• 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

• 用于多视图聚类的对比学习和双重对抗表示学习

  摘要：多视图聚类（MVC）因其能够有效利用多视图数据的互补信息而受到越来越多的关注。尽管现有的MVC方法在许多实际应用中取得了成功，但它们往往忽略了视图特定潜在分布的差异，并且难以确保多视图数据的完整性。为了解决这些挑战并利用深度网络的强大特征提取能力，我们提出了一种新的对比性和对抗性表示学习方法——CDARL，用于处理具有完整和不完整多视图数据的多视图聚类问题。具体而言，CDARL采用交替的对抗性和对比学习来对齐视图特定的表示，将它们驱动到相同的语义潜在空间中，以最小化视图特定分布的差异。此外，通过一个自适应融合模块学习共识潜在表示，该模块整合了来自多个视图的信息。共识表示进一步通过对抗学习

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• 共识与计算集成：用于处理联盟区块链中的交易图

  摘要：最近的研究和实际应用表明，将基于交易的图计算集成到区块链中已成为联盟网络中的一个关键焦点。链上的交易图处理应用（TGPAs）在区块链中越来越受欢迎。TGPAs利用区块链的共识机制来防止恶意节点的攻击，同时借助图计算实现强大的分析能力。然而，存在一个根本性的挑战：区块链遵循“先计算后达成共识”的原则，而图计算则需要基于相互信任来共享中间结果。这两种机制之间的隔离无法同时保证计算的可靠性和共识的效率。因此，TGPAs需要一种结合共识和图计算的集成解决方案。此外，图计算所依赖的可靠高通信环境与区块链不可靠的高通信环境之间存在冲突。通信效率和数据可靠性是该解决方案需要解决的挑战。本文提出了一种基

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• BLITZ：一个灵活高效的图挖掘系统

  摘要：图模式挖掘（Graph Pattern Mining, GPM）对于揭示图数据中的复杂模式和关系至关重要，其应用范围涵盖社交网络分析、生物信息学和推荐系统等领域。然而，现有的GPM系统面临诸多挑战，包括高计算成本、有限的扩展性以及处理大型数据集时的效率低下。这些系统可以分为两大类：以嵌入为中心的系统（embedding-centric systems），它们难以应对搜索空间的指数级增长；以及以模式为中心的系统（pattern-centric systems），这些系统往往无法充分利用输入模式的潜力。尽管这两种方法各有优势，但在理解它们之间的比较局限性和影响性能的具体瓶颈方面仍存在重要的研

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• 1HIkDA：一种用于图数据发布的新型隐私保护框架

  摘要：随着基于图的数据存储变得越来越普遍，在数据发布过程中对强大隐私保护的需求也随之增加。然而，在隐私保护程度与匿名图的实用性之间存在一个根本性的矛盾：为了实现更强的隐私保护，通常需要对原始图进行大量修改（例如，添加或删除节点或边），这可能会破坏图的关键属性并降低其实际价值。为了解决这一挑战，我们提出了一个两阶段的隐私保护框架1HIkDA，旨在同时确保1跳不可区分性和k-度匿名性，从而提高对未知结构攻击的抵御能力。为了优化匿名图的可用性，我们的框架整合了两种不同的算法：基于贪心的1跳不可区分算法（G1HI）和基于Wasserstein距离及正则化的k-度匿名性算法（WRkDA）。G1HI算法以

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-11

• 容错差分隐私路由在人机物融合系统中应用于大型语言模型安全

  摘要：物联网（IoT）系统的迅速普及带来了由相互连接的设备、计算资源和基于网络的通信基础设施组成的复杂网络。在IoT数据路由中保护隐私对于安全部署大型语言模型（LLMs）至关重要，这些模型用于处理分布式传感器数据、用户查询和设备生成的内容。然而，IoT环境本质上涉及异构设备、动态网络拓扑和资源受限的节点，这使得设计既能保护隐私又能确保跨不同通信层可靠性的路由机制变得复杂。为应对这些挑战，我们提出了一种基于安全多方计算机制的创新型容错隐私路由（FtPR）模型，该模型能够在IoT网络中实现安全高效的数据融合和传输。FtPR在IoT设备集群和数据中心网络架构之间建立了新的连接，利用AQN网络的层次结

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-11

• IEEE通信协会历史文化建设与全球活动进展：专访历史委员会主席Douglas Zuckerman

  当通信技术以每十年一个代际的速度迭代更新时，那些推动行业发展的关键人物、重大突破和思想火花正面临被时间长河湮没的风险。IEEE通信协会历史委员会主席Douglas Zuckerman在专访中透露，直到2022年，负责保存通信技术发展记忆的委员会仅有3名具有投票权的成员，这种规模与通信技术百年发展的历史重量显然不相匹配。更严峻的是，随着早期技术先驱逐渐老去，许多珍贵的一手史料正面临不可逆的流失，例如电信网络管理标准的制定细节、首个全球会议GLOBECOM的创办历程等关键历史片段，都亟待系统性地抢救与整理。在这一背景下，Zuckerman博士带领团队将委员会规模扩展至12人，并推动章程修订将会员名

