• 面向6G感知通信融合网络的算力感知型融合服务化架构研究

  随着第六代移动通信系统(6G)的快速发展，集成感知与通信(ISAC)作为一种新兴服务正逐渐成为现实。与传统通信不同，ISAC要求基站(gNB)不仅完成数据传输，还需具备环境感知能力，如检测无人机、车辆、行人等非通信目标。然而，现有5G核心网(5GC)的架构设计存在固有局限——无线接入网与核心网严格分离，所有控制面消息必须通过接入与移动性管理功能(AMF)网关进行代理转发。这种设计在面对数据量大、计算密集的ISAC服务时暴露出两大瓶颈问题：一是计算负载无法在分布式的计算资源间灵活分配；二是AMF接口面临巨大压力，可能成为系统性能的制约因素。针对这些挑战，KDDI研究所的Sohei Itahara

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• 面向国际化域名同形异义词攻击的实时Web防护模型研究

  随着互联网全球化进程的加速，国际化域名(IDN)允许使用非ASCII字符（如中文、阿拉伯文等）注册网站地址，极大提升了非英语用户的网络访问体验。然而，这种便利性也带来了新的安全漏洞——攻击者可以利用视觉相似的字符（称为同形异义词，Homoglyph），例如西里尔字母"а"(U+0430)和拉丁字母"a"(U+0061)，注册与正规网站极其相似的恶意域名。根据2023年全球DNS威胁报告，90%的组织遭受过基于域名的攻击，平均每次损失高达110万美元。这种"同形异义词攻击"已成为网络钓鱼的主要手段之一，严重威胁网络安全。为解决这一问题，研究人员在《IEEE Access》上发表了题为"A Web

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• MDTrack：利用毫米波雷达和孪生网络实现微多普勒辅助的多目标跟踪

  摘要：在动态环境中进行目标跟踪是基于雷达的室内系统的关键组成部分，尤其是在多目标场景中，保持目标身份的一致性是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于毫米波（mmWave）雷达的微多普勒辅助多目标跟踪方法（MDTrack），该方法结合了微多普勒（μ-Doppler）特征来实现有效的目标重关联和身份保持。该方法首先从雷达数据中提取共存目标的μ-Doppler频谱图，并应用基于双阈值的过滤方法来评估频谱图的质量。随后，使用一种名为S-DCNN的孪生深度卷积神经网络来评估不同目标轨迹段之间的身份一致性，从而无需依赖显式的身份标签即可实现目标重新识别。接下来，MDTrack采用了一种轨迹重关

  来源：IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

  时间：2025-12-11

• 集成传感与反向散射通信在多用户NOMA系统中的性能分析

  摘要：将传感与通信（ISAC）功能集成到无线网络中是推动未来技术发展的关键策略。背散射通信凭借其超低功耗和被动传输特性，特别适合应对物联网（IoT）和6G环境中能源限制带来的挑战。本文提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的背散射ISAC系统。该系统采用全双工基站（BS），通过NOMA技术为大量用户提供服务，同时利用背散射标签增强通信和传感功能。背散射标签反射基站发送的信号，从而实现数据回传至基站，并提升NOMA用户的通信性能。基站则从这些反射信号中获取环境信息。针对不同的背散射方式（寄生式和共生式），推导出了通信和传感任务的中断概率表达式。此外，还分析了系统参数对中断概率的影响，以评估系统

  来源：Journal of Web Engineering

  时间：2025-12-11

• 自触与他触的神经生理差异：多模态证据揭示感觉衰减与自我-他人区分的独特机制

  你是否曾想过，为什么自己挠自己痒痒不会笑，而别人轻轻一碰就可能让你忍俊不禁？这背后隐藏着一个关于“自我”与“他人”触觉区分的神秘机制，即大脑对我们自身产生的触觉刺激会进行“感觉衰减”（Sensory Attenuation）。这种自我触觉（Self-touch）的减弱现象，是身体自我意识（Bodily self-awareness）和社会互动的基础，但其背后的神经机制至今仍是认知神经科学的热点问题。传统理论认为，当我们执行一个动作时，大脑会生成一份运动指令的副本（即“efference copy”），用于预测动作将产生的感觉后果。如果实际感觉与预测匹配，大脑就会“调低”这种感觉的强度，这就是为

