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基于太阳能辅助熔融热解与热耦合化学循环燃烧的多联产系统生命周期评估：用于生产氢气、固体碳和电力
太阳能辅助甲烷热解耦合化学 looping 燃烧多能联产系统，生命周期评估显示其碳排放较传统方法降低12-46%，能效达81.4%，原材料减少11.33%。
来源：Fuel
时间：2026-03-06
在膨胀聚合物网络中分子的扩散与释放
分子扩散与释放的肿胀聚合物网络机制研究，揭示尺寸依赖的扩散-肿胀关系，建立力学扩散理论模型并验证其有效性。
来源：Extreme Mechanics Letters
双重增强型人类对象交互检测：基于内容的位置嵌入与受认知启发的推理
人-物交互检测中的位置感知增强与认知推理解码器设计，通过动态内容感知位置嵌入和分步交互推理模块提升复杂场景下的检测性能，实验表明在V-COCO和HICO-DET数据集上分别达到70.11%和39.77%的mAP。
来源：Expert Systems with Applications
高剂量奥沙利铂（120mg/m²）为基础的PIPAC方案在治疗晚期腹膜转移性疾病中的可行性及安全性评估：MINOS真实世界多中心研究
本研究回顾性分析91例晚期胃肠癌腹膜转移患者接受高剂量PIPAC-Ox治疗的真实世界数据，结果显示治疗可耐受，但腹痛等严重不良反应需优化镇痛方案。
来源：European Journal of Surgical Oncology
通过多视图对比学习从单细胞核糖核酸测序数据中推断有向基因调控网络
基因调控网络（GRN）推断在疾病机制和个性化治疗中具有重要意义。本研究提出多视图对比学习增强的图注意力网络（MCLGAT），通过局部高斯核GAT捕获直接调控关系，全局RA指数GAT挖掘高阶间接关联，结合对比学习动态调整特征权重，有效解决传统方法方向性缺失和特征提取不足的问题。实验表明，MCLGAT在7个单细胞RNA测序数据集上优于10种SOTA方法，并成功识别肺癌和乳腺癌的生物标志物及潜在治疗靶点。
来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence
一种新型的以效益为导向的多目标优化框架，用于优化燃煤锅炉的效率、NOx排放和H2S排放
燃煤锅炉需在效率提升、排放减少和安全生产间协同优化。本研究构建融合实时监测、支持向量回归（SVR）预测及SHAP可解释性分析的多目标优化框架，通过H2S与CO的线性关联实现安全监测数据在线获取，建立锅炉效率、NOx和H2S预测模型，利用SHAP分析筛选关键优化变量，并创新提出经济收益导向的综合评价指数，验证了协同优化对经济效益的显著提升作用。
硅晶格热导率的弹性应变工程：一项从头算研究
硅晶体在不同应变状态下的晶格热导率研究采用第一性原理计算，发现应变工程可使其降低90%或提高2%，并揭示各向异性变化规律。
保护金融RAG系统免受越狱攻击
针对大规模图像检索中传统三元组损失收敛慢、精度不足的问题，本文提出Deep Neighborhood-based Component Proxy Hashing（DNCPH）框架，通过引入可学习的邻域组件代理重构优化空间，设计NCP损失函数并证明其为原损失的上界，有效提升语义相似度和训练效率，在MIRFLICKR-25K、NUS-WIDE、MS-COCO数据集上验证优于SOTA方法。
跨性别与同性别群体的心智理论：对性别典型性欲望的认知
理论思维中性别差异对性欲推断的影响研究。基于误差管理理论，通过710名成年人的实验，发现男性高估女性性欲多样性、低估女性性爱前置时间，而女性对男性的推断同样存在偏差。同时，暗黑三元征特质与性欲推断偏差显著相关。该研究揭示了进化心理学视角下性别差异在亲密关系中的适应性机制。
来源：Evolution and Human Behavior
基于混合神经网络的盾构机刀盘总功率预测及其置信区间预测
盾构机总功率多步预测框架融合GRIME优化算法、VMD信号分解与Transformer-BiLSTM混合模型，通过自适应特征选择与分解模式优化提升信号质量，实现R²达0.98554的高精度预测，并采用KDE方法量化不确定度，为复杂地质条件下的智能盾构提供可靠决策支持。
生产效率与林业俱乐部的融合：拉丁美洲和加勒比地区的森林覆盖率趋势——迈向可持续的净零排放转型
该研究旨在通过俱乐部收敛视角分析拉丁美洲及加勒比地区林业覆盖率趋势，以揭示环境质量演变规律。采用FGLS和PCSE回归方法，发现三个俱乐部国家：巴西等生产力提升驱动森林恢复的俱乐部1；墨西哥等经历倒U型波动的俱乐部2；尼加拉瓜等人口扩张导致森林锐减的俱乐部3。核心贡献提出生产力效率假说，论证经济效率提升可降低自然资源消耗，为区域差异化政策制定提供理论依据。