  来源：IEEE Communications Magazine

  时间：2025-12-11

• 可扩展高速交换路由器中的服务质量保障机制研究

  随着互联网流量爆发式增长，传统输出排队交换机面临存储器带宽瓶颈的严峻挑战。当端口速率达到40Gb/s时，输出缓冲需要惊人的640Gb/s存储带宽，这使得输入排队（Input Queued, IQ）架构因仅需2N倍速缓存而重获关注。然而IQ交换机固有的队头阻塞（HOL）问题严重制约吞吐率，如何通过调度算法实现服务质量（QoS）保障成为学术界与工业界共同攻坚的焦点。在《IEEE Communications Magazine》2000年12月号中，多位先驱研究者给出了突破性解决方案。Ge Nong与Minkenberg等人分别从算法和架构层面创新：前者系统综述了能满足带宽分配与延迟界限的调度算法设

  来源：IEEE Communications Magazine

  时间：2025-12-11

• 极值搜索控制参数对动态响应影响的机理揭示与自适应调谐策略研究

  在工程控制领域，如何让系统自主寻找最优工作点一直是个核心挑战。传统优化方法严重依赖精确的数学模型，但现实中的系统往往复杂多变，模型难以精确构建。极值搜索控制（Extremum Seeking Control, ESC）作为一种无需模型的黑箱优化技术，通过注入微小扰动来“感知”系统梯度，从而引导系统走向极值点。它被广泛应用于风电最大功率追踪、汽车引擎优化、机器人控制等领域。然而，ESC的性能高度依赖于几个关键参数的设置：扰动信号的幅值（a）、频率（ω）、积分增益（k）以及高低通滤波器的截止频率。若参数选择不当，轻则导致收敛缓慢、稳态振荡，重则引发系统失稳。尽管已有研究提出了多种自适应方法来调节扰

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• 基于人工智能的非洲粮食安全与气候变化多情景分析：脆弱性评估与政策启示

  气候变化正以前所未有的方式重塑全球粮食安全格局，而非洲大陆尤其首当其冲。干旱、热浪和降雨模式变化频繁冲击着本就脆弱的农业系统，俄乌冲突和新冠疫情等外部冲击更是雪上加霜。据联合国粮农组织(FAO)统计，撒哈拉以南非洲有超过2.5亿人面临食物不足的困境，其中20多个国家超过30%的人口无法获得充足食物。更令人担忧的是，非洲人口预计到2030年将达到17亿，粮食需求压力将持续增大。面对这一严峻挑战，传统经济计量方法难以处理多维度的气候-农业复杂关系。土耳其泰基尔达·纳姆克·凯末尔大学的Seda H. Bostanci教授团队在《IEEE Access》发表的研究，创新性地将人工智能技术引入粮食安全评

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• 大语言模型在跨语言Flaky测试检测中的基础、指导与微调评估

  在当今快速迭代的软件开发过程中，自动化测试已成为保障代码质量不可或缺的环节。然而，一种名为“Flaky测试”（Flaky Tests）的顽疾正悄然侵蚀着测试结果的可靠性——这些测试案例会在代码未变更的情况下随机通过或失败，导致开发团队耗费大量时间排查虚假问题，甚至削弱对持续集成（CI）流程的信任。研究表明，在Google等大型企业中，约有4.56%的测试失败由Flaky测试引起，某些项目中Flaky测试甚至占构建失败的50%。传统检测方法多依赖于词汇层面的特征（如TF-IDF）和基于启发式的规则，但这类方法难以捕捉深层次的代码语义，且泛化能力有限，尤其难以应对多语言混合的现代软件项目。为突破这

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• AI驱动的MetaHuman面试官：基于严肃游戏的大学生求职面试技能训练系统

  在竞争日益激烈的就业市场中，大学毕业生如何有效准备求职面试成为关键挑战。传统的面试培训方法往往缺乏真实场景的模拟和个性化反馈，导致学生难以在真实面试中展现最佳状态。特别是在泰国这样的特定文化语境中，求职者还需要应对语言代码转换（如泰英混合使用）等独特挑战。正是为了解决这些痛点，泰国国王理工学院的研究团队开发了一款突破性的严肃游戏——交互式面试辅助应用（IIAA）。这项发表在《IEEE Access》的创新研究，巧妙融合了Epic Games的MetaHuman技术、大语言模型（LLM）和实时语音处理系统，创造出一个能够进行动态对话的虚拟面试官。该系统不仅支持泰语和英语的混合输入，还能根据用户选

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• DDR-Net：基于双流频域分解的红外图像复合退化联合修复网络

