• 天文轨道周期驱动下任楼煤矿二叠系石盒子组含煤岩系旋回性沉积的机制与地质意义

  在地球漫长的地质历史中，含煤岩系的形成往往与周期性气候变化密切相关。华北板块晚古生代发育大规模海陆过渡相含煤沉积，其中任楼煤矿所在的淮北煤田石盒子组蕴含丰富煤炭资源，但长期以来缺乏高精度年代约束。更棘手的是，该矿区巷道顶板稳定性差，沉积环境的周期性变化如何影响岩层力学性质，成为煤矿安全开采亟待解决的科学问题。传统地层划分方法难以揭示毫米级沉积旋回背后的驱动机制，而米兰科维奇(Milankovitch)理论为破解这一难题提供了新思路——地球轨道参数（偏心率eccentricity、斜率obliquity、岁差precession）的周期性变化可能通过调控古气候影响沉积过程。安徽理工大学的研究团队

  来源：Solid Earth Sciences

  时间：2025-06-19

• 海岸带含水层电性-水文地质耦合建模：尼日尔三角洲地下水系统脆弱性、产能潜力与腐蚀路径研究

  在尼日尔三角洲快速城市化和工业活动的双重压力下，这片拥有丰富地下水资源的沿海区域正面临前所未有的挑战。地表水因季节性波动和人为污染日益不可靠，而地下水的过度开采与污染渗透风险却在持续加剧。更复杂的是，这片区域的地下水系统由多层砂-黏土互层构成，渗透性差异显著，污染物一旦进入含水层便可能随水流扩散数十公里。这种背景下，传统单一的水文地质调查方法已难以满足精准管理需求，亟需创新技术手段来破解含水层"黑箱"难题。来自国内研究团队的研究人员在《Solid Earth Sciences》发表的最新研究，开创性地将多种地球物理技术融合应用于海岸带含水层评估。研究采用SSR-MP-ATS电阻率仪，结合施伦贝

  来源：Solid Earth Sciences

  时间：2025-06-19

• 农业废弃物提取二氧化硅与罗望子胶复合流体对碳酸盐岩润湿性调控的研究

  全球能源需求预计到2050年将增长50%，而现有碳酸盐岩储层因油湿特性导致三分之二原油滞留地下。传统化学驱油剂如部分水解聚丙烯酰胺(PHPA)在高温高盐环境下稳定性差，且商业纳米材料成本高、污染大。巴西每年产生千万吨稻壳废弃物，其富含的二氧化硅与本土罗望子种子胶的协同效应尚未被系统研究。联邦大学里约热内卢分校联合Shell Brasil团队在《Fuel》发表研究，通过提取稻壳废弃物中的SiO2纳米颗粒（纯度83.4%）与罗望子胶（含木葡聚糖）构建复合流体。采用接触角测试、岩心驱替、ICP-OES元素分析等技术，发现500 mg/L生物聚合物与400 mg/L纳米颗粒可使印第安纳石灰岩接触角降低

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 非晶态Ru掺杂Cu/TiO纳米纤维催化剂的脱合金制备及其高效析氢反应性能研究

  氢能因其高能量密度和零CO2排放被视为替代化石燃料的理想选择，而电解水制氢技术的关键在于开发高效、低成本的催化剂。目前，贵金属（如Pt）催化剂虽性能优异，但其高昂成本和碱性环境中活性骤降的问题制约了大规模应用。尽管过渡金属基催化剂（如合金、硫化物等）被广泛研究，但其活性仍与贵金属存在差距。更棘手的是，传统脱合金法制备的催化剂多为晶态纳米多孔结构，而具有高密度活性位点的非晶态催化剂往往在脱合金过程中难以保持结构稳定性。针对上述挑战，深圳大学的研究团队创新性地通过KOH溶液脱合金Ti57Cu40Ru3金属玻璃（MG），成功制备出非晶态Ru掺杂Cu/TiO纳米纤维复合材料。该催化剂在1 M KOH中

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 生物表面活性剂分子动力学模拟与现场验证：低温水包重油乳状液破乳新策略

