• 水凝胶的软可拉伸拓扑粘附策略：实现力学性能无损的柔性集成

  在柔性电子和软体机器人快速发展的时代，水凝胶作为典型的软材料面临着关键集成难题。传统"超级胶水"氰基丙烯酸酯虽能形成强拓扑缠结，但其刚性粘附层会严重限制水凝胶的拉伸性能；现有可拉伸拓扑粘接(STA)方法虽改善拉伸性，但粘接层模量仍比水凝胶高1-3个数量级，导致应力集中、模量异常升高和断裂伸长率下降等力学性能劣化。如何实现既保持粘接强度又不影响本体性能的"隐形"粘接，成为制约柔性器件发展的瓶颈问题。浙江大学的研究团队在《Extreme Mechanics Letters》发表突破性解决方案，提出软可拉伸拓扑粘附(SSTA)新策略。该工作创新性地采用稀疏交联的聚丙烯酰胺(PAAm)长链作为缝合聚合

  来源：Extreme Mechanics Letters

  时间：2025-06-21

• 基于瑞利分布的最小误差阈值化新目标函数：理论解释与性能验证

  在计算机视觉领域，图像分割一直是核心技术难题。从工业质检到医学诊断，从卫星遥感到自动驾驶，精准的图像分割直接影响着后续分析的可靠性。然而，面对复杂多变的图像数据，传统阈值分割方法如Otsu算法假设背景和目标服从方差相同的高斯分布，在实际应用中常遭遇小目标漏检、噪声干扰等瓶颈。特别是合成孔径雷达(SAR)图像，由于其特有的相干斑噪声和瑞利分布特性，常规方法往往表现不佳。针对这一挑战，陕西高校青年创新团队在国家自然科学基金等项目支持下，对基于瑞利分布的最小误差阈值化(MET)方法展开深入研究。这项发表在《Expert Systems with Applications》的工作，首次从数学本质上揭示

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-21

• 综述：大规模成像卫星任务规划的框架、模型与算法研究

  LSISMP框架大规模成像卫星任务规划（LSISMP）的核心挑战在于应对卫星数量指数级增长（中国在轨卫星数量已达628颗）带来的协同控制难题。研究揭示了三种主流框架的适用边界：集中式（centralized）框架虽能实现全局优化，但在超过100颗卫星时面临计算瓶颈；分布式（distributed）框架通过任务分解提升扩展性，却可能牺牲整体最优性；混合式（hybrid）框架通过分层协调机制，在300+卫星规模的星座中展现出独特优势。值得注意的是，中国"吉林一号"星座的实际运行数据表明，混合框架可使任务响应速度提升40%。LSISMP模型约束满足问题（CSP）和混合整数线性规划（MILP）构成LS

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-21

• 基于ArUco标记激光笔的交互系统：提升上肢障碍者机器人辅助任务执行能力

  随着全球老龄化加剧，上肢功能障碍人群持续增长，而有限的医疗资源难以满足护理需求。传统摇杆控制方式操作负担重、用户体验差，制约了辅助机器人的实际应用。激光引导技术因成本低、操作直观成为研究热点，但现有系统面临两大挑战：反射/折射环境产生的噪声斑点会中断交互，预定义动作模板难以适应动态任务需求。这些问题严重影响了系统的可靠性与用户控制感。为解决这些难题，来自国内的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，提出创新性解决方案。研究人员首先设计了一种集成ArUco标记的激光笔，通过结合改进的YOLOv8算法（优化了下采样结构并增加小目标检测层）实现激光斑点

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-21

• 系统性免疫炎症指数联合血红蛋白模型对胆囊癌根治术后生存预测的多中心临床研究

  胆囊癌(GBC)作为胆道系统最常见的恶性肿瘤，全球每年新增约20万病例，在中国西南地区呈现显著地域高发特征。这种恶性程度极高的肿瘤，约80%患者确诊时已进展至晚期，即使接受根治性切除术，术后5年生存率仍不足20%。更棘手的是，目前临床缺乏有效的预后评估工具，传统组织病理学指标难以解释患者间的巨大生存差异。近年研究发现，慢性炎症微环境通过促进免疫逃逸和血管生成，在GBC发生发展中扮演关键角色。这促使研究人员将目光投向反映全身炎症状态的生物标志物——系统性免疫炎症指数(Systemic Immune-Inflammation Index, SII)，该指标整合中性粒细胞、淋巴细胞和血小板计数，已在

