）会影响超贫营养海域中沉降有机颗粒的碳氮（C:N）比例

  C:N比率与海陆架颗粒输运及沉降有机物的碳氮比值变化密切相关，研究显示冬季陆架颗粒经中间 nepheloid 层输运贡献约40%，且低运输期（LTP）因陆源颗粒更稳定导致C:N比值增加更显著，影响碳泵效率。

  来源：Marine Chemistry

  时间：2026-03-07

• 基于因果推断和可解释人工智能的量子深度学习在预测设备剩余使用寿命中的应用

  准确预测剩余使用寿命（RUL）对工业可靠性至关重要，但传统方法存在过拟合、解释性差和计算成本高的问题。本文提出量子增强逆Transformer（QiTransformer），结合LiNGAM因果推断和可解释AI，通过因果剪枝优化特征空间，利用量子注意力机制捕捉时序依赖，在电池和NASA发动机数据集上验证其预测精度和效率优势，并识别关键特征。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• 用于跨领域虚假新闻检测的领域自适应专家混合模型

  针对跨领域假新闻检测（CFND）中知识迁移和领域适应的挑战，提出MEDAG模型。通过零样本提示学习构建动态隐式领域分布，设计混合专家架构并利用超网络动态调整参数，有效缓解领域偏移问题。实验表明，MEDAG在英文和中文数据集上分别提升1.38%和1.74%-2.12%的F1分数。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

• TIER-CNet：一种结合热传递语义的生成对抗网络，用于红外图像清晰化与温度场预测

  红外图像增强与热力学约束的生成对抗网络研究，提出TIER-CNet模型，通过改进CvT架构和熵减模块融合视觉语义与热力学原理，在CFD数据集验证下SSIM达0.994，PSNR达40.84，有效解决低分辨率红外图像的物理一致性增强问题。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-07

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