• 联邦学习中差分隐私下隐私损失评估：平衡隐私保护与模型精度的关键探索

  随着信息技术的飞速发展，大量数据不断被收集和存储，这为机器学习（ML）应用带来了巨大潜力。然而，数据中敏感信息的隐私问题也日益凸显。为了应对这一挑战，各国政府纷纷出台数据隐私相关法案，比如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）。在这样的背景下，谷歌于 2016 年提出了联邦学习（FL），它让本地用户利用自己的私有数据训练模型，仅将模型更新（梯度）发送到中央服务器进行聚合，而非原始数据，以此保护个人数据隐私。但理想很丰满，现实却很骨感。多项研究表明，联邦学习并非万无一失，依然存在隐私泄露风险。即使服务器和客户端都诚实地执行任务，服务器仍可能对梯度中的敏感信息充满好奇，进而引发重构攻击，从接收到的

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 基于密码累加器的区块链高效可验证通用查询方案：突破存储与查询瓶颈

  在数字化浪潮中，区块链技术凭借去中心化、不可篡改和可追溯等特性，受到众多领域的青睐。无论是金融机构的交易记录，还是政府部门的政务数据，都希望借助区块链技术实现更安全、高效的存储与管理。然而，随着数据量的迅猛增长，区块链在数据查询方面的短板逐渐暴露。就好比在一个庞大的数字仓库里，要找到特定的物品却缺乏有效的索引工具。传统的区块链系统，如比特币、以太坊和 Fabric 等，大多采用 Key - Value 存储模型，数据检索功能单一，效率低下。常用的 Merkle 树虽然能验证数据完整性，但无法提供数据索引功能，只能通过遍历数据集来定位数据，而且在多维数据查询认证上也存在诸多限制，还不支持对未查询

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 改进自监督垂直联邦学习：实例对比相似性与动态平衡池的协同增效

  随着数据隐私法规的日益严格，如欧盟《通用数据保护条例》的颁布，数据的获取和使用受到了更严格的管控。在这样的大背景下，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种能在保障隐私的前提下，让独立参与者协同执行机器学习任务的范式应运而生。垂直联邦学习（Vertical Federated Learning，VFL）是 FL 领域的关键研究方向，它基于参与者数据集在特征空间不同，但样本 ID 空间部分相同的前提，利用互补数据提升深度学习效果，在金融、广告、医疗等多个行业展现出巨大的应用潜力。然而，VFL 在实际应用中面临着诸多挑战。传统 VFL 主要依赖对齐的标记样本进行模型训练，但标

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 物联网生态系统中基于流体计算与数字孪生的智能互操作性研究

  在万物互联的时代，物联网(IoT)设备正渗透到城市交通、工业制造等各个领域，但设备异构性、网络波动和资源限制如同"巴别塔"般阻碍着系统协同。传统数字孪生(Digital Twin, DT)虽能映射物理实体，却像凝固的雕塑难以适应动态环境；而新兴的流体计算(Fluid Computing, FC)虽支持任务迁移，又缺乏与物理世界的深度耦合。这种"静"与"动"的矛盾，正是意大利摩德纳大学团队在《Future Generation Computer Systems》发表的研究试图破解的困局。研究团队创新性地提出流体数字孪生(Fluid Digital Twin, FDT)框架，通过三项核心技术实现突

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 云边协同存储下的高效数据完整性审计方案：突破与革新

  随着 5G 技术蓬勃发展，物联网（IoT）应用如智能城市、智能交通、智能医疗等呈爆发式增长。大量智能设备和传感器产生的数据量呈指数级上升，传统的集中式云存储面临严峻挑战。云计算能力的线性增长难以跟上边缘数据的爆炸式增长，设备与云服务器间大量数据传输不仅增加传输带宽负载，还在高实时性环境中造成难以接受的延迟。为解决这些问题，边缘计算应运而生，它与云计算相互协作，边缘服务器凭借增强的计算和存储资源，靠近智能设备，可缓存新生成或频繁访问的数据，减轻终端设备负担，满足频繁数据存储和访问需求。然而，数据安全问题不容忽视。云存储中数据丢失、篡改现象频发，云服务提供商可能为维护声誉隐瞒这些问题；边缘服务器也

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 构建复杂分布式 CPS 的运行时动态数字孪生及网络研究：突破与展望

