• 深度学习助力葡萄串粒数与重量精准预测：开启智慧农业新篇

  本研究旨在评估深度学习技术预测葡萄数量和重量的有效性。具体而言，利用机器视觉流程和目标识别算法你只看一次第 8 版（YOLOv8L）对葡萄进行检测和重量估算。对不同模型尺寸（nano、small、medium、large、xlarge）进行测试后发现，YOLOv8L模型准确率最高。数据集由 120 张实地拍摄照片和 540 张网络图片扩充而成，80% 用于训练，20% 用于测试。采用的数据增强技术提升了模型的泛化能力，最大程度降低过拟合问题。研究结果显示，YOLOv8L模型在平均精度均值（mAP50 - 95）、精度和召回率等指标上表现优于其他模型。此外，为葡萄重量预测开发的模型在农业物体识别

  来源：Applied Fruit Science

  时间：2025-05-13

• 解析瘤牛精子蛋白质组：解锁高生育力分子密码

  瘤牛（Bos indicus）以在低投入生产系统下仍具有高生育力而闻名。探究其精子蛋白质组有助于深入理解瘤牛独特的精子细胞和分子机制。本研究运用高通量质谱技术，对瘤牛（Deoni 品种）公牛精子蛋白质组进行了表征和定量分析。在精子中鉴定出 1441 种蛋白质，其中 12%（n = 173）的蛋白质含有信号肽，表明它们具有分泌特性。瘤牛公牛精子中含量最丰富的蛋白质包括 A 激酶锚定蛋白 4（A-kinase anchoring protein 4）、精浆蛋白 A3（Seminal plasma protein A3）、阳离子胰蛋白酶（Cationic trypsin）、C 型利钠肽（C-type

  来源：Agricultural Research

  时间：2025-05-13

• 构建 CoS2/CoMn2O4纳米立方体，为光催化制氢注入新活力

  研究背景在当今能源领域，传统化石燃料就像一位 “麻烦制造者”。它污染严重，燃烧时排放的大量有害气体让地球的 “呼吸” 都变得沉重；而且它属于不可再生资源，用一点少一点，储量日益减少，就像不断缩水的钱包；能量密度也比较低，无法高效地为各种设备和生产提供充足动力。在这样的困境下，氢能源闪亮登场，成为科研人员眼中的 “希望之星”。它清洁无污染，燃烧后的产物只有水，对环境十分友好；还是可再生能源，取之不尽用之不竭。在众多制氢方法中，光催化制氢技术更是备受瞩目，它就像一位神奇的 “魔法师”，能利用光能把水分解成氢气，将低能量密度的光能转化为高能量密度的化学能。然而，光催化制氢技术的发展遇到了 “拦路虎”

  来源：Fuel

  时间：2025-05-13

• 生物质航空燃料点火延迟与层流燃烧特性：实验与动力学模型新探

  在当今世界，随着全球经济的飞速发展，人们对能源的需求与日俱增。航空运输作为交通运输领域的重要分支，发展速度远超其他运输方式，并且在未来仍有持续快速增长的趋势。这使得航空业对石油的需求急剧攀升，然而，地球上化石燃料的储量却十分有限，这一矛盾给社会发展带来了巨大的挑战。与此同时，传统航空燃料燃烧产生的大量碳排放，对环境造成了严重的影响，如何实现航空业的可持续发展，成为了亟待解决的难题。生物质航空燃料作为一种极具潜力的替代能源，逐渐走进了科研人员的视野。它来源于生物质，如农作物、木材、植物纤维等，在减少对有限化石燃料依赖方面具有重要意义。而且，从理论上讲，其燃烧释放的碳能够被原材料生长过程中吸收的碳

  来源：Fuel

  时间：2025-05-13

• ZIF-7 和 ZIF-8 助力制冷剂混合物分离：高压吸附测量开启绿色制冷新篇

  在全球对环保要求日益严格的当下，制冷行业正面临着巨大的挑战。欧盟的 F-gas 法规给制冷剂的使用戴上了 “紧箍咒”，明确限制全球变暖潜值（GWP）高于 750 的制冷剂。像 R-410A（GWP：2088）这样的制冷剂，自 2025 年起就不能再用于新的固定分体式空调和分体式热泵设备了。可别小瞧这些制冷剂，它们大多是由多种纯组分混合而成，其中不少成分都有回收再利用的价值，比如 R-410A，它是由 50 wt.% 的 R-32（GWP：677）和 50 wt.% 的 R-125 组成，R-32 就具备回收潜力。同样，从 R-513A（GWP：573，44 wt.% R-134a + 56 w

