• 纳米磁铁矿负载Pd(II)/oxo-V(IV)-席夫碱配合物的绿色催化体系：微波辅助高效合成维生素K3

  维生素K3作为重要的营养补充剂，其工业化生产长期面临严峻的环境挑战。传统工艺使用铬酸盐等有毒氧化剂，不仅产生大量危险废弃物，反应效率也亟待提升。如何在保证产率的同时实现绿色合成，成为药物化学领域亟待突破的瓶颈问题。卡赫拉曼马拉什苏特库伊玛姆大学（Kahramanmaraş Sütçü İmam University）化学系Serhan Uruş团队创新性地将纳米技术与配位化学相结合，设计出具有磁分离特性的高效催化剂。研究人员首先通过曼尼希反应将N-甲基哌嗪与2,4-二羟基苯甲醛偶联，再与氨基硅烷修饰的纳米Fe3O4结合，成功构建了含哌嗪的席夫碱配体体系。随后制备的Pd(II)和oxo-V(IV

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-08-10

• 呋喃/吡啶氨基膦酸酯衍生物的合成及其抗氧化、抗菌与荧光特性研究

  在生物医药和材料科学领域，开发兼具多重功能特性的有机分子一直是研究热点。传统小分子化合物往往难以同时满足生物活性和物理性能的双重需求，尤其是具有明确构效关系的光功能化药物前体。针对这一挑战，齐齐哈尔大学化学与化学工程学院的研究团队设计合成了一系列结构新颖的呋喃/吡啶氨基膦酸酯衍生物，相关成果发表在《Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements》期刊。研究采用一锅法Kabachnik–Fields三组分缩合反应，以二乙基膦酸酯为原料，分别与糠醛（呋喃-2-甲醛）或吡啶-2-甲醛及四种含苯胺类化合物反应，高效构建了8个新型氨基膦酸

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-08-10

• 基于结构保持的鲁棒局部正则化非负矩阵分解模型及其在图像分类中的应用

  Highlight基于数据点距离越近则邻域概率越高的原则，本研究创新性地利用样本点对距离加权相似性，为每个数据实例自动分配最优邻域。这一方法能自适应学习不同数据集的底层分布，彻底解决了传统模型因人工编码图结构导致的敏感性缺陷。Contributions(1) 自适应邻域构建：通过数据点对距离动态分配邻域，突破传统图结构需人工预设的局限，显著提升模型对不同数据分布的适应性。(2) 低秩鲁棒性增强：引入低秩属性挖掘样本潜在信息，有效消除噪声和遮挡干扰（如面部识别中的光照变化或物体遮挡），同时结合全局-局部结构协同优化。(3) 三重空间一致性：首创性地保持特征空间、表示空间与原始空间的结构一致性：通

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-10

• 基于互注意力机制(MA-Neck)的轻量化目标检测网络特征增强研究

  亮点• 提出互注意力颈部结构(MA-Neck)解决轻量架构下检测精度不足问题，在保持效率同时提升性能• 开发自注意力增强(SAE)模块，通过空间自注意力+通道共注意力机制优化单层特征• 设计互图通道注意力(MGCA)模块，基于图卷积理论实现跨阶段特征动态加权方法受前人工作启发，我们将低层特征与高层特征视为输入图像的不同视角。为减少特征融合带来的计算负担，提出基于PANet框架的MA-Neck结构。如图1所示，网络包含自底向上和自顶向下两条路径，通过SAE和MGCA模块实现：1）SAE采用可分解的空间注意力矩阵增强前景表征；2）MGCA通过图通道注意力实现跨阶段全局关联捕捉，其中邻接矩阵通过互协

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-10

• 基于稀疏自注意力增强域适应框架（ADA）的无监督行人重识别跨域特征学习研究

  亮点本文提出的ADA框架通过以下创新点推动领域发展：• 三明治注意力基元（SAP）：新型计算单元融合卷积归纳偏置与稀疏标记交互，在基元层面增强域适应能力。• 稀疏注意力增强瓶颈模块（SAAB block）：层级结构集成SAP，通过可扩展设计构建任务特异性ADA框架。实验验证在CUHK03→Market-1501等跨域任务中：• 性能突破：mAP显著提升16.5%，超越现有SOTA方法• 计算优势：稀疏自注意力机制降低FLOPs，保持模型鲁棒性讨论对比分析显示稀疏自注意力的三大优势：计算高效性：较标准自注意力减少30%运算量架构灵活性：支持动态稀疏模式配置部署兼容性：在CNN架构中表现最优结论A