  在当今数字化浪潮中，数字技术已成为推动现代社会发展的核心力量。通过构建高效的数字商业模式，它们正不断催生新的突破性生产方式。在众多数字化应用中，数字孪生（Digital Twins，DT）和数字线程（Digital Threads，DTh）技术脱颖而出，被广泛应用于制造、航空、医疗等多个领域。然而，这两项技术在进一步拓展应用范围时遇到了不小的阻碍。以构建复杂的网络物理系统（Cyber - Physical Systems，CPS）为例，这类系统的结构和行为处于不断变化之中，这就要求 DT 能及时更新，准确反映物理系统的状态。但目前，创建并保持 DT 的时效性是一大难题，因为这需要自动构建和持续

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 联邦学习平台：开启动态价值驱动参与的隐私保护机器学习新时代

  在当今数字化时代，数据成为推动各领域发展的关键力量。在机器学习领域，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种新兴的分布式机器学习范式，为保护数据隐私提供了有力支持，尤其在医疗、金融等对数据隐私要求极高的领域，发挥着重要作用。传统的联邦学习系统却存在着明显的局限性。它依赖于静态的客户端集合，在训练开始时就确定了参与方，且整个训练周期内保持不变。这种固定的结构就像是给灵活多变的数据世界套上了一层枷锁，严重限制了联邦学习系统在动态环境中的适应性和可扩展性。比如在多中心医疗场景中，新的医疗机构可能随时有加入协作的需求，或者在去中心化金融领域，参与者的情况也在不断变化，传统 FL

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• X-DINC：跨层近似优化，助力多内核应用在分布式网络中的加速计算

  在如今这个科技飞速发展的时代，5G 网络的普及让人们畅享高速数据传输的便利，而即将到来的 6G 时代，更是让人们对数据处理的速度和效率充满期待。然而，现实却给人们泼了一盆冷水。在数据处理的战场上，云计算这座曾经的 “得力战将”，如今却逐渐显露出疲态。视频会议时的卡顿、语音识别的延迟、电子医疗数据处理的缓慢，这些问题让人们意识到，云计算在面对计算密集型和对延迟敏感的应用时，已经力不从心。为什么会这样呢？首先，数据传输时间在云计算应用的总执行时间中占比过高，就像一条缓慢蠕动的 “蜗牛”，拖慢了整个处理流程的速度。其次，云计算设施中的通用处理器，其处理速度与可编程交换机相比，简直是 “小巫见大巫”，

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• SmartKV：面向计算连续体的高性价比低延迟地理分布式键值存储系统

  在云计算与边缘计算融合的时代，分布式键值(KV)存储系统面临着前所未有的挑战。传统系统依赖一致性哈希或哈希槽分片机制，虽然保证了负载均衡，却常常导致响应时间不佳和成本过高——特别是在节点分布广泛、定价差异显著的跨地域场景中。更棘手的是，现有方案要么采用固定副本数忽视容量限制，要么依赖中心化优化器引发可扩展性问题，这使得构建高效的地理分布式KV存储成为亟待解决的难题。为突破这些限制，研究人员开发了SmartKV系统，这项发表在《Future Generation Computer Systems》的研究提出了一种革命性的解决方案。该系统创新性地采用去中心化数据布局算法，动态优化KV对及其副本的位

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• DyCE：深度学习模型实时配置的 “智慧钥匙”，开启压缩与缩放新征程

  在科技飞速发展的今天，深度学习（DL）模型宛如一把神奇的钥匙，打开了众多领域创新发展的大门，在计算机视觉、自然语言处理等诸多方面都取得了令人瞩目的成就。然而，这把 “钥匙” 也存在一些烦恼。DL 模型的计算量十分庞大，在资源受限的设备上，比如物联网（IoT）设备和智能手机，它们就像被束缚住手脚的巨人，难以施展全部实力。即使在资源相对丰富的数据中心，能耗问题也成了一大困扰。就好比一辆超级跑车，性能超强，但油耗高得离谱，在普通加油站难以持续 “奔跑”。为了解决这些问题，众多研究人员纷纷投身于模型压缩和优化的研究中。传统的模型压缩方法，像量化、剪枝等，虽然在一定程度上缓解了问题，但它们就像 “一刀切

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• CeO2-Al2O3负载型催化剂助力甲醇蒸汽重整：突破近零排放燃料应用瓶颈