  随着常规油气资源枯竭，全球对APIo<22的重油依赖加剧。中国重油储量达3.714×101080°C)和化学药剂，不仅能耗巨大，还存在环境污染风险。现有聚醚类破乳剂在复杂流体中效率低下，而生物破乳剂虽环保却面临作用机制不明、工业适用性差等瓶颈。中国石油勘探开发研究院团队在《Fuel》发表的研究，通过整合微生物筛选、分子模拟与现场验证，开发出低温高效生物破乳方案。研究首先从27株表面张力<40 mN/m的菌株中优选假单胞菌产鼠李糖脂(rhamnolipids)，利用HPLC-MS鉴定出单鼠李糖脂(Rha-C10:1-C10:2)和双鼠李糖脂(Rha-Rha-C10-C10)两类同系物。通过分子动

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 综述：费托合成中活性碳化铁的表征、性能及合成与稳定化策略

  费托合成与铁基催化剂费托合成(FTS)是将煤/生物质合成气转化为高价值燃料的关键技术，其核心在于催化剂的选择。铁基催化剂因成本低廉、资源丰富且对烯烃选择性优异，成为工业首选。研究表明，铁物种在反应中经历复杂相变：初始Fe3O4经还原生成α-Fe，随后碳化为χ-Fe5C2等活性碳化铁相，而ε-Fe2C虽低温活性突出（150°C时液体燃料选择性达73%），却易向χ-Fe5C2转变。铁相分析技术X射线衍射(XRD)可识别晶相结构，但难以区分ε-Fe2C与χ-Fe5C2；穆斯堡尔谱(MES)通过超精细场差异（ε-Fe2C: 18.5 T, χ-Fe5C2: 20.7 T）实现精准鉴别。透射电镜(TEM

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 锶诱导结构演化的铁溶出催化剂助力氨燃料SOFC分布式能源系统性能突破

  氨燃料固体氧化物燃料电池(NH3-SOFC)作为可再生能源转换技术，因其完美匹配氨分解温度(600-800°C)而备受关注。然而传统镍-氧化钇稳定氧化锆(Ni-YSZ)阳极面临严峻挑战：金属镍颗粒在高温下易粗化迁移，导致电化学活性三相边界(TPB)缩短；燃料中断时镍氧化引发的体积膨胀(约69%)会破坏电池结构；更关键的是，NH3电氧化动力学缓慢且存在氢中毒现象。这些瓶颈严重制约着NH3-SOFC在分布式能源系统的应用。为解决这些问题，福州大学的研究团队创新性地采用锶掺杂策略改造经典钙钛矿LaFeO3，设计出La1-xSrxFeO3-δ(LSF)阳极材料。通过溶胶-凝胶法制备系列样品后，结合X射

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 乙二胺功能化ZIF-90光电极的构建及其在CO2 高效还原制甲醇中的应用研究

  随着全球气候变化加剧，CO2减排技术成为研究热点。光 electrocatalytic CO2还原兼具 photocatalysis 和 electrocatalysis 优势，但现有催化剂普遍面临选择性低、水稳定性差等瓶颈。金属有机框架(MOF)材料虽具有高比表面积和可调孔道结构，但其光电转化效率仍待提升。马来西亚国油科技大学的研究团队在《Fuel》发表研究，通过乙二胺(EDA)功能化沸石咪唑酯骨架ZIF-90，成功构建出高效稳定的CO2-to-甲醇光电极。研究采用溶剂热法合成ZIF-90后，创新性地通过回流缩合技术在其咪唑环引入EDA，形成碳酸酐酶(CA)模拟结构。关键技术包括：1）SEM

  来源：Fuel

  时间：2025-06-19

• 基于帧生成的长周期异常步态恢复框架及其在步态识别中的增强应用

  论文解读步态识别作为非接触式生物特征识别技术，因其远距离无感识别的独特优势，在智能安防领域备受关注。然而现实场景中，物体遮挡、行人干扰等因素常导致步态序列出现异常帧（abnormal gait），现有深度步态识别模型在此类复杂干扰下准确率可能骤降至43%以下。更棘手的是，传统视频帧插值（Video Frame Interpolation, VFI）方法依赖线性运动假设，难以恢复长周期步态运动规律；而基于高斯分布的人体网格恢复方法则易丢失细节特征。这些瓶颈严重制约了步态识别技术的实际应用。针对这一挑战，华南农业大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 基于软演员-评论家算法的能源时间感知个性化联邦学习在资源受限物联网中的应用研究

