• 生成式人工智能（GenAI）和社交媒体如何为癌症幸存者及专业人士提供心理社会信息支持？通过结构化主题建模进行探索与比较

  癌症不仅是一种全球范围内的主要致死原因，还对癌症患者、接受治疗的个体以及长期与癌症共存的幸存者造成深远的心理社会影响。这些心理社会结果包括社交关系的疏离、情绪困扰、生活质量下降以及其他与治疗相关的复杂问题。这些心理社会问题凸显了癌症幸存者在情感支持、身体功能管理、信息获取和社交支持网络方面的重大需求。尽管心理社会肿瘤学护理在过去几十年中取得了显著进展，但服务可及性和专业人员数量的不足仍然限制了该领域的实践推广。未满足的心理社会需求已成为全球关注的焦点，无论癌症类型或年龄群体如何，都会影响幸存者的福祉和健康结果。特别是在疫情后，这些需求变得更加迫切，尤其是在发展中国家，心理社会护理的可及性依然有

  来源：European Journal of Oncology Nursing

  时间：2025-10-22

• 基于机器学习设计的非贵金属高熵电催化剂，用于碱性氢气演化反应

  高熵合金（High-Entropy Alloys, HEAs）因其丰富的组成多样性以及灵活的局部原子配置，近年来成为一种有前景的电催化剂材料，特别是在利用可再生能源驱动可持续氢气生产方面。这些合金通常由五种或更多金属元素以近等摩尔比例组成，其结构的无序性和多组分特性赋予了它们在催化反应中独特的性能表现。然而，由于HEAs的高组成维度和复杂的局部环境，传统方法在识别活性位点和实现合理的催化剂设计方面面临巨大挑战。为了应对这些问题，研究团队开发了一种集成、数据驱动的框架，以加速非贵金属高熵合金催化剂的发现，特别是在碱性条件下的氢气析出反应（Hydrogen Evolution Reaction,

  来源：eScience

  时间：2025-10-22

• 一种用于分割露天矿道路的新框架

  在现代采矿工程和智能系统的发展背景下，对露天矿道路网络的精确分割成为实现矿山数字化和自动驾驶应用的关键环节。露天矿的道路系统不仅是矿产运输和设备调度的基础，还对矿区的整体运营和管理起着至关重要的作用。然而，露天矿的道路环境极为复杂，常常受到机械压实、地质侵蚀以及矿石粉尘覆盖等多重因素的影响，导致道路分割结果存在边界模糊、空洞、断裂以及几何变形等问题，严重影响了测量的精度和可靠性。为解决这些挑战，本文提出了一种新的道路分割网络——MRS-Net（Mining Road Segmentation Network），该网络结合了局部特征增强与全局语义建模的优势，旨在提升露天矿道路分割的准确性与鲁棒性

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• AFEformer：一种用于时间序列预测的自适应频率增强变换器

  时间序列预测（Time Series Forecasting, TSF）作为一项关键的研究领域，在现实世界的众多场景中有着广泛的应用。从能源消耗、交通规划、经济预测到天气预报和疾病传播预测，TSF技术贯穿于我们日常生活的各个方面。随着数据科学的发展，TSF的方法也经历了从传统的统计方法和机器学习技术，逐步演进到基于深度学习的先进模型。尽管深度学习方法在处理复杂、非线性的时间依赖关系方面表现出色，但传统的统计模型和机器学习方法仍然在某些特定任务中具有其独特的优势。然而，这些方法在面对长期预测时往往显得力不从心，特别是在数据维度较高或存在多季节性模式的情况下。传统的统计方法主要包括移动平均（Mov

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 用于无人机小目标检测的双域注意力机制

  小目标检测是目标检测领域中的一个关键子方向，专注于对像素数量极其有限的小型物体进行精确的分类和定位。随着无人机（UAV）技术的广泛应用，小目标检测在高分辨率空中图像中的重要性日益凸显。然而，由于环境限制和设备特性，无人机拍摄的图像常常在小目标的质量和分辨率上出现严重退化，这给保留空间细节和频率成分的双域特征带来了巨大挑战。在传统的检测系统中，小目标往往因为特征信息不足、背景干扰严重以及尺度变化等问题，导致其在识别过程中难以被准确捕捉。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于双域注意力机制的小目标检测方法，旨在通过同时关注空间和频率两个维度来提升小目标识别的性能。在空间域方面，我们设计了一种名为“步

