• MCT-LTDiag：面向肝脏肿瘤自动鉴别诊断的多期相CT数据集构建与验证

  肝脏作为人体最大的实质性器官，是多种原发性和转移性肿瘤的好发部位。这些肿瘤在病因、病理特征及治疗策略上存在显著差异：肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma, HCC）多与病毒性肝炎和肝硬化相关，肝内胆管癌（Intrahepatic Cholangiocarcinoma, ICC）则侵袭性更强，而来自结直肠或乳腺的肝转移瘤（Colorectal Liver Metastasis, CRLM; Breast Cancer Liver Metastasis, BCLM）又需根据原发肿瘤制定治疗方案，良性的肝血管瘤（Hepatic Hemangioma, HH）通常只需随访观察。因

  来源：Scientific Data

  时间：2025-12-16

• 综述：微藻和蓝藻中前体mRNA剪接及其调控

  2 真核生物中选择性剪接的重要性选择性剪接(AS)作为增加转录组和蛋白质组多样性的关键机制，在不同真核生物中展现出显著的功能差异。动物主要利用外显子跳跃(ES)事件推动组织分化和器官发育，而植物和微藻则倾向于通过内含子保留(IR)主导的AS模式应对环境胁迫。这种功能分化与生物体的运动能力密切相关：动物可通过移动规避胁迫，因而将AS资源集中于发育调控；而固着生长的植物和微藻则依赖AS快速重构应激通路。例如拟南芥在脱落酸(ABA)处理下，发生AS的基因比例从22%激增至83.4%，凸显了AS在胁迫信号转导中的核心地位。3 微藻中的剪接调控3.1 莱茵衣藻作为模式微藻，莱茵衣藻基因组平均每个基因含8

  来源：Advanced Biotechnology

  时间：2025-12-16

• 大型海藻通过肠道希瓦氏菌增强草鱼氨基酸代谢的机制研究

  海藻喂养如何让草鱼更健壮？肠道菌群或是关键钥匙在水产养殖业追求可持续发展的今天，如何通过生态友好型饲料提升鱼类健康与产量成为研究热点。大型海藻因其富含多糖与生物活性物质，被视为潜力巨大的功能性饲料添加剂。然而，海藻究竟如何通过调控肠道微生物影响宿主的代谢网络，尤其是水生动物的氨基酸利用效率，始终是未解之谜。发表于《Advanced Biotechnology》的一项最新研究，通过整合16S rRNA测序、宏基因组学和代谢组学技术，深入探讨了三种大型海藻（Sargassum hemiphyllum、Asparagopsis taxiformis和Gracilaria lemaneiformis）

  来源：Advanced Biotechnology

  时间：2025-12-16

• 肠道菌群-转录组联合分析揭示投喂策略调控鮸鱼生长相关的肠道适应性机制

  在水产养殖领域，投喂策略不仅直接影响鱼类的生长效率，更是调节其代谢稳态和健康状态的关键环节。然而，不同的投喂方式如何通过分子和微生物层面影响鱼类肠道健康，其深层机制仍不明确。作为一种具有重要经济价值的海洋鱼类，鮸鱼（Nibea coibor）的养殖效益与其肠道功能密切相关，但此前研究多集中于饲料配方优化，对投喂策略的系统性影响缺乏关注。为揭示这一科学问题，Qu等研究人员在《Advanced Biotechnology》上发表了题为“Integrated transcriptomic and microbiota analyses reveal growth-related intestinal

  来源：Advanced Biotechnology

  时间：2025-12-16

• 农业生产多样性对孟加拉国南部家庭膳食多样性与粮食安全的促进作用：盐度梯度的调节效应

  在孟加拉国南部沿海地区，气候变化带来的盐度入侵、洪涝灾害等环境压力正严重威胁着小农的生计和粮食安全。尽管该国在稻米生产方面已实现自给自足，但营养失衡问题依然突出，尤其是妇女和儿童中营养不良和微量营养素缺乏的流行率很高。这很大程度上是由于农业生产系统过度依赖单一作物（主要是水稻），导致膳食中缺乏蔬菜、豆类、鱼类和动物源性食物等富含必需营养素的食物。因此，如何通过农业多样化生产来改善家庭营养状况，成为亟待解决的问题。然而，农业生产多样化与膳食多样性之间的关系并非总是直接或一致的，它受到市场准入、家庭收入、环境条件等多种因素的复杂影响。特别是在孟加拉国南部这类气候脆弱地区，环境异质性（如盐度梯度）如