  随着5G技术的普及，物联网(IoT)设备产生的海量数据面临隐私保护与利用效率的双重挑战。传统联邦学习(FL)虽能通过分布式训练保护数据隐私，但在实际部署中常因设备计算能力差异、数据分布不均(non-IID)及通信环境动态变化导致模型收敛缓慢、能耗激增，且忽视客户端个性化需求。针对这一痛点，中国研究人员在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出基于软演员-评论家(SAC)的Per-FL-SAC算法，通过深度强化学习(DRL)动态优化客户端选择策略，并设计个性化批归一化层(BNL)保留用户特征，最终实现能耗降低37%的同时提升模型收敛速度2.3倍。关键技术

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 基于门控挤压激励模块与轻量化时序卷积的免循环手写文本识别新架构

  在数字化浪潮中，手写文本识别(Handwritten Text Recognition, HTR)技术扮演着重要角色，从古籍数字化到智能手写笔记转换，其应用场景日益广泛。然而，当前主流基于卷积循环神经网络(CRNN)的HTR系统面临两大瓶颈：编码器构建的潜在空间表征能力有限，迫使解码器承担过多补偿任务；而解码器中使用的循环神经网络(RNN)组件又带来高计算开销和内存占用。更令人头疼的是，现有模型中超过80%的参数都集中在RNN解码器部分，这种"头轻脚重"的结构严重制约了模型在资源受限环境中的部署。为解决这一难题，研究人员开展了一项创新性研究，提出通过"增强编码器-简化解码器"的设计哲学重构HT

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 融合拒绝度量的图像模糊集相似性测度及其在模式识别与医疗诊断中的应用研究

  在人工智能与模糊系统领域，图像模糊集(Picture Fuzzy Set, PFS)作为直觉模糊集的扩展，通过正隶属度、中立隶属度和负隶属度三元组描述不确定性信息，其拒绝隶属度(1-三者之和)表征信息的对立属性。尽管PFS在投票模型、医疗诊断等场景展现优势，但现有相似性测度存在两大缺陷：一是完全忽略拒绝隶属度的负面影响（如Wei 2017、Singh 2018等方法），二是简单线性叠加各隶属度（如Dinh 2018、Zhao 2024等方法），导致对高相似度PFS区分能力不足。这些问题严重制约了PFS在生物特征识别等精密场景的应用。针对这一挑战，研究人员创新性提出"相似性测度融合拒绝度量"(S

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 城市级点云语义分割新突破：混合尺度与长程交互的集成网络MSLR-Net

  城市三维点云语义分割是数字孪生和智慧城市建设的核心技术，但现有方法在应对摩天大楼与交通标志共存的复杂场景时，常陷入"顾大失小"的困境。随着无人机LiDAR(激光雷达)和车载雷达的普及，城市级点云数据量已突破亿级规模，传统方法因固定感受野和单向特征传播，难以兼顾20层高楼与2米高路灯的识别需求。更棘手的是，电线杆等小物体因点云稀疏、遮挡严重，其识别准确率往往比建筑物低30%以上。这种尺度鸿沟与上下文断裂问题，严重制约着自动驾驶高精地图构建、城市违建监测等关键应用。为解决上述挑战，某大学研究团队在《Expert Systems with Applications》发表MSLR-Net网络。该研究基

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 基于多特征融合与自监督学习的肖像素描美学评估新框架

  素描艺术作为美术教育的核心形式，其评估长期依赖人工判分，尤其在艺术类考试中面临效率与标准化的双重挑战。尽管计算机视觉在图像美学评估(Image Aesthetic Assessment, IAA)领域取得进展，但素描作品的独特属性——依赖线条表达、明度(value scale)过渡而非色彩纹理——使得传统基于摄影图像的方法失效。现有研究受限于数百张样本的小规模数据集，且无法区分轮廓线(contour lines)与明度等异构特征，更缺乏专业评分标准对齐的融合策略。为解决这一瓶颈，研究人员构建了包含14,084张素描肖像的SHPD数据集（含1,339张专家评分样本），并开发了素描美学评估网络SP

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-19

• 综述：既往腹部手术对结直肠癌微创根治术影响的Meta分析

  INTRODUCTION自1991年首例腹腔镜结直肠癌（CRC）根治术实施以来，微创手术（MIS）已成为CRC治疗的主流选择。相比开腹手术，腹腔镜和机器人辅助手术具有术后疼痛轻、恢复快等优势。然而，既往腹部手术（PAS）导致的腹腔粘连是否影响MIS的实施仍存争议。MATERIAL AND METHODS本研究遵循PRISMA指南，系统检索四大数据库至2024年3月的文献，最终纳入12项研究（共11,528例患者）。通过加权均值差（WMD）和比值比（OR）评估PAS对MIS的影响，并区分主要（major）与次要（minor）PAS进行亚组分析。DISCUSSION关键发现包括：中转开腹风险：PA