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 通过基于混合多神经网络的算法对铣削力进行长期序列预测

  在现代计算机视觉技术迅速发展的背景下，无人机图像中的小目标检测已成为一个备受关注的研究领域。由于无人机在高空拍摄时受到环境因素的限制，所获取的图像往往存在严重的细节退化和分辨率下降问题，这给小目标的识别带来了巨大挑战。传统的目标检测模型虽然在处理常规大小目标时表现出色，但在面对小目标时却面临双重困境：一方面，目标本身的像素覆盖面积有限，使得特征提取变得困难；另一方面，图像在采集过程中受到光照、天气、遮挡等因素的影响，导致目标特征模糊不清，难以与背景有效区分。因此，如何在保持图像空间细节的同时，提升小目标在频率域中的可区分性，成为研究的重点。本研究提出了一种双域注意力机制（Dual-Domain

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 一种结合机器学习与有限元仿真的混合框架，用于渗透阻力分析

  在现代结构工程领域，混凝土作为一种关键材料，广泛应用于防护结构的设计中，其主要目的是抵御极端条件下的冲击和爆炸。无论是军事防御系统还是基础设施建设，混凝土的抗冲击性能都至关重要。然而，准确预测混凝土结构在高冲击速度下的穿透行为仍然是一个挑战，因为这一过程涉及复杂的物理机制，包括材料的非线性响应、冲击速度与几何形状的相互作用，以及混凝土内部的破坏模式。为了应对这一挑战，研究者们开始探索人工智能（AI）与有限元（FE）模拟相结合的方法，以提升预测模型的可靠性与效率。近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等算法的广泛应用，研究者们在混

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 一种基于机器学习的数字孪生框架，用于泰国北部清迈市的城市空气质量自适应管理

  在现代建筑领域，钢筋混凝土（RC）结构因其出色的力学性能和成本效益而被广泛应用于桥梁、建筑等工程中。然而，随着这些结构的服役时间延长，腐蚀问题逐渐显现，成为影响结构耐久性和安全性的关键因素。腐蚀不仅会削弱钢筋的截面面积，还会降低其屈服强度和与混凝土之间的粘结强度，从而导致非线性的破坏模式。这种破坏模式会进一步引发混凝土保护层的开裂和剥落，严重影响结构的整体性能和使用寿命。面对这一挑战，传统方法如自然暴露试验、电化学加速、盐雾试验和干湿循环试验虽然能够揭示腐蚀机制和模拟环境条件，但存在诸多局限性。自然暴露试验虽然能够准确反映复杂气候下的腐蚀情况，但其耗时长、成本高且受到不可控环境变量的影响。而电

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 基于深度学习的建筑行业中散装材料的现场识别与体积测量

  ### 深度学习驱动的建筑物料自动识别与体积测量方法在现代建筑行业中，原材料的精确和高效管理是确保项目顺利进行的关键因素。传统方法在处理大量物料的体积测量时存在一定的局限性，例如基于锥形估算的方法虽然简单，但精度较低；而利用物料密度和称重站进行计算的方法虽然较为准确，但并非所有设施都具备这样的设备。因此，开发一种高效、准确且能够适应复杂施工环境的新型测量技术成为亟需解决的问题。本研究提出了一种结合RGB摄像头与LiDAR传感器的混合深度学习方法，用于建筑物料的自动类型识别与体积测量。该方法利用了先进的计算机视觉技术，结合深度神经网络（DNN）模型，实现了对物料类型和体积的精确分析。通过将2D图

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 利用机器学习算法评估振动圆柱体中的电压和功率预测：来自风洞实验的见解

  这项研究聚焦于利用流体-结构相互作用（FIV）实现低功率能量收集，尤其是在圆柱体并列布置时的复杂情况。随着可持续能源需求的增长，以及无线传感器和自主设备在工程领域的广泛应用，FIV能量收集技术正逐渐成为一种具有潜力的解决方案。圆柱体在流体作用下产生的振动，可以通过适当的转换装置将机械能转化为电能，从而为小型设备提供电力支持。然而，由于流体-结构相互作用的非线性特性，准确预测由此产生的电压和功率仍然是一项挑战。为了应对这一挑战，研究团队在风洞中进行了实验，生成了三个不同的数据集，分别对应于不同的并列圆柱体配置。这些数据集用于评估三种机器学习回归算法——支持向量回归（SVR）、梯度提升回归（GBR

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 一种具有多色特征的自适应图像去雾网络，适用于复杂的真实世界雾景