  来源：IEEE Transactions on Affective Computing

  时间：2025-12-11

• 情感嵌入：从异构情感数据集中学习稳定且统一的抽象表示

  在人工智能蓬勃发展的今天，情感计算作为连接人类情感与机器智能的重要桥梁，正面临着一个根本性挑战：情感表达的多样性与表示格式的碎片化。从文字、语音到图像视频，情感以多种模态呈现；从基本情感类别到维度空间，研究者们采用了数十种不同的标注体系。这种“巴别塔”式的混乱局面，导致各个研究团队构建的数据集和模型如同孤岛，难以相互比较和集成，严重阻碍了情感计算领域的整体进展。正是在这样的背景下，德国耶拿大学JULIE实验室的Sven Buechel和Udo Hahn在《IEEE Transactions on Affective Computing》上发表了开创性研究，提出了一种名为“情感嵌入”的统一解决方

  来源：IEEE Transactions on Affective Computing

  时间：2025-12-11

• 近场双基地雷达系统中基于多普勒的速度估计误差界分析

  随着第六代移动通信系统（6G）的快速发展，集通信与感知功能于一体的技术范式正成为无线通信领域的重要研究方向。特别是在自动驾驶、智能交通等场景中，对运动目标位置和速度的高精度实时感知提出了更高要求。传统雷达系统在远场条件下存在明显局限：单基地雷达容易受到自发干扰的影响，而双基地雷达虽然能够通过收发分离避免这一问题，但在速度估计方面通常只能获取目标相对于双基地平分线的径向分量，无法完整还原速度矢量。近年来，极大规模孔径阵列技术的突破性发展为解决这一难题提供了新思路。当使用包含数百甚至数千个天线单元的阵列时，电磁波的传播特性会发生显著变化——近场区域的范围大幅扩展，使得在相对较远的距离上也能观测到球

  来源：IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

  时间：2025-12-11

• 电动汽车充电站与光伏系统协同规划：提升配电网可持续性的综合框架

  随着全球碳中和目标的推进，电动汽车(Electric Vehicles, EVs)的普及已成为交通领域减排的关键路径。然而，大量EV充电站(Electric Vehicle Charging Stations, EVCSs)接入传统配电网，犹如给本就复杂的电力系统注入了新的变量——负荷峰值陡增、线路损耗加剧、电压波动频繁，这些技术挑战直接制约着EV产业的规模化发展。更棘手的是，若单纯依赖电网扩容来满足充电需求，不仅成本高昂，还会加剧化石能源消耗，与可持续发展目标背道而驰。在此背景下，如何将清洁能源（如光伏PV）与EV充电设施有机结合，构建既稳定高效又绿色经济的能源供给体系，成为学术界与工业界共

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• 用于安全无蜂窝ISAC系统的前传压缩与波束成形优化

  摘要：本文旨在为潜在的窃听者提供感知能力，同时实现与合法用户之间的安全通信，这些通信发生在具有有限前传链路的无线多输入多输出（蜂窝-free MIMO）系统中。为了最大化感知性能，本文提出了前传压缩和波束成形的联合设计方法，考虑了有限前传容量链路的限制、最大功率以及最坏情况下的保密速率要求。为此，我们基于最小化-最大化（MM）方法和半定规划松弛技术提出了一种算法解决方案，并通过仿真验证了其性能优越性，与分布式感知和传统波束成形设计等参考方案相比具有明显优势。引言集成感知与通信（ISAC）技术预计将在扩展现实（XR）、自动驾驶车辆、导航和其他基于位置的服务等多种应用中得到广泛应用。然而，由于无线

  来源：Journal of Web Engineering

  时间：2025-12-11

• 提升大语言模型训练可持续性：联邦学习与参数高效微调的协同优化

  随着ChatGPT、GPT-4等大语言模型（Large Language Models, LLMs）在医疗、学术、金融等领域的广泛应用，其巨大的环境代价逐渐引起关注。研究表明，训练GPT-3产生的碳排放相当于500次纽约至旧金山往返航班的排放量，而推理阶段的能耗占比高达60%。更严峻的是，日益严格的数据隐私法规和机构对专有数据的保护，使得集中式训练面临数据稀缺和隐私泄露的双重压力。针对这一挑战，都柏林理工大学Sunbal Iftikhar团队在《IEEE Transactions on Sustainable Computing》发表研究，提出通过联邦学习（Federated Learning