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-21

• 底波流强化近岸上升流锋面的动力学机制及其生态意义

  在浩瀚的海洋边缘，海岸上升流如同大自然的输送带，将深海的营养物质源源不断地送至表层，滋养着全球最富生产力的生态系统。这一过程形成的上升流锋面(upwelling front)，不仅是海洋生物活动的热点区域，更是调控海气相互作用和物质交换的关键界面。然而，传统研究多聚焦于风场、地形等宏观因素，对无处不在的波浪作用——尤其是被称为"底波流"(bottom wave streaming)的微观机制认识不足。这种因波浪底部摩擦产生的定向欧拉流(Eulerian current)，究竟如何影响锋面强度？这一科学谜题亟待破解。中国国家重点研发计划资助的研究团队，在《Estuarine, Coastal a

  来源：Estuarine, Coastal and Shelf Science

  时间：2025-06-21

• 韩国南岸潮下带与底栖笼养菲律宾蛤仔首次暴发Eomarteilia granula致群体死亡事件研究

  在亚洲沿海生态系统中，菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)作为重要的经济双壳类，其养殖业正面临严峻挑战。过去30年间，韩国西海岸蛤仔产量从6万吨锐减至3-4万吨，夏季群体死亡事件频发，温度波动与寄生虫Perkinsus olseni的协同作用已被证实是重要诱因。为探索解决方案，研究者尝试将传统底栖养殖转为潮下带悬浮笼养(SSC)，前期研究表明该方法能改善生长性能并降低P. olseni感染率，但对秋季至冬季的养殖效果及新发疾病风险仍存空白。济州国立大学的研究团队在延续前期实验时，意外发现SSC与潮间带底栖笼养(IBC)系统均出现蛤仔群体死亡，组织学检测揭示了一种以往在亚

  来源：Estuarine, Coastal and Shelf Science

  时间：2025-06-21

• 单侧及不对称性极重度听力损失患者的双耳听觉功能代偿机制：基于155例成年患者的STROBE多中心研究

  在听觉医学领域，单侧或不对称性极重度听力损失(single-sided/asymmetric profound hearing loss, SSD/APHL)患者面临独特的听觉挑战。当双耳听觉信号输入存在显著差异时，中枢听觉系统难以有效整合声学信息，导致噪声环境下言语理解(speech-in-noise reception)和声源定位(sound localization)两大核心功能受损。这种功能障碍不仅降低患者生活质量，更严重影响其社会互动和心理状态。值得注意的是，临床观察发现部分患者表现出接近正常的双耳听觉功能，暗示存在未知的代偿机制。然而，这种代偿现象的发生率、特征及其影响因素始终缺乏

  来源：European Annals of Otorhinolaryngology, Head and Neck Diseases

  时间：2025-06-21

• 原子扩散增材制造中不同填充模式对17-4PH不锈钢力学与磨损性能的影响研究

  在金属制造领域，传统加工技术正面临复杂构件成型困难、材料利用率低的挑战。增材制造(Additive Manufacturing, AM)技术虽能实现复杂结构一体化成型，但不同工艺参数导致的力学性能差异始终制约其工业应用。特别是对于17-4PH不锈钢这种广泛应用于航空发动机叶片和医疗器械的关键材料，如何通过优化原子扩散增材制造(Atomic Diffusion Additive Manufacturing, ADAM)的填充策略来平衡强度与成本，成为亟待解决的科学问题。针对这一技术瓶颈，Gazi大学的研究团队在《Engineering Science and Technology, an Int

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-06-21

• 模块化公平决策模型PFDM：实现多场景自适应的机器学习公平性优化

  随着人工智能在招聘、司法风险评估等关键决策场景的广泛应用，机器学习模型存在的种族、性别等敏感属性（sensitive attribute）偏见问题日益凸显。美国COMPAS风险评估工具对非洲裔美国人错误分类率是白人的两倍，人脸识别技术在执法过程中对女性和深色皮肤人群的误判率显著更高。这些案例揭示了现有公平性增强方法的根本缺陷：依赖预设的单一公平标准（如 Demographic Parity DP 或 Fairness through Awareness FTA），无法适应公共卫生干预与个性化医疗等场景对公平性要求的动态变化。针对这一挑战，中国研究人员在《Engineering Applicat