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-19

• 足底肢端型黑色素瘤手术切缘比较：2 cm与1 cm对Breslow厚度>2 mm患者的预后影响多中心研究

  黑色素瘤作为最具侵袭性的皮肤恶性肿瘤之一，其发病率持续攀升引发全球关注。在治疗策略中，广泛局部切除术(WLE)是标准方案，但手术切缘的设定始终存在争议——尤其是对于具有独特生物学特性的肢端型黑色素瘤(AM)。这类发生于手掌、足底等特殊部位的肿瘤，不仅基因组特征与非肢端型黑色素瘤(CM)存在显著差异，其发病机制更与紫外线暴露无关，而是与机械应力密切相关。更棘手的是，现有NCCN指南推荐的2 cm切缘标准主要基于针对CM的临床试验数据，AM患者在这些研究中代表性不足，导致临床决策缺乏可靠依据。2 mm的足底AM患者，首次系统比较了指南推荐的2 cm切缘与更保守的1 cm切缘的预后差异。研究纳入20

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-06-19

• 基于序列状态估计的水下无人航行器目标抓取跟踪算法研究：时空信息融合与性能优化

  在深邃神秘的海洋中，无人水下航行器(UUV)执行目标抓取任务时，常遭遇浑浊水体、生物遮挡和快速运动目标等挑战。传统视觉跟踪方法在陆地场景表现优异，但面对水下光线衰减、目标形变和相似物干扰时，性能急剧下降。这种"水下失明"现象严重制约了UUV的自主作业能力，特别是在海洋资源勘探、水下设施维护等关键领域。针对这一技术瓶颈，西北工业大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果，提出序列状态估计跟踪算法(SSET)。该研究突破性地将时序运动建模与空间特征关联相结合，通过三项核心技术革新：基于卡尔曼滤波的序列状态估

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-19

• 基于LSKNet与MPD-IoU的油茶花蕾轻量化检测模型：提升遮挡与小目标识别精度

  研究背景与意义油茶作为“东方橄榄油”因其高烟点和独特风味成为重要经济作物，但其花蕾、雄蕊与花朵的精准识别长期受限于目标尺寸小、姿态多变及遮挡问题。传统算法在复杂光照条件下表现不佳，而现有深度学习模型如YOLOv4、Faster R-CNN等对重叠目标敏感度不足，难以满足现代农业对实时监测的需求。湖南某研究团队基于此挑战，在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出融合大选择性核网络（Large Selective Kernel Network, LSKNet）与最小点距离交并比（MPD-IoU）的改进模型，为油茶产量

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-19

• 基于简化图Transformer的强化学习框架在大规模模糊柔性作业车间调度问题中的应用研究

  在智能制造浪潮下，传统生产调度面临小批量、高时效需求的严峻挑战。柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）作为经典NP难问题，其模糊处理时间版本更贴近现实生产中的不确定性，但现有元启发式算法效率低下，而图神经网络（GNN）在长程依赖捕捉上存在固有缺陷。为此，西安交通大学等机构的研究人员创新性地将简化图Transformer（SGFormer）与软演员-批评家（Soft Actor-Critic, SAC）算法结合，提出SGFormer-SAC框架，成果发表于《Engineering Applications of Artific

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-19

• 基于粒子群优化的模糊扩展状态观测器设计及其在四旋翼滑模姿态控制中的扰动抑制研究

  四旋翼飞行器因其灵活机动性在无人机领域应用广泛，但其姿态控制面临非线性动力学、外部扰动（如湍流）和参数不确定性（如角速度变化）的挑战。传统滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)虽具有鲁棒性，但依赖的扩展状态观测器(Extended State Observer, ESO)存在参数敏感、高频噪声放大等问题。尤其当系统参数ε微小变化时，传统ESO易产生大幅振荡，且缺乏自适应优化机制。针对这一瓶颈，研究人员开展了融合智能算法的创新研究。该研究由Dipanjan Konar和Amitava Chatterjee团队完成，发表于《Engineering Applications

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-19

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