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-10

• 基于CLIP驱动的智能协同推理框架CORE-CLIP：提升人-物交互检测的语义理解与性能

  在计算机视觉领域，人-物交互检测（Human-Object Interaction, HOI）是理解场景语义关系的关键任务，其目标是从图像中识别出〈human, action, object〉三元组。尽管现有方法在基准数据集上取得进展，但面临两大瓶颈：一是依赖大量标注数据，难以识别训练集未见的交互关系；二是现有模型多为单模态设计，缺乏对语言语义的利用，导致对"持杯"与"放杯"等细微动作差异的区分能力不足。扬州大学信息工程学院（人工智能学院）的研究团队提出CORE-CLIP框架，创新性地将视觉语言预训练模型CLIP的开放性与鲁棒性融入HOI检测。通过设计文本引导双融合注意力模块（Text-gui

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-10

• 膳食活性微生物摄入与慢性肾病患者全因及心血管死亡风险的关联性研究：基于NHANES的队列分析

  Highlight本研究首次通过大规模队列数据揭示：在慢性肾病(CKD)患者中，较高膳食活性微生物摄入与全因死亡率降低16%显著相关，为肠道微生态干预策略提供了重要循证依据。Study design and participants美国国家健康与营养调查(NHANES)是一项全国性横断面研究，通过标准化访谈、体检和生物样本分析收集数据。本研究纳入1999-2018年间6,233名CKD患者，所有参与者均签署知情同意书。Comparison of baseline characteristics6,233名CKD患者平均估算肾小球滤过率(eGFR)为72.10ml/min/1.73m2，尿白蛋白

  来源：Nutrition

  时间：2025-08-10

• 首个马可波罗芫菁(Hycleus marcipoli)染色体水平基因组组装揭示其超变态发育与害虫防控新靶点

  在农业生态系统中，芫菁科(Meloidea)昆虫既是重要的传粉者又是毁灭性害虫，其幼虫以蝗虫卵为食，成虫却嗜食豆科作物和甘薯，这种独特的"超变态发育(hypermetamorphosis)"现象背后隐藏着复杂的分子调控机制。尤其马可波罗芫菁(Hycleus marcipoli)作为芫菁科物种最丰富的属代表，其快速物种分化与宿主专一性进化之谜长期困扰着研究者。更棘手的是，传统化学杀虫剂已引发抗药性及生态风险，而基因组数据的缺失严重阻碍了新型防控策略的开发。针对这一系列科学难题，广西壮族自治区的研究团队在《Scientific Data》发表了突破性成果。通过整合PacBio长读长测序（4.6 G

  来源：Scientific Data

  时间：2025-08-10

• 二维空间位阻效应增强诱导电荷电渗流速度的机理研究

  在微流控芯片和纳米流体器件领域，诱导电荷电渗流(ICEO)作为一种重要的电动现象，长期以来存在理论预测与实验测量值相差10倍以上的难题。传统理论认为，在电极表面形成的双电层会产生毫米级流速，但实际测量往往只能达到微米量级。这种巨大差异严重制约了ICEO技术在微泵、微混合器等精密器件中的应用。更令人困惑的是，不同实验团队报告的离子浓度依赖性存在矛盾：部分研究显示流速随离子浓度增加而单调上升，另一些则观察到非单调甚至下降趋势。为解决这一关键问题，信州大学机械系统工程系的研究人员开展了一项突破性研究。他们创新性地将二维空间位阻效应引入经典理论框架，通过建立修正的泊松-能斯特-普朗克-斯托克斯(MPN

  来源：New Scientist

  时间：2025-08-10

• 二维空间位阻效应增强诱导电荷电渗流速度的机理研究

  在微流体技术领域，诱导电荷电渗流(ICEO)因其在微型泵、混合器和阀门中的潜在应用而备受关注。然而长期以来存在一个令人困惑的现象：标准理论预测的ICEO流速往往比实验测量值高出10倍以上。这种差异严重制约了ICEO技术的实际应用，也反映出我们对高电场下离子输运机制的理解仍存在重大空白。信州大学机械系统工程系的研究人员通过创新性的二维模拟研究，揭示了这一现象背后的物理机制。他们发现，在高电场条件下，离子在电极表面附近会出现"离子短缺"现象，而传统的理论模型未能充分考虑离子间的空间位阻效应。当使用修正的泊松-能斯特-普朗克(MPNP)方程进行模拟时，研究人员观察到了令人振奋的结果：随着离子浓度从0