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 基于Tucker分解的快速时空张量自回归模型在共享出行需求预测中的应用与性能优化

  在城市交通日益拥堵的今天，共享出行以其灵活性和环保特性成为解决"最后一公里"难题的关键方案。然而，这种新型交通模式面临着需求预测的严峻挑战——传统时间序列模型难以捕捉共享单车、网约车等服务的复杂时空交互，而深度学习方法又常陷入计算效率与预测精度的两难困境。更棘手的是，真实场景中的出行数据往往呈现高维度（涉及空间网格、时间片、交通模态等多重维度）、强非线性（如早晚高峰的突变需求）和稀疏性（偏远区域低频使用）等特征，使得现有模型要么牺牲精度换取速度，要么因计算资源过载而失去实用价值。针对这一行业痛点，清华大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 基于全局协调机制的多模态多目标进化算法(GOM-MMOEA)研究：提升Pareto最优解集的多样性与收敛性

  在工程优化和生物医学等领域，多目标优化问题(MOPs)常面临多个相互冲突的目标需要同时优化。更复杂的是多模态多目标优化问题(MMOPs)，其决策空间中存在多个等效的Pareto最优解集(PS)对应同一Pareto前沿(PF)。这种现象在药物结构优化、微电网设计等场景中尤为常见。然而现有算法如ILC-MMEA、CoMMEA等往往陷入局部最优，主要由于种群多样性不足和全局探索机制缺失。针对这一挑战，江西某高校团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出基于全局协调机制的多模态多目标进化算法(GOM-MMOEA)。该算

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 量子类证据网络决策模型(QLENDM)：突破概率框架局限的认知实验预测新范式

  在认知科学领域，决策行为常常违背经典概率论的"必然性原则"(Sure Thing Principle)——当人们知道事件X发生或不发生时都偏好选择A，却在不知道X是否发生时改变选择。这种被称为"认知悖论"的现象在囚徒困境、两阶段赌博等经典实验中被反复验证，传统概率模型对此束手无策。虽然量子概率理论框架下的量子动力学马尔可夫模型(QDM)、量子类贝叶斯网络(QLBN)等尝试解释这种偏离，但它们仍无法有效处理实验中的全局无知(global ignorance)和局部无知(local ignorance)信息，例如当参与者行为未知时，简单的等概率分配会低估埃尔斯伯格悖论揭示的真实不确定性。针对这一瓶

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 生成式人工智能驱动的改进型抽象交叉注意力序列到序列模型在印地语文本摘要中的应用研究

  在信息爆炸时代，自动文本摘要(ATS)技术成为处理海量文本的关键工具。然而对于印地语等低资源语言，现有方法面临三大挑战：复杂语法结构导致语义失真，标注数据稀缺限制模型训练，以及传统序列到序列(seq2seq)模型存在词汇表外(OOV)词汇处理难题。更棘手的是，当前主流技术如T5Transformer虽在英语摘要表现优异，却因依赖标注数据而难以适应印地语的形态学特性，生成的摘要常出现语法错误或信息冗余。针对这些痛点，研究人员开发了GAI-MACSeqRT模型，其核心创新在于将生成式人工智能(GAI)与改进型抽象交叉注意力(MAC)机制相结合。该模型采用Kaggle印地语短摘要语料库和故事数据集，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 基于级联策略分层强化学习的自动驾驶连续换道决策优化研究

  随着自动驾驶技术快速发展，如何在复杂动态交通环境中实现安全高效的换道决策成为关键挑战。传统基于运动规划的方法在规则明确场景表现良好，但面对高度不确定性时适应性不足；而深度强化学习(DRL)虽在复杂决策中展现出优势，却存在多子目标任务下稳定性差、策略间协同不足等问题。特别是现有分层强化学习(HRL)方法常采用离散动作空间导致控制不连续，且忽视油门/刹车与转向策略的潜在关联，加之风险评估机制片面聚焦碰撞概率而忽略事故严重性，严重制约自动驾驶系统的安全性与舒适性。针对这些瓶颈，福建理工大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligen