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2025-05-13

• 探秘 VIVA 钱包交易欺诈：无监督学习解锁精准防控新密码

  在当今数字化时代，金融领域的线上交易蓬勃发展，给人们带来便捷的同时，也滋生了日益猖獗的信用卡欺诈问题。想象一下，你正安心地使用信用卡进行日常消费，却不知背后可能隐藏着不法分子的黑手，他们利用各种手段窃取你的信息，进行欺诈交易，导致金融机构每年都承受着巨额损失。据预测，到 2027 年，信用卡欺诈损失预计将达到 68 亿美元。传统的基于规则的欺诈检测系统，如同老旧的城墙，面对不断变化的欺诈手段，逐渐显得力不从心。其高误报率不仅耗费大量人力物力进行人工审核，还可能遗漏新型欺诈行为，使得金融安全防线漏洞百出。为了攻克这一难题，来自欧洲的研究人员与 Viva Wallet 合作，开展了一项极具意义的研

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于病变与血管结构特征协作的先验引导双阶段糖尿病视网膜病变分级模型：突破难题，精准分级

  在医疗领域，糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，DR）如同一个隐匿的 “视力杀手”，悄无声息地威胁着众多糖尿病患者的眼部健康。糖尿病引发的高血糖，就像一场 “生化危机”，对眼睛的多种组织发起攻击。微动脉瘤（Microaneurysms，MAs）、出血（Haemorrhages，HEs）、硬性渗出（Hard Exudates，EXs）和软性渗出（Soft Exudates，SEs）等微血管瘤病变纷纷出现，同时血管结构也变得异常，出现血管扩张、破裂和新生血管等状况。这些病变可不是小打小闹，它们与 DR 的不同阶段紧密相连，是眼科医生诊断 DR 严重程度的重要依据。目前，国际

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• DeepSHAP 助力解析 AlphaFold2：解锁蛋白质结构预测 “黑箱” 密码

  在生命科学领域，蛋白质结构预测至关重要，它与蛋白质功能研究、生物进化探索以及蛋白质工程紧密相连。以往，确定蛋白质的三维结构往往依赖复杂且耗时的实验方法。随着深度学习技术的崛起，像 AlphaFold2 这样的模型给该领域带来了重大突破，其预测精度能与实验方法相媲美，仅从蛋白质序列就能预测出近乎准确的结构。然而，AlphaFold2 如同一个神秘的 “黑箱”，研究人员难以知晓它究竟是如何做出这些预测的。这种不透明性阻碍了新假设的提出、现有理论的验证，以及基于预测设计新型蛋白质的进程。比如在药物研发中，若无法深入理解蛋白质结构预测的原理，就很难精准地设计出针对特定疾病的药物。因此，打破这个 “黑箱

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于稳健双向深度非负矩阵分解的链路预测：突破传统局限，精准捕捉网络关联

  在复杂网络的研究领域中，链路预测（Link Prediction）一直是备受瞩目的焦点。想象一下，在庞大的社交网络里，如何精准预测哪些人之间可能会建立新的联系；在生物的蛋白质网络中，怎样提前知晓哪些蛋白质之间会产生相互作用。这些问题的解决，不仅能加深我们对网络结构和功能的理解，还在诸多领域有着广泛应用。比如在生物医学研究中，预测蛋白质 - 蛋白质相互作用，能大幅减少实验室的繁重工作；在社交网络平台，可挖掘潜在的朋友关系，提升用户体验；在电商领域，能为用户精准推荐商品，增强用户粘性。然而，当前的研究并非一帆风顺。众多基于非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorizatio

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• FinQuaXBot：融合加密与智能学习，为个性化金融保驾护航

  在金融领域，自动化咨询系统的兴起，如机器人顾问（robo - advisors），借助机器学习（ML）和数据分析技术，给个性化金融咨询带来了变革。它们能利用先进算法处理大量金融数据，为投资者提供投资策略、风险管理和退休规划等建议。然而，这一领域并非一帆风顺。金融市场的复杂性和不可预测性是首要难题。它受到地缘政治事件、监管变化和经济危机等多种外部因素影响，高度动态变化。依赖历史数据的现有系统，难以准确预测未来市场状况，在市场波动时，给出的投资建议可能欠佳。例如，当突发地缘政治事件导致市场大幅波动时，基于历史数据训练的模型可能无法及时适应，使投资者遭受损失。数据安全问题也不容忽视。金融数据极为敏感

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• FUGER：实体搜索中生成与检索的无监督融合新框架，提升精准召回双指标