  来源：IEEE Transactions on Sustainable Computing

  时间：2025-12-11

• WaWoR：EH-WSNs中快照生成过程中的无效工作减少

  摘要：能量收集无线传感器网络（EH-WSNs）在环境监测中非常有用，尤其是在危险和难以到达的环境中。这些传感器节点通过多跳通信将数据传输到远程接收端，从而支持明智的决策制定。准确的决策需要来自所有节点的同时感知到的环境参数的全面信息。为了实现高效的快照收集方案，所有节点应发送相同数量的消息，且每条消息都对快照有所贡献；某些节点发送过多消息不仅无效，还会增加网络流量，导致节点资源的浪费。由于节点处的环境能量供应不稳定、网络拥塞以及关于系统整体状态的信息有限，以及节点与接收端之间的距离不同，减少这类无效消息的发送具有挑战性。为此，我们提出了WaWoR这一新型分布式系统，该系统允许节点根据其物理位置

  来源：IEEE Transactions on Sustainable Computing

  时间：2025-12-11

• 一款采用7纳米FinFET工艺制造的112 Gb/s PAM4接收器，内置相位均衡模拟前端（AFE）

  摘要：为了降低比特错误率（BER），高速SerDes接收器（RX）中实现了均衡器，以补偿信道插入损耗并减轻符号间干扰（ISI）。传统的模拟前端（AFE）设计主要关注幅度增益，而忽略了相位偏移的影响。本文介绍了一种基于7纳米FinFET、112 Gb/s DSP的RX中的相位均衡（PEQ）AFE设计，该设计能够减少奈奎斯特频率范围内的非线性相位偏移。所提出的PEQ技术可以补偿相位失真，并在20.7 dB的损耗信道下实现0.17 UI的预DSP眼图开度和47 mV的信号电平。整个RX系统在1-tap DFE和18-tap FFE配置下，在42.4 dB的损耗信道下的BER低于3e-7，且不包括DS

  来源：IEEE Solid-State Circuits Letters

  时间：2025-12-11

• “看见我，自闭症患者”：改善自闭症儿童在儿科急诊科的就医体验与安全保障

  伦敦两家儿科急诊部门针对自闭症儿童群体的系统性干预项目研究显示，通过整合多学科资源、构建支持性文化环境以及实施持续性的专业培训，能够显著提升自闭症儿童及其家庭在急诊科就诊的安全性与满意度。该项目以2020年伦敦某教学医院发生的自闭症儿童意外死亡事件为转折点，通过18个月的迭代改进，成功构建起以患者为中心的急诊服务体系。一、现实问题与理论依据当前医疗系统存在三个核心矛盾：其一，自闭症儿童因特殊感知需求和行为模式，更容易出现急诊场景中的医患冲突。数据显示这类群体急诊就诊率是普通儿童的2.3倍，且合并症发生率显著更高；其二，传统急诊培训体系缺乏自闭症谱系障碍的专业知识模块，导致医护人员在接诊时存在认

  来源：Archives of Disease in Childhood: Education & Practice

  时间：2025-12-11

• 病例报告与文献综述：钩虫感染引起的肾病综合征

  钩虫感染引发肾病综合征的临床特征与诊疗策略分析一、流行病学背景与临床关联性钩虫感染作为全球性寄生虫病，在热带及亚热带地区呈现高发态势。世界卫生组织数据显示，全球约4亿人口受钩虫感染影响，其中约30%感染者可出现肾脏损伤症状。值得注意的是，约5%的肾病综合征（NS）病例存在寄生虫感染诱因，但钩虫特异性致病机制研究仍存在知识盲区。二、典型病例分析1. 患者特征该病例为55岁健康女性，长期暴露于钩虫疫区。首次就诊时已出现双下肢水肿（持续2个月），实验室检查显示严重低白蛋白血症（ALB 23.6g/L）伴持续性蛋白尿（PRO 3+）。影像学检查提示双肾皮质存在微小强回声灶，结合临床表现为典型肾病综合征

  来源：Integrative Medicine in Nephrology and Andrology

  时间：2025-12-11

• 超越争论：在关于死亡的对话中以人为核心

  辅助死亡这一议题正在发生变化。包括英国在内的世界各国正在考虑修改相关法律，或已将其合法化。1 本文并非聚焦于辅助死亡所涉及的法律、道德或伦理问题，而是关注这场辩论的核心群体：患有危及生命疾病的人及其家人。撰写这篇社论的时机非常恰当，因为我最近受邀加入英国政府卫生与社会护理委员会的独立专家小组，负责评估英格兰的姑息治疗现状。3 我们的主要关注点是姑息治疗和临终关怀，而非辅助死亡；不过在讨论过程中，我们也谈到了“死亡素养”的重要性，特别是我们普遍不愿谈论死亡与临终问题，即使面对的是患有致命疾病的人。大量研究表明，向人们提供相关知识并创造讨论健康需求的机会能够显著提升他们的健康素养。4 提高健康素养

