• 关于带缺口镍基单晶超合金在循环蠕变载荷下应力水平敏感弱化效应的实验研究

  高应力环境下单晶镍基超合金缺口件循环蠕变行为研究1. 研究背景与意义镍基单晶超合金作为航空发动机涡轮叶片的核心材料，其高温蠕变性能直接影响发动机服役寿命。缺口件作为典型几何缺陷，其应力梯度场会导致复杂的塑性变形与损伤演化过程。已有研究证实缺口件在静载条件下的应力强化效应，但循环载荷作用下缺口与光滑试样的行为差异尚未充分揭示。特别是在高应力水平（500MPa以上）时，循环载荷的强化作用是否持续存在，以及缺口效应如何与循环载荷耦合作用，这些关键问题尚未得到系统解答。2. 实验设计与材料特性研究采用DD6单晶合金制备缺口试样，晶体取向沿[001]方向。该合金经多阶段热处理形成稳定的γ'析出相（Ni₃

  来源：Materials Chemistry and Physics

  时间：2025-12-07

• 探究W对含W的Laves析出物以及含钴奥氏体不锈钢内部氧化机制的影响

  该研究聚焦于钨（W）元素对含钴（Co）奥氏体不锈钢（Fe-25Cr-20Ni）高温氧化行为的影响，重点探讨了添加5%钨（W-5）的合金在1000°C长期循环氧化下的微观机制与性能变化。研究通过热模拟压缩试验、X射线衍射（XRD）、扫描电镜（SEM）及能谱分析（EDS）等综合手段，揭示了钨添加引发的相变规律与氧化失效的关联性。在材料设计层面，研究者通过调整Co与W的协同作用，成功在提升高温强度（W-5合金压缩强度达190MPa，较基准合金提升40%）的同时，需直面氧化性能的挑战。实验发现，W的添加促使奥氏体基体中形成σ-FeCr四方相析出物，且钨元素在σ相及后续生成的Laves相（Fe,Cr）₂

  来源：Materials Chemistry and Physics

  时间：2025-12-07

• 层间温度对电弧增材制造Inconel 625合金的冷却速率、成分偏析及力学性能的影响

  本研究聚焦于通过调节电弧增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM）过程中层间温度对Inconel 625合金微观组织及力学性能的影响机制。实验采用两种层间温度条件（300°C和600°C）制备了Inconel 625试件，通过显微分析、成分检测及力学测试系统研究，揭示了温度调控对材料性能的关键作用。在工艺参数方面，研究团队使用ABB工业机械臂与Fronius焊接电源构建WAAM系统，以直径1.2mm的商业Inconel 625焊丝在SS316不锈钢基体上沉积110×140×10mm的墙体试件。通过激光测温仪对熔池热场进行实时监测，发现高温处理组（IT

  来源：Materials Chemistry and Physics

  时间：2025-12-07

• 将土著实践纳入渔业立法：对毛利农历（maramataka）而言的障碍与机遇

  新西兰毛利文化中的月相历法（maramataka）在渔业管理中的实践探索与挑战摘要：这项研究聚焦于新西兰南岛东奥塔戈部落的黑足鲍（pāua）渔业管理实践，探讨毛利传统历法（maramataka）与现代立法框架的融合可能性。通过深度访谈5位毛利文化传承者及管理者，研究发现：虽然部落成员普遍认同maramataka在渔业管理中的文化价值，但在实际操作中面临三大核心挑战——立法授权的局限性、传统知识与现代监管体系的兼容性，以及原住民管理者的权威性缺失。研究提出"双轨制"管理方案，主张通过立法构建"传统知识认证-科学数据验证-社区自主管理"的三层架构，并建议将部落管理者纳入渔业执法体系。1. 研究背景

  来源：Marine Policy

  时间：2025-12-07

• 面向发展中国家的海运运输脱碳：一项系统性的文献综述

  本文系统梳理了发展中国家在实现国际海事组织（IMO）2050年净零目标过程中采取的政策与行业实践，面临的挑战及深适应理论的应用。研究通过整合全球55项核心文献，揭示出发展中国家与发达国家的差异化减排路径，并指出当前存在的技术、制度与资金三重瓶颈。### 一、国际海事减排的全球背景与发展中国家的特殊定位全球航运业贡献了约3%的温室气体排放，若将其视为独立国家，排放量位列全球第六。IMO《2023年温室气体战略》确立了2050年净零目标，但发展中国家面临独特的实施困境。其拥有全球超过50%的商船注册量（如巴拿马、利比里亚等开放注册国），但技术、资金和制度基础相对薄弱。研究显示，发展中国家并非简单的