  在当今数字化时代，信息爆炸式增长，从海量数据中精准、全面地获取所需信息变得至关重要。实体搜索作为信息检索领域的关键任务，旨在根据自然语言查询，精确且全面地返回目标实体。想象一下，当用户在搜索引擎中输入 “谁是苹果公司的前首席执行官？”，他们期望得到的不仅是准确的答案，还希望答案尽可能完整，不会遗漏任何重要人物。这就对实体搜索结果的精度和召回率提出了极高的要求。然而，随着大语言模型（LLMs）如 ChatGPT、LLama2 和 Claude 的兴起，在实体搜索任务中，LLMs 虽然能实现较高的精度，但往往返回的结果数量有限，导致召回率较低。这是因为 LLMs 的训练机制更侧重于生成结果与输入查

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于字典的模糊稀疏判别嵌入引导表征学习：突破图像分类困境的新利器

  在当今数字化时代，图像数据如潮水般涌来，图像分类任务在众多领域发挥着关键作用，从安防监控里的人脸识别，到自动驾驶中的场景识别，再到医学影像分析辅助疾病诊断等，都离不开精准的图像分类技术。然而，现实中的图像往往存在诸多难题，就像一个个 “绊脚石” 阻碍着图像分类技术的发展。在图像处理领域收集到的海量图像数据，背景信息极为复杂，常常包含各种干扰元素。而且，图像中的目标物体还容易被遮挡，这使得有效目标信息在图像中所占比例较低，同时噪声的干扰也很严重。这些问题就像 “乌云”，严重降低了后续任务的性能。并且，冗余的数据在模型处理时，不仅会占据大量的存储空间，还会耗费巨大的计算成本。为了找到一条突破困境的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于多图注意力嵌入的 M2former 用于分布式光纤传感单事件与多事件识别

  在科技飞速发展的今天，分布式光纤传感技术凭借高灵敏度、抗电磁干扰等优势，在航空航天、安全防护、能源等领域大显身手。然而，这一技术在实际应用中面临两大棘手难题：一是光纤传感器高频检测与高灵敏度特性，使得单采样周期内产生大量含噪声数据，无约束的线性层嵌入易让模型过度拟合噪声，难以捕捉更具代表性的模式；二是现有模型在单个采样周期内识别多个同时发生的事件时力不从心，复杂且相似的振动信号常导致事件类型识别错误，严重影响系统在复杂环境中的可靠性。为突破这些瓶颈，推动分布式光纤传感技术在实际场景中的精准应用，研究人员开展了相关研究。《Expert Systems with Applications》上发表的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于深度学习的陶瓷餐具表面缺陷实时检测框架：突破传统，开启智能质检新时代

  在日常生活中，陶瓷餐具因其美观、耐用和良好的热稳定性，广泛出现在家庭、餐厅和酒店中。然而，陶瓷餐具的制造过程却面临诸多挑战，比如窑炉温度不均、上釉不匀以及原料存在杂质等问题，这些都会导致陶瓷餐具表面出现缺陷，像裂纹、针孔、釉面收缩等。这些缺陷不仅影响餐具的美观，还可能对其功能性和安全性造成威胁。目前，陶瓷餐具表面缺陷的检测主要依靠人工检查，但这种方式存在很大的局限性。一方面，人工检测受到人的主观因素影响，不同的检测人员可能会有不同的判断标准；另一方面，长时间的检测工作容易让检测人员产生疲劳，再加上生产线上光线不足、生产速度快等环境因素，使得检测结果参差不齐，准确性和效率都难以保证。传统的基于机

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 债务情境下的社会情绪机制：福利权衡比(WTR)对借贷行为中内疚、感激与负债感的调控作用

  在人类经济活动中，借贷行为如同空气般无处不在——无论是向朋友临时周转50美元，还是从银行获得购房贷款。但鲜少有人思考：为什么向熟人借钱会让人坐立不安？为什么有人宁愿支付额外代价也要避免"欠人情"？这些现象背后，隐藏着进化塑造的精妙心理机制。传统经济学将借贷视为纯粹理性决策，却难以解释为何人们会对无利息的私人借款产生强烈情绪反应。最新研究表明，社会情绪很可能是关键所在。当Trivers在1971年提出"互惠利他主义"理论时，就预言人类需要心理机制来追踪" reciprocity debts（互惠债务）"。如今，科学家们发现福利权衡比(Welfare Tradeoff Ratio, WTR)这一指