  来源：New Scientist

  时间：2025-08-10

• 新型木槿茎纤维的提取表征及其聚合物复合材料的制备与应用研究

  在追求可持续发展的今天，开发新型环保材料成为研究热点。植物纤维因其可再生、可降解的特性备受关注，但现有植物纤维在强度、热稳定性等方面仍存在不足。传统化学纤维虽然性能优异，但面临环境污染问题。如何开发兼具优异性能和环保特性的新型纤维材料，成为材料科学领域的重要课题。针对这一挑战，Shinshu University（信州大学）的研究人员开展了一项创新性研究，他们选择木槿茎作为研究对象，系统研究了其纤维的提取工艺、结构特征和性能表现，并进一步将其与聚合物基体复合，制备了新型复合材料。这项研究发表在《Next Research》上，为开发高性能生物基材料提供了新思路。研究人员采用了多尺度表征技术开展

  来源：Next Research

  时间：2025-08-10

• 锰锌铁氧体催化剂光催化降解罗丹明B的评估：基于二维空间效应的ICEO流动增强机制研究

  在微流控技术领域，诱导电荷电渗流(Induced-charge electro-osmosis, ICEO)作为一种高效的流体驱动机制，近年来在生物检测、药物输送等领域展现出巨大应用前景。然而困扰学界多年的难题是：传统ICEO理论预测的流速往往比实验测量值高出10倍以上。这种理论与实验的巨大差异，严重制约着ICEO技术的精准调控和应用开发。信州大学机械系统工程系的研究团队在《Next Research》发表重要成果，通过创新性地引入离子空间效应，首次揭示了ICEO流速异常背后的物理机制。研究人员建立了一套完整的二维直接模拟方法，将离子堆积尺寸(~1 nm)等真实物理参数纳入改进的泊松-能斯特-

  来源：Next Research

  时间：2025-08-10

• 光响应性可降解聚(L-丙交酯)-螺吡喃共聚物的合成及其对Fe3+的选择性检测与光控聚集行为研究

  在自然界中，生物体通过形状变化响应环境刺激的现象激发了科学家对智能材料的探索。这类能对光、热、电等外界刺激产生响应的材料，在环境监测、药物递送和生物传感等领域展现出巨大潜力。其中，螺吡喃(SP)因其独特的光致变色特性备受关注——这种分子能在紫外光照射下从疏水的闭环结构转变为极性的开环部花青(MC)形式，并伴随明显的颜色变化。然而，如何将SP的光响应特性与生物可降解材料结合，开发出兼具环境友好性和功能性的智能系统，仍是当前研究的挑战。德里大学圣斯蒂芬学院化学系的研究团队创新性地将SP衍生物与聚(L-丙交酯)(PLLA)结合，通过开环聚合制备出分子量7000 g/mol的光响应性聚合物PLLA-S

  来源：Next Research

  时间：2025-08-10

• 基于复兴变换的迁移学习安全控制：几何解释与理论突破

  亮点本研究揭示了复兴变换在迁移学习安全控制中的几何本质，首次将欧几里得状态空间拓展为微分流形（differentiable manifold），为危险环境下的控制器迁移提供了理论基石。贡献本工作奠定了复兴变换迁移学习的几何基础：1）证明复兴变换在源系统与目标系统的状态流形间建立了微分同胚映射；2）揭示了该映射如何诱导两流形上向量场的结构化关联；3）构建了单参数变换群的传递关系，最终确保目标系统的安全稳定性。迁移学习标准迁移学习包含四要素：目标域𝒟𝒯、目标任务𝒯𝒯、源域𝒟𝒮和源任务𝒯𝒮。通过数据(𝒟𝒮,𝒯𝒮)学习函数𝑓𝒮，并迁移至目标系统实现安全控制。复兴变换的几何解

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 基于改进深度Q网络算法的仿生机器鱼洋流路径规划研究

  亮点章节仿生机器鱼路径规划问题描述仿生机器鱼(BRF)路径规划的核心目标是在水下三维环境中寻找避开地形障碍的最优路径。实际应用中，复杂地形与动态洋流会显著影响BRF的航行性能。为完成不同任务，规划路径需有效规避障碍，并通过设计策略消除、减弱或利用洋流影响（Tian等，2022c）。仿生机器鱼路径规划优化模型BRF路径规划优化模型表述为：min f(X,Y,Z,Uc) = ω1L + ω2T + ω3S其中f为路径规划目标函数；L表示洋流干扰下的路径长度；T为航行时间；S代表路径平滑度；X,Y,Z为决策变量矩阵，包含系列路径坐标点；Uc为洋流矢量；ω1-3为权重系数。仿生机器鱼路径规划算法本节首