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-21

• 基于YOLO11的自适应高效动态小目标检测模型AED-YOLO11：频率域聚合与动态上采样的协同优化

  在无人机（UAV）技术迅猛发展的今天，高空俯瞰视角下的蚂蚁大小车辆、模糊不清的月面陨石坑，这些“小目标”的检测难题如同大海捞针。传统YOLO系列模型虽在实时检测中表现优异，但当目标尺寸小于32×32像素时，高频特征丢失、计算冗余等问题便暴露无遗——就像用渔网捞芝麻，既浪费算力又漏检频发。针对这一痛点，中国某高校团队在《Digital Signal Processing》发表研究，提出AED-YOLO11模型。该研究通过四重创新：AFDA模块利用离散余弦变换（DCT）实现频域特征动态加权，解决小目标高频信号衰减问题；EAC模块采用1×1卷积压缩通道数至原1/4，将计算量降低35%的同时保留空间注

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-06-21

• pH调节剂调控层状双氢氧化物(LDHs)吸附剂从卤水中高效提取锂离子的结构-性能关系研究

  随着全球碳中和战略推进，锂资源成为新能源产业的核心战略物资。然而陆地锂矿资源日益枯竭，而盐湖卤水虽储量丰富却面临高镁锂比（Mg2+/Li+）的提取难题。铝基层状双氢氧化物(LDHs)作为当前唯一实现工业化应用的吸附剂，其2 mg/g的低吸附容量和结构易崩塌问题严重制约着实际应用。传统阴离子插层策略虽能改善性能，但存在工艺复杂、成本高昂等缺陷。四川省级科技计划项目支持的研究团队在《Desalination》发表研究，系统探究了HCl、H2SO4等pH调节剂对LDHs结构性能的调控机制。通过同步实现pH调控与阴离子插层，发现SO42−插层样品在真实卤水中展现7.2 mg/g吸附量及90%循环保持率

  来源：Desalination

  时间：2025-06-21

• 基于COSMO-RS理论的钒液流电池热稳定电解液高通量预测与优化

  随着可再生能源装机规模爆发式增长，电网对大规模储能技术的需求日益迫切。全钒氧化还原液流电池(VRFB)因其安全性高、寿命长、功率容量可调等优势成为研究热点，但其核心组件——钒电解液的性能瓶颈始终未能突破。在极端温度环境下，钒离子(V2+/V3+/VO2+/VO2+)易发生沉淀：高温(≥45℃)导致VO2+析出，低温(≤10℃)引发其他价态钒离子结晶。传统实验方法需耗费数周时间配制测试不同配方，而密度泛函理论(DFT)等量子化学计算方法又存在计算资源消耗大、预测精度受限等问题。如何快速精准预测电解液性能，成为推动VRFB技术商业化的关键挑战。江苏高校的研究团队创新性地将导体类真实溶剂筛选模型(C

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-06-21

• 硝酸浓度对正己烷氧化体系爆炸风险的量热法研究及其安全警示

  随着全球碳中和进程加速，石油烷烃转化为高附加值产品的创新路线成为研究热点。其中，硝酸氧化正己烷制备尼龙66关键原料己二酸的工艺备受关注，但该体系潜在的热安全问题长期被忽视。2021年某实验装置突发爆炸事故，暴露出硝酸浓度调控这一"沉默杀手"的致命威胁——当硝酸浓度从3.7 mol·L−1提升至5.4 mol·L−1时，体系放热量竟突破1000 J·g−1的化学爆炸阈值，如同在反应器中埋下不定时炸弹。上海Key Laboratory of Crime Scene Evidence的研究团队在《Chinese Journal of Chemical Engineering》发表突破性研究，首次采用

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-06-21

• 智利亲属与非亲属寄养家庭父母胜任感研究：影响因素与预测变量的系统分析

  在儿童权利保护成为全球议题的背景下，智利的寄养家庭体系面临着独特挑战。这些家庭需要照料曾经历复杂逆境的儿童，但关于照料者父母胜任感(Sense of Parental Competence, SOC)的研究在拉丁美洲几乎空白。SOC作为评估照料者自我效能和角色满意度的关键指标，直接影响儿童心理适应和家庭功能。然而，现有研究多集中于欧美国家，忽视了文化差异对SOC形成的影响。这种知识缺口使得智利等发展中国家难以制定符合本土特点的干预策略。为填补这一空白，智利自治大学的研究团队在《Children and Youth Services Review》发表了一项开创性研究。该团队采用横断面设计，收集

  来源：Children and Youth Services Review

  时间：2025-06-21

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