  在现实世界中，雾霾天气是一个普遍存在的现象，它对视觉任务的准确性与可靠性带来了严重影响。尤其是在自动驾驶、导航等高阶视觉任务中，雾霾的存在可能导致图像质量下降，进而影响系统的判断与决策。因此，开发一种能够有效应对多种雾霾场景的去雾算法显得尤为重要。现有的去雾模型大多针对特定类型的雾霾进行了优化，难以在不同雾霾条件下保持良好的泛化能力。此外，这些模型通常在RGB颜色空间中提取特征信息，但在处理不同雾霾场景时，往往无法充分提取到足够的细节和色彩信息，导致去雾后的图像出现色彩失真或细节丢失的问题。为了解决上述问题，本文提出了一种名为AdaNet的自适应网络，旨在应对四种常见的雾霾场景：轻度均匀雾霾、

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 利用深度多层外源网络的机器学习解决方案，用于模拟针对关键基础设施中网络资源的分布式拒绝服务攻击

  在当前数字化快速发展的时代，关键基础设施（Critical Infrastructure, CI）正变得越来越依赖于网络技术，这使得它们成为网络攻击，尤其是分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service, DDoS）的主要目标。DDoS攻击通过大量恶意流量冲击网络，使得合法用户无法正常访问服务，对社会运行、国家安全和经济稳定构成了严重威胁。随着网络攻击手段的不断演变，传统的防御机制已显得力不从心，因此，研究如何利用先进的模型和方法来提升关键基础设施的抗攻击能力变得尤为重要。为了应对DDoS攻击带来的挑战，本文提出了一种基于流行病模型的攻击系统，旨在通过机器学习和

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 欠驱动软按摩理疗机器人的逆补偿与自适应模糊积分滑模控制

  本研究聚焦于一种新型的软体机器人技术，其旨在解决传统针灸推拿过程中存在的控制难题。针灸推拿作为一种古老的中医疗法，广泛应用于健康维护和疾病预防领域，然而其操作通常依赖于经验丰富的专业人士，不仅需要长时间的学习和训练，而且在实际应用中存在一定的安全风险。因此，开发一种能够安全、精确执行针灸推拿任务的机器人系统成为研究重点。为了实现这一目标，研究团队设计并制造了一种软体推拿机器人（Soft Massage Physiotherapy Robot, SMPR），该机器人由可穿戴外壳和多个气动推拿执行器（Pneumatic Physiotherapy Actuator, PPA）组成。可穿戴外壳上设有

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-22

• 综合性的网络毒理学和转录组学分析揭示了挥发性有机化合物暴露与类风湿性关节炎之间的致病机制

  挥发性有机化合物（VOCs）作为一类重要的空气污染物，近年来被广泛认为与类风湿性关节炎（RA）的发生和进展存在密切联系。尽管已有大量研究关注VOCs对RA的影响，但其具体的生物机制和关键靶点仍不明确。本研究通过整合网络毒理学、转录组学分析以及分子对接技术，系统地揭示了VOCs如何通过多种信号通路和核心靶点参与RA的发病过程，从而改变免疫细胞与滑膜细胞之间的相互作用。研究结果不仅为VOCs相关的RA防治提供了理论依据，还为环境与疾病相互作用的研究提供了新的视角。类风湿性关节炎是一种系统性自身免疫性疾病，主要特征为慢性滑膜炎症和渐进性骨破坏，常导致不可逆的关节和器官损伤。尽管在治疗方面取得了显著进

  来源：Economics & Human Biology

  时间：2025-10-22

• 玉米赤霉酮通过活性氧（ROS）介导的细胞凋亡和自噬机制损害滋养层功能：对不明原因的反复自然流产现象的机制性解析

  研究团队近期的一项重要发现揭示了霉菌毒素——赤霉烯酮（Zearalenone，简称ZEN）对女性复发性自然流产（Unexplained Recurrent Spontaneous Abortion，简称URSA）可能产生的潜在影响。这项研究不仅通过分析URSA患者的卵泡液中ZEN的浓度，还利用HTR-8细胞和大鼠初级滋养层细胞，深入探讨了ZEN对胚胎发育过程中关键细胞功能的干扰机制，为理解某些妊娠并发症的成因提供了新的视角。研究中发现，URSA患者卵泡液中的ZEN浓度显著高于健康对照组，这一发现表明ZEN可能在某些情况下与自然流产的发生存在关联。ZEN作为一种具有雌激素样作用的霉菌毒素，广泛存

  来源：Economics & Human Biology

  时间：2025-10-22

• RNA m6A识别蛋白YTHDF3与UBE2G2、m6A甲基化及ACSL4泛素化之间的相互作用促进了细胞的铁死亡（ferroptosis）过程，从而介导了苯的血液毒性效应，并揭示了褪黑素（melatonin）的防护作用