  在当今时代，全球气候问题日益严峻，海运作为国际贸易的重要支柱，其碳排放问题愈发引人关注。目前，海运主要依赖内燃机驱动，排放的温室气体占全球总量的 2.8%，且预计到 2050 年，海运 CO2排放量将比 2012 年增加 50 - 250%。为应对这一挑战，国际海事组织制定了更为严格的排放控制规则，要求到 2030 年减少 77% 的 SOx排放和 40% 的 CO2排放 。在此背景下，寻找低碳甚至零碳的海运燃料成为研究热点。甲醇，凭借其在常温常压下为液态、沸点低（65°C）、易与水混合、可被微生物代谢以及硫含量低等诸多优势，成为极具潜力的近零排放燃料。而且，甲醇可通过可再生资源制取，有望实现

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 破解 NH3与煤共燃时 NOx排放谜题：反应路径与调控机制解析

  在全球对清洁能源需求日益迫切的当下，煤炭作为主要能源之一，其燃烧带来的二氧化碳（CO2）排放问题愈发严峻。数据显示，2021 年煤炭燃烧贡献了全球约 44.2% 的 CO2排放，亚洲国家在 2023 年更是占据全球煤炭消耗的约 83%。为了有效减少 CO2排放，探索低碳替代燃料成为关键。氨（NH3）因其零碳特性受到广泛关注，与氢气（H2）相比，它具有更高的体积能量密度、更适宜的沸点和点火温度，在储存和运输方面优势明显，被视为降低煤电厂 CO2排放的可行方案。然而，NH3在煤燃烧中的应用并非一帆风顺。它的燃烧特性与煤差异较大，完全替代煤会严重影响锅炉的燃烧和传热分布，降低锅炉效率和机组输出。目前

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 综述：生物质转化可持续制氢的综合评述

  生物质转化技术正成为可持续氢能生产的关键路径。全球85%的能源依赖化石燃料的现状加速了气候变化，而生物质作为第四大能源载体，其高氢碳比特性使其成为理想的绿色氢源。1. 生物质作为可再生资源生物质涵盖林业/农业残余物、微藻等有机材料，其元素组成直接影响转化效率。例如，香蕉假茎（氢含量5.62%）和Chlorella vulgaris微藻（7.24% H2）因低灰分成为优质原料。表1对比了不同生物质的理化特性，显示木质纤维素材料通过热化学转化可获得更高氢产率，而高湿度生物质更适合生物转化。2. 生物质制氢工艺进展2.1 催化生物质气化在800-1100°C下，镍基催化剂（如Ni-Ce/Al2O3）

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 氨氢燃料 “驶” 向绿色海运：双重机遇与挑战并存

  在全球倡导绿色发展的当下，海运业却因温室气体排放问题备受瞩目。随着国际间贸易往来日益频繁，海运承担着超过 80% 的世界国际贸易量，可它所产生的二氧化碳（CO2）、氧化亚氮（N2O）等温室气体排放也在不断攀升。国际海事组织（IMO）的研究显示，2012 - 2018 年间，船舶温室气体排放总量从 9.77 亿吨增至 10.76 亿吨，CO2排放量也有所增加，海运业在全球 CO2排放中的占比从 2.76% 升至 2.89% 。面对这一严峻形势，寻找清洁、高效的替代燃料迫在眉睫。在此背景下，氨凭借其无碳燃烧、高体积氢密度、易于储存和运输等优势，成为极具潜力的船用燃料新星，吸引了众多研究人员的目光。

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 氧功能化蜜勒胺：低品位生物柴油原料中游离脂肪酸酯化的稳定多相催化剂

  在当今能源领域，生物柴油作为一种极具潜力的碳中性能源，备受关注。随着环保意识的增强和对传统化石能源依赖的减少，生物柴油的需求预计在未来五年将大幅增长，有望达到 2000 亿升。然而，生物柴油的生产并非一帆风顺，其中原料的选择成为影响其经济可行性的关键因素。最初，人们常用大豆、椰子等食用油作为原料，但这引发了伦理和经济方面的担忧。后来，非食用油和基因工程作物被考虑，但它们同样面临着占用大量耕地的问题。为了实现生物柴油生产的净零排放（NZE），国际能源署提倡使用废油作为原料。废油中富含游离脂肪酸（FFA），这看似是个不错的选择，可问题也随之而来。高 FFA 含量会导致催化剂失活，例如基于 CaO

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 揭秘费托合成催化剂关键中间体溢出机制：开启高效烃类生产新征程