来源：Forest Policy and Economics
一种轻量级、基于颗粒感知特征金字塔的网络，具有上下文感知能力，用于小型交通标志检测
针对小目标检测中的空间信息退化、语义模糊和特征不稳定性问题，提出LGP-FPN特征金字塔网络，结合尺度保持与上下文感知机制，增强细粒度空间信息与高阶语义的融合，并构建LGP-YOLO检测框架，在TT100K和CCTSDB数据集上精度分别达91.6%和93.8%，优于YOLOv8 7.9%和5.4%。
多模态推荐系统的修正性聚合与偏好感知
多模态推荐系统通过融合文本、图像等多模态信息缓解数据稀疏性问题，但现有方法存在用户偏好学习不足和物项关系语义缺失问题。本文提出CoPARec框架，通过动态聚合策略调整物项权重、负偏好机制抑制噪声影响、同构图修正优化物项关系，并引入对比学习增强跨模态表示一致性，在三个基准数据集上平均提升NDCG@10指标14%，有效缓解头部物项过占主导的问题。
通过改进的对抗性双深度Q网络算法，实现集成流程规划与调度以及可重构制造单元的应用
可重构制造系统与矩阵结构制造系统的集成过程规划与调度优化研究，提出改进的D3QN算法，通过混合整数规划模型和马尔可夫决策过程实现动态调度，有效降低makespan，实验验证优于传统方法。
十年随访研究：胶原酶注射与开放手术在杜普伊特伦病治疗中的对比 Camillo Fulchignoni, Silvia Pietramala, Marco Barbaliscia, Marco Passiatore, Ludovico Caruso, Adriano Cannella, Gianfranco Merendi, Lorenzo Rocchi, Giuseppe Taccardo, Rocco de Vitis
机器人辅助纵隔镜胸腺切除术术中意外开孔对侧胸膜缺损采用胶原蛋白垫闭合技术，成功避免二氧化碳张力性气胸及术后持续漏气，术后1天拔除引流管并出院，6个月随访无复发。
来源：Surgeries
以氨分解产生的H₂/N₂混合物为燃料的PEMFC（质子交换膜燃料电池）的运行机制及性能下降机制
质子交换膜燃料电池（PEMFC）在氨分解氢气载体下的性能退化机制及优化策略研究。通过实验与三维数值模拟，对比分析高纯氢（99H）、75H（75% H₂/25% N₂）和50H（50% H₂/50% N₂）三种燃料气在不同温度与流量下的极化曲线。研究发现氢稀释导致电压下降，存在氢气星缺与水热管理主导的两种工作模式，并通过数值模拟揭示了氧分压与水蒸气摩尔分数对性能影响的机理，提出基于稀释程度的操作优化建议。
通过使用大型语言模型学习与类别无关的基础属性来提升开放世界物体检测的性能
开放世界目标检测中提出OW-CFA方法，通过LLM构建类无关属性空间，结合AAR损失增强目标类激活，利用ERAS稀疏化提升属性可解释性，并设计UPE估计未知对象概率，在RWD基准上显著优于SOTA方法。
SEWING：一个可解释的集成机器学习框架，用于服装行业中缝纫工人工资增长的预测
提出SEWING可解释机器学习框架，通过三阶段集成模型预测缝纫工加薪，结合SHAP和LIME分析，在四组数据集上实现R² 0.996，有效提升薪酬决策公平性、透明度和行业效率。
基于持续学习和双注意力机制的公平性可解释卷积网络，用于缓解人类行为识别关键决策系统中的偏见问题
针对传统人类动作识别方法存在的误差高、依赖手工特征、缺乏透明度等问题，本文提出CLDA-FaXCoNet模型，结合持续学习、双注意力机制和SHAP可解释性技术，在UCF50数据集上实现98.14%召回率等优异性能。
探索亚洲内镜泪囊鼻腔吻合术研究趋势：一项文献计量分析 约西亚·伊尔玛（Josiah Irma） 萨拉斯瓦蒂·阿尼丁达·里兹基（Saraswati Anindita Rizki） 阿里夫·S·卡塔萨斯米塔（Arief S. Kartasasmita） 安加·卡蒂瓦（Angga Kartiwa） 伊拉瓦蒂·伊尔法尼（Irawati Irfani）
研究显示1972-2023年间亚洲国家内镜泪囊鼻泪管吻合术（Endo-DCR）文献发表量显著增长，印度（210篇）和中国（136篇）为主要贡献国。高频关键词包括"鼻内镜"、"硅胶管"、"泪道狭窄"、"术后并发症"，低频但重要的术语有"丝裂霉素C"、"黏膜瓣"、"成功率"、"激光"、"钻孔术"和"再手术率"。
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