  在夜视监控、自动驾驶和医疗诊断等关键领域，红外成像技术凭借其独特的热辐射感知能力正发挥着越来越重要的作用。然而，这项技术却面临着两个与生俱来的技术瓶颈：一方面是红外焦平面阵列传感器的物理限制导致图像固有低分辨率，另一方面是复杂噪声污染问题——实际红外图像中同时存在高斯噪声、条纹噪声和低频非均匀性噪声的复合退化效应。现有方法存在明显局限性：传统超分辨率模型对红外特有的复合噪声敏感；去噪模型要么只处理单一噪声类型，要么忽视低分辨率问题；而顺序处理管道（先去噪后超分辨率或相反）会引入不可逆的信息损失。当前所谓的"联合"方法也仅考虑简化的噪声模型，难以应对真实世界的复杂红外数据。这些挑战促使研究人员思

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-11

• 在寻求医疗服务的儿童中错失的疫苗接种机会：2023年吉尔吉斯斯坦比什凯克的一项横断面研究

  本研究聚焦于 Kyrgyzstan 首都比什凯克市（人口115万）0-30个月儿童疫苗接种机会的错失情况。基于2023年7-8月开展的横断面调查，研究采用世界卫生组织（WHO）推荐的评估方法，通过系统追踪某日所有就诊儿童，发现86%的符合疫苗接种条件的儿童在完成当日医疗流程后仍存在至少一次疫苗接种缺口。这一数据不仅远超全球平均的32%错失率（1991-2014年41项研究数据），更显著高于撒哈拉以南非洲（24%）及部分亚洲国家（54%-76%）的同类研究水平。研究显示，不同年龄段的错失率呈现显著差异：12-30个月儿童错失率高达92%，较0-11个月组（81%）高出11个百分点。这种年龄相关性

  来源：BMJ Public Health

  时间：2025-12-11

• 紫色透光人工晶状体会导致脉络膜厚度增加：一项为期1年的前瞻性随机对照试验

  这项研究通过前瞻性随机对照试验，探讨了两种不同光谱特性的 intraocular lens（IOL）在老年性白内障手术后的脉络膜厚度（CT）变化及其影响因素。研究纳入402例接受手术的患者，分为VL传输型和非传输型IOL两组，术后持续监测12个月的眼部参数变化。主要发现如下：**核心发现**1. **脉络膜厚度变化差异**：VL传输型IOL组术后CT平均增加3.48±16.46微米，而非传输组减少0.30±18.32微米，统计学差异显著（p=0.012）。该差异在亚组分析（CT<138.5微米人群）中虽未达显著性（p=0.139），但倾向性支持VL传输IOL的促厚效应。2. **性别与光谱特性

  来源：BMJ Open Ophthalmology

  时间：2025-12-11

• 利用白细胞亚群对炎症性肠病活动进行机器学习分类

  该研究针对炎症性肠病（IBD）活动度评估的临床痛点，提出通过机器学习（ML）整合常规血液检测指标构建分类模型。研究基于加拿大金斯顿健康科学中心108名IBD患者的1458次血液检测数据，采用多模型对比和特征分析的方法，验证了ML技术在IBD活动度评估中的可行性。一、研究背景与核心问题IBD作为慢性自身免疫性疾病，其活动度评估长期面临两大挑战：首先，现有生物标志物如粪便钙卫蛋白检测存在时效性差的问题，而血液检测的CRP等指标又缺乏特异性。其次，传统评估高度依赖医生的主观判断（PGAS评分），难以实现动态监测。研究创新性地将常规血液检测中的白细胞亚群、炎症指标等12项常规指标作为输入，探索ML模型

  来源：BMJ Open Gastroenterology

  时间：2025-12-11

• 探讨脑瘫儿童如厕管理方面的家长观点：一项范围综述方案

  脑瘫儿童如厕管理研究：家长视角的系统综述设计一、研究背景与意义脑瘫（Cerebral Palsy, CP）作为儿童期最常见的运动障碍性疾病，其全球发病率呈现显著的地域差异。在低收入及中等收入国家（LMICs），CP发病率可达2.95-3.4/1000活产儿，显著高于高收入国家（HICs）的1.5-1.6/1000水平。这类神经发育障碍不仅影响儿童的运动功能，更直接制约其生活自理能力的发展，如厕功能的独立程度被视为衡量儿童生活自主性的重要指标。现有文献显示，约65%的脑瘫患儿存在不同程度的如厕功能障碍，这与其复杂的运动协调障碍、感觉处理异常及认知能力受限密切相关。家长作为核心照护者，在如厕训练中

  来源：BMJ Open

  时间：2025-12-11

• 机器学习在材料化学中的应用：新前沿与新兴范式

  特刊作为《材料化学》(Chemistry of Materials) “机器学习在材料化学中的应用”（Machine Learning for Materials Chemistry）特刊的一部分发表。数据科学、人工智能与材料化学的融合开启了材料信息学的变革时代。机器学习（ML）技术现已成为材料科学家工具箱中的重要组成部分——加速发现过程、优化合成与加工、阐明结构-性质关系，甚至实现设备的实时控制。然而，这一变革仍在不断发展中；新的概念框架、算法进步、可解释性挑战以及与实验的整合等方面仍亟需研究，也是当前研究的活跃领域。这期关于“机器学习在材料化学中的应用”的特刊汇集了一系列文章，展示了这一新

  来源：Chemistry of Materials

  时间：2025-12-11

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