  苯并(a)芘是一种常见的环境污染物，广泛存在于工业排放、汽车尾气以及室内装饰材料中。由于其对造血系统的毒性作用，苯并(a)芘已被确认为儿童白血病的主要诱因之一。然而，其具体的分子机制尚未完全阐明。近年来，表观遗传学研究逐渐揭示了RNA修饰在多种疾病中的关键作用，其中N6-甲基腺苷（m6A）修饰作为重要的RNA后转录调控方式，其功能依赖于m6A识别蛋白（m6A readers）的参与。本研究通过综合分析m6A RNA修饰和转录组数据，首次发现YTHDF3这一m6A识别蛋白在苯并(a)芘诱导的造血毒性中起关键作用，并进一步揭示其通过调控UBE2G2的表达影响ACSL4的泛素化过程，从而促进脂质过氧

  来源：Economics & Human Biology

  时间：2025-10-22

• DWTNet：一种用于旋转机械故障特征提取的新型双分支交互式网络

  在旋转机械的故障诊断与健康监测过程中，有效的故障特征提取是至关重要的。然而，环境噪声的干扰常常削弱振动信号中的关键故障特征，使得故障识别变得困难。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的双分支交互网络，命名为DWTNet，该网络结合了离散小波变换（DWT）与深度学习技术，旨在提高在噪声环境下的特征提取能力。DWTNet通过使用能量优化的小波基，将原始振动信号转化为时频表示，从而捕捉不同频率带中的重要故障特征。随后，该网络通过两个交互分支对这些时频谱图进行处理：一个分支用于精细的特征提取，另一个分支则用于更广泛的上下文分析。两个分支通过自适应加权策略进行动态融合，以优化诊断性能。实验结果表明，该方

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-22

• UCV-Net：一种结合条件变分自编码器的青花瓷图像修复模型

  在当今数字化时代，图像修复技术在文化保护、医学影像处理以及数字图像编辑等领域发挥着重要作用。特别是在文化遗产保护方面，图像修复不仅能够帮助恢复历史文物的完整性，还能够为学术研究和公众教育提供高质量的视觉资料。蓝白瓷（Qinghua Ci）作为中国传统工艺的杰出代表，其修复工作具有特殊的挑战性。蓝白瓷的装饰图案复杂，钴蓝色调高度一致，釉面纹理细腻，这些特点使得传统图像修复方法难以满足其修复需求。本文提出了一种专门针对蓝白瓷图像修复的模型，即UCV-Net（U-Net与条件变分自编码器结合的模型），旨在解决现有技术在处理大规模缺失区域和复杂密集图案时所面临的局限。图像修复的核心目标是通过算法手段，

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-22

• 一种双触发可重新交联的预成型颗粒凝胶（RC-PPGs），用于提高低渗透性水库裂缝堵塞效果

  低渗透性储层是全球油气资源的重要组成部分。据统计，低渗透性储层占世界已探明油气储量的70%以上。在中国，低渗透性储层的已探明储量超过全国原油总储量的65%，并且其产量占比逐年上升，成为油气开发的主要目标之一。然而，低渗透性储层通常具有较低的渗透率（通常低于10毫达西）和自然能量不足的问题，因此需要通过注水或注气来补充能量并维持高效开发。由于这些储层具有较强的非均质性和显著的天然裂缝发育，注入的流体往往通过主要通道直接流入生产井，导致深层储层资源利用效率低下和大量注水的浪费。例如，在长庆油田的一个低渗透性区块中，由于严重的裂缝窜流，注水利用率仅为30%-40%，注入的大量水在储层中循环流动，显著

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-22

• 开发含有石榴籽纳米颗粒的海藻酸盐/PVP水凝胶，用于选择性去除重金属

  在当今社会，水是生命存在的基本要素，同时也是生物体进行多种生理和化学反应的关键介质。然而，随着工业化进程的加快，城市化的发展以及环境污染的加剧，水资源的安全性正面临严峻挑战。工业废水、农业排水以及生活污水中常含有多种重金属离子，如铅（Pb²⁺）、铜（Cu²⁺）和镍（Ni²⁺）。这些重金属因其高毒性、环境稳定性以及容易在生物体内累积的特性，成为水体污染中最危险的成分之一。它们不仅对人类健康构成威胁，还可能通过食物链逐步累积，对生态系统造成深远影响。因此，开发高效、经济且环保的重金属去除技术，是当前水处理领域的重要研究方向。在这一背景下，水凝胶作为一种新型的吸附材料，因其独特的三维网状结构和丰富的

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-22

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