  来源：Food Security

  时间：2025-12-16

• 动态权重与跨时相建模网络：解决高分辨率遥感建筑变化检测中的辐射差异与几何形变挑战

  随着高分辨率遥感卫星的飞速发展，地球观测能力获得了前所未有的提升。建筑作为城市的核心要素，其变化信息对城市规划、土地利用和灾害评估等关键任务具有重要影响。然而，如何从海量的遥感数据中智能解读出结构化的建筑变化信息，构建具备实时或准实时处理能力的精确建筑变化检测(BCD)技术体系，已成为突破城市动态感知瓶颈的关键技术需求。尽管需求迫切，但高分辨率遥感图像中的建筑变化检测仍面临诸多严峻挑战。复杂的环境干扰首当其冲——植被覆盖、阴影投射以及临时地物等要素导致误检率居高不下。建筑目标自身的尺度差异也带来巨大困扰，从独立住宅到大型建筑群，目标尺度可能跨越数个数量级。此外，时间维度上的干扰因素同样不容忽视

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• 多源星载GNSS-R融合海面高度反演的深度学习模型研究

  随着全球气候变暖加剧，海平面上升引发的咸水入侵、洪涝灾害等问题日益严峻，对沿海地区构成重大威胁。传统上，海洋数据主要来源于浮标和卫星高度计，但这些方式存在时空分辨率有限、成本高昂等局限。GNSS-R（全球导航卫星系统反射测量）技术作为一种新兴的被动遥感手段，充分利用GNSS卫星全时空、全天候、广覆盖的优势，为海面高度(SSH)监测提供了全新解决方案。尽管GNSS-R技术发展迅速，但单星系统受轨道特性和重访周期限制，空间覆盖不足，难以持续捕捉潮汐和中尺度涡旋等快速变化的海洋动态过程。同时，不同卫星数据源的反演精度存在差异，结果稳定性不足。这些问题严重制约了GNSS-R技术在全球高精度SSH监测中

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• TerraSAP：面向遥感图像少样本类增量学习的空间感知提示框架

  随着对地观测技术的飞速发展，遥感图像已成为城市规划和环境监测等领域不可或缺的数据来源。然而现实世界中，遥感数据会随时间不断累积，新的地物类别也会动态出现，同时这些新类别的样本往往极其稀少。这种动态特性与深度神经网络通常依赖的静态训练假设形成鲜明矛盾，给模型的终身学习能力带来严峻挑战。类增量学习(CIL)虽然致力于让模型能够持续学习不断涌现的新类别，但其通常假设新类样本充足，这与遥感应用的实际场景相去甚远。更严苛的现实需求催生了少样本类增量学习(FSCIL)，它既要克服灾难性遗忘，又要避免在极稀疏样本上过拟合，成为遥感图像分析领域的重大难题。现有通用FSCIL方法在面对遥感图像的复杂特性时存在明

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• DPFFusion：面向红外与可见光图像融合的双域并行特征融合网络

  在计算机视觉领域，红外与可见光图像融合一直是个充满挑战的课题。想象一下，在浓雾弥漫的夜晚，自动驾驶汽车需要同时"看清"热辐射目标（如行人、车辆）和道路纹理细节——这正是红外与可见光图像融合技术要解决的核心问题。红外图像能穿透烟雾突出热目标，但缺乏纹理细节；可见光图像纹理丰富，却在恶劣天气下严重退化。传统方法如多尺度变换(MST)和稀疏表示(SR)依赖人工设计特征，难以适应复杂场景。而现有深度学习模型如SFDFusion虽探索了空频域结合，仍存在三大瓶颈：固定卷积核难以捕捉不规则边缘、幅相谱独立处理导致纹理失配、跨域交互缺失引发特征冲突。针对这些难题，澳门城市大学李申智博士团队在《IEEE Jo