  来源：Marine Policy

  时间：2025-12-07

• 渔业管理法律中的行为主体与行动情境：以韩国为例

  Sojeong Kim韩国首尔崇实大学公共行政系摘要制度声明在资源管理中起着至关重要的作用。本研究探讨了韩国渔业法律的制度设计，重点关注相关行为主体、不同规模和层级之间的行为主体网络，以及制度声明中阐述的行动情境。具体而言，本研究旨在识别这些声明中提及的行为主体及其网络，以及所描述的行为情境。制度声明具有重要意义，因为它们定义了行为主体参与的行动情境，并明确了行为主体在其各自环境中的运作范围。为此，本研究分析了韩国的两部渔业法律：《渔业资源管理法》和《渔业综合管理法》。研究结果表明，这些法律涉及不同规模和层级的政府行为主体以及非营利组织，在监测、制裁、协调和规则制定等行动情境中发挥作用。引言渔

  来源：Marine Policy

  时间：2025-12-07

• 阿拉伯海东南部的甲烷动态：分布模式与年排放量估算

  东南阿拉伯海甲烷动态与气候关联性研究摘要解读：本研究针对东南阿拉伯海（SEAS）甲烷（CH₄）的时空分布特征及大气通量展开系统性观测，揭示该海域作为甲烷汇源的独特机制。通过沿五个近海-外海 Transect 的同步监测，发现西南季风期（SWM）甲烷浓度范围为3-151 nM，平均值13±16 nM；东北季风期（NEM）则为1-140 nM，平均值16±38 nM。浓度梯度呈现明显近岸高、外海低的分布特征，证实淡水输入与水体分层是主要调控机制。值得注意的是，SWM期间甲烷浓度与叶绿素a含量及悬浮物浓度呈显著正相关（p<0.05），暗示着微域厌氧产甲烷过程的强化；而NEM期间则呈现与盐度负相关，揭

  来源：Marine Chemistry

  时间：2025-12-07

• 一种基于农环境数据的多作物适应性分类的可解释混合模糊机器学习框架

  该研究针对传统农业土地分类模型在处理高维数据、重叠分类边界及缺乏可解释性三大核心问题，提出了融合主成分分析（PCA）、模糊C-均值聚类（FCM）和随机森林分类器（RF）的混合智能框架。该框架通过五折交叉验证法（K=5）对包含7类作物的25,564样本数据进行系统性验证，最终实现平均准确率93.8%、F1分数94.1%的显著提升，较传统随机森林模型提升6%的F1分数（p=0.006）。### 一、技术架构创新1. **特征降维与不确定性建模** 研究采用PCA进行前处理，通过 Bartlett球形检验确认数据适合性后，成功将87.3%的总方差保留在8个主成分中。这种降维方式不仅减少计算复杂度，

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 在局部差分隐私约束下的分布式聚类

  近年来，随着分布式数据采集与分析技术的快速发展，如何在保护个体隐私的前提下实现高效聚类成为研究热点。当前主流的LDP（本地差分隐私）聚类方法主要围绕k-means算法和网格聚类展开，但在处理非凸分布数据时存在明显局限性，且网格聚类为追求效率往往牺牲精度。针对这些问题，南京大学模式识别国家重点实验室团队（作者：Nan Fu、Jin Wang等）提出了一种基于密度聚类的LDP新框架——DC-LDP算法，其创新性体现在三个关键环节。在隐私保护机制设计方面，DC-LDP首先突破传统查询模型限制，构建了符合LDP理论的新型邻域规模查询模型（NSQM）。该模型通过结合位向量编码（BV）与局部敏感哈希（LS

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• FDMDyG：频域驱动的多尺度连续时间动态图表示学习

  动态图学习中的多尺度时空统一建模方法研究进展一、研究背景与问题分析动态图作为复杂系统建模的核心工具，能够有效表征实体间随时间演化的交互模式。在社交网络关系演化、交通流量预测、蛋白质相互作用等应用场景中，动态图学习面临三大核心挑战：1. 时空特征耦合建模难题：传统方法采用分离式处理策略，分别建模图结构演变和时序特征，导致时空特征存在系统性偏差。这种割裂式建模无法充分捕捉节点间多尺度、多频次的交互关系。2. 多时间尺度特征解耦困境：动态系统同时存在毫秒级瞬时交互（如社交媒体热点传播）和日/周/月级周期性演变（如城市交通早晚高峰），现有方法难以建立统一框架实现多尺度特征解耦。3. 高维稀疏数据建模瓶