  来源：Evolution and Human Behavior

  时间：2025-05-13

• EVAS 与 EVAR 治疗腹主动脉瘤的长期随访对比：探寻更优治疗策略

  在医学领域，腹主动脉瘤一直是威胁人类健康的一大难题。想象一下，人体的主动脉就像一条重要的交通主干道，而腹主动脉瘤就如同这条主干道上突然出现的一个危险 “鼓包”。随着时间的推移，这个 “鼓包” 可能会破裂，引发大出血，严重时甚至危及生命。目前，血管内治疗是腹主动脉瘤常用的治疗方式，其中血管内动脉瘤封闭术（Endovascular Aneurysm Sealing，EVAS）和标准血管内动脉瘤修复术（Endovascular Aneurysm Repair，EVAR）备受关注。自 2011 年 EVAS 系统问世以来，其短期和中期治疗效果看起来很有前景，给许多患者带来了希望。然而，随着时间的推移，

  来源：EJVES Vascular Forum

  时间：2025-05-13

• 鼻双水平气道正压（NDUOPAP）与鼻持续气道正压（NCPAP）对早产儿呼吸窘迫综合征的疗效对比研究：意义重大的探索

  在新生儿医学领域，早产儿的健康一直是备受关注的焦点。随着医学技术的不断进步，对于早产儿呼吸支持的方式也在发生着重大变革。曾经，有创呼吸支持是治疗早产儿呼吸问题的主要手段，但它存在诸多弊端，比如可能引发感染、对气道造成损伤等。于是，无创呼吸支持逐渐崭露头角，成为了临床医生们的新选择。无创呼吸支持有多种模式，其中鼻双水平气道正压（Nasal duo positive airway pressure，NDUOPAP）和鼻持续气道正压（Nasal continuous positive airway pressure，NCPAP）是较为常用的两种。然而，这两种模式究竟哪种更具优势，一直是医学研究中的一

  来源：Early Human Development

  时间：2025-05-13

• FourCornerGAN：突破汉字字体生成困境，解锁高保真字体合成新路径

  在当今数字化时代，字体设计领域正蓬勃发展，汉字字体作为中华文化的独特载体，其生成技术备受关注。然而，汉字字体生成面临着重重挑战。汉字结构复杂，由笔画、偏旁、部件等层层组合而成，不同字体风格各异，比如隶书的横平竖直、笔力浑厚，宋体的横细竖粗、带衬线装饰，这些差异使得汉字字体生成变得极为困难。而且，在训练数据方面，配对的训练数据稀缺，这无疑给字体生成模型的训练增加了难度。传统的基于笔画分解重组的自动字体生成方法，不仅生成的字符不连续，还会丢失大量细节。即便深度学习的发展推动了汉字字体生成技术的进步，现有模型在视觉质量、结构准确性和风格一致性上仍不尽人意，难以精准捕捉字形细节和结构精度。为了突破这些

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-13

• 离子液体调控制备聚酰胺 - 聚酯纳滤膜，高效实现抗生素脱盐新突破

  在抗生素的生产过程中，一场 “分离大战” 正在发酵液里悄然上演。抗生素作为对抗感染的有力武器，大多由细菌或真菌发酵而来。为了让微生物们 “茁壮成长”，人们会在发酵时加入无机盐，比如氯化钠（NaCl）来调节渗透压。可这也带来了麻烦，发酵液里抗生素浓度本就不高，通常只有 0.1% - 5%（w/v），甚至更低。而高浓度的盐类就像一群捣乱分子，不仅干扰抗生素的回收，还影响其稳定性。在这场 “分离大战” 中，纳滤膜（Nanofiltration membrane，NF 膜）成为了备受瞩目的 “选手”。NF 膜的分子截留量（MWCO）在 200 - 1000Da 之间，恰好能拦住个头较大的抗生素分子，同

  来源：Desalination

  时间：2025-05-13

• 探寻污水特质对压力污水系统硫化氢浓度影响：意义重大的深度研究

  在城市的地下，污水管道如同一条条 “暗河”，承载着生活污水和工业废水。然而，这些管道中却隐藏着一个棘手的问题 —— 硫化氢（H2S）。H2S 就像一个 “隐形杀手”，不仅会散发出刺鼻的气味，让人避之不及，还会对污水管道等混凝土设施造成严重的腐蚀，大大缩短其使用寿命。更为严重的是，它对在污水系统工作的人员健康构成了巨大威胁。据研究，在污水系统中，H2S 的浓度可能高达 1000ppm，而污水中溶解硫化物浓度甚至能达到 70mg/dm3。面对这些问题，人们一直在努力寻找解决办法，但由于对 H2S 形成和浓度变化的机制了解不够深入，许多措施的效果并不理想。因此，深入研究污水水质对 H2S 浓度的影响

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-05-13

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