  来源：Evidence-Based Nursing

  时间：2025-12-11

• Once：一种适用于物联网的统一、安全且轻量级的密钥协商方案

  摘要：近年来，物联网（IoT）发展迅速，并已广泛应用于各种工业领域。在典型的物联网环境中，用户可以远程访问智能设备并向其发送指令。如果用户的身份未被正确验证，潜在的攻击者就可能伪装成合法用户，向设备发送虚假甚至恶意的指令，从而威胁到整个网络的安全。由于物联网的开放性以及智能设备内部资源的限制，安全且高效的相互认证和密钥协商（MAKA）方案对于确保网络安全至关重要。近年来，已经提出了一系列具有不同安全目标的MAKA方案，但大多数方案在安全性或性能方面存在缺陷。在本文中，我们提出了一种新颖的安全、轻量级的多因素MAKA方案，该方案仅需一个周期即可完成认证过程，适用于单网关和多网关物联网网络。其中，

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-11

• 面向工业物联网安全：基于联邦学习与同态加密的动态隐私保护异常检测框架DyHFL

  随着制造业和工业领域广泛应用物联网技术实现流程自动化和产品质量提升，工业物联网(IIoT)通过智能互联和远程管理显著增强了生产效率和可扩展性。然而，由于无线通信固有的广播特性，IIoT面临着严峻的网络安全风险，如命令注入攻击等网络攻击形式。这些攻击通常表现为系统行为中的异常偏差，可能预示着恶意活动或系统故障。2010年针对伊朗核电站的震网病毒攻击就是此类攻击的典型案例。特别是在早期工业系统中，由于设计时未充分考虑安全因素，此类攻击风险尤为突出。传统基于集中式机器学习(ML)的异常检测方法虽然能够提高模型精度且易于部署，但需要将大量IIoT数据传输至中央服务器进行处理，这不仅引入了通信效率问题，

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-11

• 有符号图中的高效最大平衡CliPlex枚举

  摘要：在符号图分析中，平衡团模型近来受到了越来越多的关注。如果一个团可以被划分为两个不相交的子群，并且子群内部的连接为正，而子群之间的连接为负，则称该团是平衡的。然而，要求子群之间的连接完全为负过于严格，因为现实世界中的符号网络中正负边的分布往往是不平衡的，这可能导致一些重要社区被忽略。受此启发，我们利用了k-复形的概念，提出了一种新的模型，称为平衡kk-CliPlex（k-BCP），该模型放宽了平衡团中两个子群之间必须为负连接的要求。在本文中，我们的目标是枚举所有满足大小约束的最大k-BCPs，这被证明是一个NP难问题。为了解决这个问题，我们首先通过扩展现有的最大平衡团枚举方法并引入两种加速

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• 通过高斯过程实现的高效图简化

  摘要：图压缩技术在保持性能的同时减小了大型图的规模，解决了图神经网络（GNN）在处理大规模数据集时遇到的可扩展性问题，这些问题通常由计算效率低下引起。现有方法往往依赖于双层优化，需要大量的GNN训练，从而限制了其可扩展性。为了解决这些问题，我们提出了基于高斯过程（Gaussian Process, GCGP）的图压缩技术，这是一种新颖且高效的框架，能够优化出紧凑、高保真的压缩图，以较低的计算成本实现对各种GNN的有效训练。GCGP利用高斯过程（GP），以压缩图作为观测值来估计预测的后验分布。这种方法消除了GNN通常所需的迭代和资源密集型训练过程。为了增强GCGP捕捉函数值之间依赖关系的能力，我

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• 在大型有符号图中检测结构平衡的近团

  ```html摘要：带有友好（正）和敌对（负）边的有向图能够捕捉现实世界现象的重要结构特征。最近提出了结构平衡团模型，用于识别有向图中的极端化结构：如果一个图是一个团，并且其顶点可以被划分为两个集合，其中一个集合内的边为正边，另一个集合内的边为负边，则该图被称为结构平衡团。然而，这种模型的刚性限制了其在实际应用中的适用范围。在本文中，我们通过允许存在少量缺失的连接以及偏离结构平衡理论的情况，来研究结构平衡近团。具体来说，我们采用k团的定义来表示近团。我们证明了枚举所有最大结构平衡的k团是#P难问题。为了解决这个问题，我们首先借鉴了著名的Bron-Kerbosch算法，提出了一种回溯算法MBEB

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

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