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 用于生产规模高性能计算系统（HPC）中时间序列异常检测的联邦LSTM自编码器

  本文针对高性能计算（HPC）系统中异常检测效率低下的问题，提出了一种基于联邦学习（FL）与LSTM自编码器的创新解决方案。研究通过在Marconi100超级计算机的实际数据集上验证，展示了联邦学习在分布式HPC环境中的独特优势。### 核心创新点1. **架构设计**：首次将LSTM自编码器与联邦学习框架结合，通过分布式训练捕捉时间序列的长期依赖关系。相比传统密集自编码器，LSTM版本在D1数据集上F1分数提升15-16%，AUC提升达23%。2. **联邦学习优化**：对比分析了6种联邦聚合策略（FedAvg、FedAvgM、FedProx等），发现FedAdagrad和FedAvgM在所有

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 通过高阶非线性约束来缓解可见光-红外人脸重识别中的模态差异问题

  在计算机视觉领域，跨模态行人重识别（VI-ReID）任务长期面临显著挑战。当前主流方法主要分为两类：基于生成对抗网络（GAN）的图像级转换方法与基于特征空间对齐的特征级方法。前者通过模态转换消除差异，但存在生成噪声干扰身份判别性和计算成本过高的缺陷；后者依赖神经网络学习共同嵌入空间，但普遍采用欧氏距离作为相似性度量，难以有效捕捉高阶非线性关系。这种技术瓶颈直接导致现有VI-ReID系统在复杂光照条件下性能急剧下降，特别是在可见光与红外图像特征分布差异显著时，传统方法难以建立稳定的多模态映射关系。该研究针对上述问题提出基于再生核希尔伯特空间（RKHS）的模态差异缩减网络（RMDR-Net），其创

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 迈向认知驱动的3D物体检测：基于激光雷达的框架

  自动驾驶技术正朝着高度自主化的方向发展，其中3D目标检测作为环境感知的核心环节，其精度和鲁棒性要求日益严苛。当前技术路径主要存在两种截然不同的范式：一类基于规则驱动的传统方法，例如地面分割、体素下采样、聚类分析等步骤，通过预设的几何先验知识实现目标定位，这类方法具有明确的物理约束和较高的可解释性，但容易在复杂场景中失效；另一类依赖深度学习的纯数据驱动方法，虽然能够通过海量标注数据学习复杂特征，却存在可解释性不足、对训练数据分布敏感、长尾场景检测能力弱等安全隐患。针对上述矛盾，研究者提出了一种融合规则驱动与数据驱动的新型认知框架。该框架创新性地将几何先验知识嵌入到深度学习模型的特征提取过程，通过

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 通过多智能体检索增强生成进行的关系推理图像标题生成

  近年来，基于大语言模型（LLMs）的图像描述生成技术取得显著进展，其核心在于通过跨模态信息融合提升生成质量。然而现有方法仍面临两大核心挑战：一是过度关注单个实体的属性特征而忽视实体间交互关系，导致场景理解不全面；二是难以区分前景与背景的显著性差异，造成描述焦点偏移。针对这些问题，研究者提出名为ReCap的新型零样本框架，通过构建动态关系记忆库和引入多智能体协同机制，实现了更精准的视觉语义解析。在技术架构方面，ReCap创新性地构建了可扩展的实体交互关系记忆库。该系统通过检索预训练知识库中的实体关系模式（如"人物穿鞋"或"树木遮挡建筑"），动态生成符合图像场景的关系链。这种机制突破传统RAG方法

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• MPN：多任务提案网络

  深度估计与语义分割的联合优化框架研究进展一、研究背景与问题分析在三维场景感知领域，深度估计与语义分割作为两大核心任务，具有天然的几何关联性。语义分割通过像素级分类建立物体与场景的拓扑关系，而深度估计则通过空间距离信息揭示物体的物理属性。现有研究表明，这两个任务在特征表征层面存在显著互补性：语义标签可为深度预测提供结构先验（如道路平面性约束），而深度梯度能有效指导语义边界的细化。然而，传统单任务处理范式存在三大技术瓶颈：1. 跨任务信息共享机制缺失：早期研究采用独立模型架构，导致特征空间割裂。深度估计网络难以获取语义分割的物体边界信息，反之亦然。2. 协同优化困难：任务间存在目标竞争现象，例如道