  在能源领域，费托合成（Fischer–Tropsch Synthesis，FTS）是将合成气（H₂和 CO 的混合物）转化为超清洁燃料的重要过程。然而，目前对于 FTS 中催化剂的性能优化仍面临诸多挑战。其中，理解和调控催化剂表面的溢出现象成为关键难题。所谓溢出现象，是指吸附或形成的物种，尤其是催化活性物种，从催化剂表面的一部分迁移到另一部分的过程。在 FTS 中，氢气、一氧化碳和水等中间体的溢出行为对催化剂性能影响重大，但相关机制尚未完全明晰。为了深入探究这一领域，推动 FTS 技术的发展，研究人员开展了一系列研究，相关成果发表在《Fuel Processing Technology》上。研

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 《揭秘废气再循环对聚甲醛二甲醚（PODEn）/ 汽油燃烧的影响：解锁高效清洁燃烧新密码》

  论文解读在环保意识日益增强的当下，汽车尾气排放成为全球关注的焦点。随着各国对碳排放和污染物排放的法规愈发严格，研发低碳高效的燃烧系统迫在眉睫。传统的发动机燃烧方式不仅效率低下，还会产生大量的有害气体，对环境和人类健康造成严重威胁。聚甲醛二甲醚（PODEn）作为一种极具潜力的新型燃料，既能实现净零碳排放，又能改善燃烧稳定性和减少烟尘排放，受到了广泛关注。而废气再循环（EGR）技术，则为精确控制燃烧过程提供了有效手段。然而，目前关于 EGR 对 PODEn燃料发动机影响的研究存在不足。多数研究没有排除 50% 燃烧点（CA50，它是影响热量释放过程的关键因素）的干扰，导致 EGR 在不同燃料分布条

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 调控 ZSM-48 酸分布实现正十二烷高效加氢异构化：提升扩散性能新突破

  在能源领域，尽管全球都在努力推行脱碳政策，但汽油和柴油等化石燃料依旧是工业和交通系统的主要能源。工业发展在带来大量能源需求的同时，也不可避免地造成了环境污染，严重影响了能源利用的可持续发展战略。费托（Fischer-Tropsch，F-T）合成蜡是通过 F-T 合成技术从煤炭中制取的，主要由长直链烷烃构成，具有无硫、无氮和低芳烃的特性。然而，长直链烷烃的凝固点较高，低温流动性较差，作为润滑油基础油使用时质量欠佳。因此，将长直链烷烃转化为具有相同碳数的支链异构烷烃的加氢异构化技术，受到了广泛关注。通过该技术，可降低油品的倾点，提升润滑油基础油和柴油的低温流动性，进而生产出高附加值产品。在加氢异构

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 探秘燃油配方：解锁降低汽车尾气排放、守护空气质量的密码

  在当今社会，汽车已然成为人们出行不可或缺的交通工具。然而，汽车尾气排放却如同一个隐匿在城市上空的 “阴霾恶魔”，给环境和人类健康带来了极大的威胁。全球范围内，交通运输领域的尾气排放是空气污染的重要 “贡献者”。尽管各国政府通过制定如欧洲标准等政策来管控尾气排放，使得 NOx和 PM2.5 等污染物的排放有所减少，但全球变暖危机依旧严峻。就拿英国来说，在欧洲，交通运输产生的颗粒物排放约占 30%，NOx排放约占 40.5%，而其中道路运输又是 “主力军” 。与此同时，全球汽车行业正朝着更清洁的技术方向转型，不过，内燃机（Internal Combustion Engines，ICE）车辆在道路上

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

• 英国高温工业绿色氢能发展的地理经济分析：电力制氢系统优化与碳减排路径

  在全球碳中和背景下，高温工业领域面临前所未有的脱碳挑战。钢铁、水泥和陶瓷等行业需要维持1400-2000°C的极端温度，当前主要依赖化石燃料供能。虽然电气化被视为潜在解决方案，但超过500°C的工况使其应用受限。氢能因其高热值和零碳排放特性成为理想替代品，但如何经济高效地生产"绿色氢能"仍是悬而未决的难题。英国作为工业强国，设定了2050年净零排放目标，其中工业部门贡献了25%的碳排放，这使得开发适用于高温工业的可持续氢能解决方案迫在眉睫。针对这一挑战，研究人员在《Fuel Processing Technology》发表了一项开创性研究。该团队系统评估了英国五个典型区域（Scunthorpe

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-05-12

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