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 基于外部知识与对比驱动特征增强的多模态假新闻检测模型EC-Fake研究

  亮点单模态假新闻检测单模态假新闻检测主要聚焦于处理信息流中单个或多个文本的分类问题。早期方法依赖于直观的显式特征，如构建特征词、分析文本情感、提取主题或挖掘写作风格。例如，Castillo等人利用语言特征（如词频和情感极性）进行检测。方法论如图2所示，EC-Fake模型分为四个步骤：使用ResNet-50提取新闻图像的多层次特征向量（f1, f2, f3, f4），同时通过RoBERTa嵌入文本；利用大语言模型（LLM）从新闻中提取实体，并从Wikidata检索其描述作为外部知识；通过语义信息解耦模块（SID）分离图像的前景主体与背景上下文，指导多级特征融合；采用对比驱动特征增强方法优化跨模态

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 基于密度引导重聚类机制的SDENK算法：实现无偏子空间密度聚类的新范式

  在数据爆炸的时代，如何从海量无标签数据中发现隐藏模式一直是机器学习领域的核心挑战。传统聚类方法面临"两难困境"：k-means等基于划分的方法虽能通过子空间学习优化属性权重，却只能识别球形簇；而DBSCAN等密度方法虽可发现任意形状簇，却因缺乏度量学习机制导致高维数据效果不佳。这种"形状偏差"与"度量僵化"的双重局限，使得现有方法难以应对现实世界中复杂的非凸、嵌套式数据分布。香港浸会大学计算机科学系的Rong Zou团队在《Neurocomputing》发表的研究中，创新性地提出了子空间密度k-聚类(SDENK)框架。该研究通过密度引导重聚类(DCRC)机制将宏观密度簇分解为适合k-means

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 提升内河货运集疏运系统在中断事件中的韧性：基于双补贴机制的政策优化研究

  内河货运系统作为连接经济动脉的重要纽带，却在突发事件面前显得尤为脆弱。当港口设施瘫痪、航道受阻或需求骤变时，货主们往往因信息不对称而做出非最优的集疏运决策，导致整个物流网络陷入"瘫痪-拥堵-效率下降"的恶性循环。更棘手的是，承运人调整航线频率的决策与货主的港口选择相互制约，形成典型的"囚徒困境"。这种系统性失灵不仅造成巨额经济损失，还可能引发产业链断供危机——就像2020年新冠疫情冲击长江内河港口时，湖北多个港口的处理能力骤降80%，引发长达数周的物流瘫痪。大连海事大学航运经济与管理学院的研究团队在《Journal of Sea Research》发表的研究中，构建了一套创新的"政府-货主-承

  来源：Journal of Sea Research

  时间：2025-08-10

• 甲酰基吡唑啉酮衍生的Salophen型锌配合物：合成、结构、DFT研究、荧光发射及抗疟活性

  Highlight甲酰基取代、溶剂配位与生物活性的协同效应使这些配合物成为极具潜力的抗疟候选化合物。Material and measurements如我们既往发表的研究[[29], [30], [31]]，本文采用相同仪器进行表征：紫外-可见光谱使用Agilent Cary-60分光光度计，荧光光谱通过Jasco FP-6300荧光分光光度计采集。Synthetic route of ligands甲酰化中间体通过改良的Vilsmeier-Haack反应合成：将5-甲基-2-苯基-2H-吡唑啉-3-醇（8.7 g）与DMF/POCl3体系反应，经水解得到关键前体。1H NMR structu

  来源：Journal of Molecular Structure

  时间：2025-08-10

• 综述：新型溴代希夫碱的晶体学与光谱学特性及其抗菌活性研究

  INTRODUCTION希夫碱（Schiff base）作为含亚胺基（-C=N-）的重要化合物，自1864年由Hugo Schiff首次报道后，在配位化学、催化及药物研发领域广泛应用。本研究聚焦溴代希夫碱B-HMPIMP的合成与特性，其结构中的卤素取代基可增强生物活性，尤其对抗菌性能产生显著影响。Chemicals and instruments实验采用默克、西格玛等公司的高纯度试剂，甲醇为反应溶剂。熔点测定使用Stuart SMP30仪，薄层色谱（TLC）监测反应进程，UV-Vis光谱通过岛津仪器在200-800 nm范围内获取，DMSO-d6为测试溶剂。Physical propertie

  来源：Journal of Molecular Structure

  时间：2025-08-10

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