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• SparseLight：一种基于动态梯度优化的Softmax函数，用于高效加速Transformer模型的运行

  在深度学习模型中，自注意力机制作为Transformer架构的核心组件，其计算效率直接影响模型在资源受限设备上的部署能力。近年来，随着大语言模型（LLMs）参数量的指数级增长，注意力机制的计算成本占比已超过整体训练时长的30%。以长文本处理为例，当序列长度超过8192 tokens时，softmax函数的单次计算就会消耗超过23.5%的运算资源。这种计算瓶颈在移动端和边缘设备上尤为显著，传统优化手段已难以满足实时性需求。当前研究主要分为两类路径：结构化优化和近似计算。前者通过修改自注意力机制的结构实现加速，例如SimA将softmax替换为L1范数层，但需要重新训练且存在性能衰减问题；Perf

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-07

• 通过回收废旧催化剂制备铂/钴铝酸盐异质结构催化剂，用于类似光芬顿反应的方式降解马拉硫磷

  该研究聚焦于贵金属催化剂资源化回收与有机磷农药污染治理的协同创新，提出了基于微波辅助浸出技术的铂基催化剂再生新范式。研究团队通过系统优化铂铝催化剂的再生路径，成功开发出具有高效光催化-异相Fenton协同体系的Pt/CoAl2O4异质结构催化剂，为解决贵金属资源循环利用与有机磷农药水体重金属污染问题提供了创新解决方案。在资源回收技术创新方面，研究突破了传统湿法冶金回收铂基催化剂的瓶颈。采用低浓度王水（0.1M HCl+0.1M HNO3）结合微波辅助浸出技术，实现了铂铝复合催化剂中贵金属组分（Pt+Al）的完全提取（回收率100%）。相较于常规浸出工艺，该技术通过微波场定向加热（升温速率达80

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-12-07

• 咖啡因在均匀介质和非均匀介质中降解的机制性解释

  本研究聚焦于新型水污染物咖啡因（CAF）的降解机制与工艺优化，通过实验与理论计算相结合的方式，系统揭示了超声波（US）、紫外光（UV）及过氧化氢（H₂O₂）协同作用下的 Advanced Oxidation Processes（AOPs）降解机理。研究团队来自土耳其博斯库兹大学化学系，在多位研究者协作下，首次将密度泛函理论（DFT）与平面波自洽场（PWSCF）计算方法引入咖啡因降解机理的定量分析，为水处理工艺的优化提供了理论支撑。实验部分构建了多维度研究体系，涵盖均相与异相两类AOPs体系。均相体系中采用高频超声波（577 kHz）与UV/H₂O₂复合工艺，通过改变反应参数（如pH值、H₂O₂

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-12-07

• 一种用于工业洗衣废水回用的浮选-超滤-反渗透系统的性能测试

  （以下为符合要求的2000+ tokens完整解读）国际工业水处理领域近年重点聚焦于高污染废水再生利用，特别是纺织行业产生的含重金属、化学添加剂等复合型废水。捷克布尔诺理工大学环境化学与技术研究所团队完成的《 laundry wastewater treatment via membrane processes: pilot unit performance and contamination analysis》研究，为欧洲大陆工业水循环提供了创新解决方案。该研究通过浮选-超滤-反渗透三级膜处理系统，成功将工业洗衣废水转化为符合回用标准的清洁水源，但在处理过程中发现若干值得关注的元素迁移规律。

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-12-07

• 利用自引导信息的结构感知滤波器

  在计算机视觉与图像处理领域，结构化纹理平滑技术长期面临两大核心挑战：一是如何在复杂纹理背景下精准分离关键结构信息，二是如何避免传统滤波方法导致的边缘模糊与伪影问题。近期，由Mukhalad Al-nasrawi、Guang Deng和Riyadh Nazar Ali Algburi联合提出的三步式结构-aware平滑框架，通过融合线性滤波、动态结构指示器与迭代模型平均技术，实现了对高对比度振荡纹理的有效抑制，其创新性体现在三个关键维度。首先，研究团队针对传统边缘保护滤波器（如指导滤波器、各向异性扩散）的局限性进行了系统性改进。传统方法通过分解图像为结构层与细节层，但这类线性组合方式难以处理具有

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-12-07

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