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• 面向SCARA机器人的多液罐时间最优防晃荡轨迹规划研究

  在制药和食品饮料等自动化生产线中，工业机器人经常需要同时搬运多个部分填充液体的容器（如药瓶、饮料瓶等）。然而，容器内液体的周期性振荡——即晃荡（sloshing）现象——会导致液体溢出、填充量不一致、固体沉积在内壁等一系列问题。特别是在执行SCARA型运动（即三维平移结合绕垂直轴旋转）的拾取-放置（pick-and-place）操作时，由于所有容器固定安装在机器人末端执行器的托盘上，每个容器因距离瞬时旋转轴不同而经历不同的动力学状态，使得多容器系统的防晃荡控制变得尤为复杂。传统的抑振方法如输入整形（input shaping）或倾斜补偿（tilting compensation）存在明显局限：

  来源：IEEE Transactions on Reliability

  时间：2025-12-16

• 语义引导分层一致性域自适应：开放集遥感场景分类的新范式

  随着遥感技术的快速发展，海量遥感图像的高效自动解译成为环境监测、国土规划等领域的关键需求。然而，遥感场景分类面临两大核心挑战：其一，图像采集条件（如传感器类型、季节变化、地理差异）导致源域与目标域间存在显著分布差异（域偏移）；其二，实际应用中目标域常包含源域未见的"未知类别"，传统封闭集域自适应方法会强制将未知样本误判为已知类别。现有开放集域自适应方法虽能区分已知/未知类别，却常忽略语义相似性对分类的干扰，且缺乏对已知类别的精准跨域对齐，导致泛化性能受限。针对上述问题，发表于《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observatio

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• 面向光学-DSM图像分割的细节增强双域融合网络（D2FNet）研究

  在遥感图像分析领域，光学图像与数字表面模型（DSM）的协同分割一直是提升地物识别精度的关键路径。光学图像蕴含丰富的色彩、纹理等语义信息，而DSM则提供高程与几何结构特征，二者互补能显著增强对建筑物、植被、道路等目标的判别能力。然而，多模态数据融合面临三大核心挑战：其一，光学与DSM数据存在显著的模态差异，直接拼接或简单相加易导致特征对齐失效；其二，传统卷积神经网络（CNN）难以兼顾局部细节与全局结构建模，尤其对大规模遥感场景中的长距离依赖捕捉不足；其三，现有方法多局限于空间域融合，忽略了频域信息对宏观轮廓与细节特征的解耦潜力。针对上述问题，发表于《IEEE Journal of Selecte

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• MDFANet：面向遥感变化检测的多维特征对齐自监督预训练框架

  随着全球城市化进程的加速，如何精准捕捉地表变化已成为遥感技术领域的核心挑战。传统变化检测方法往往受限于标注数据稀缺的瓶颈，而现有自监督学习方法在多层次特征利用和边界细节捕捉方面仍存在明显不足。特别是在多目标尺度差异显著、季节光照变化复杂的场景中，模型往往出现变化区域断裂、小目标漏检、边界模糊等问题，严重制约了高精度变化检测的应用潜力。针对这一挑战，中国三峡大学研究团队在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》上发表了一项创新研究，提出名为MDFANet的多维特征对齐自监督

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-16

• 基于多集群均值场博弈的异构灵活性大规模居民用户需求响应管理

  随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，其波动性和间歇性对电网实时供需平衡提出了严峻挑战。需求响应（Demand Response, DR）作为一种通过价格或激励信号协调需求侧灵活资源的有效策略，近年来受到广泛关注。其中，居民负荷因其规模大、响应速度快、可控性强，已成为需求侧管理的关键资源。然而，大规模居民用户参与DR面临两大核心难题：一是数据通信引发的用户隐私担忧，二是用户灵活性差异导致的响应策略复杂性。传统集中式DR方案虽能实现全局优化，但存在通信负担重、中心节点故障风险高、隐私保护不足等缺陷；而现有分布式博弈模型（如Stackelberg博弈、聚合博弈等）要么假设用户完全理性，忽略行

  来源：IEEE Open Access Journal of Power and Energy

  时间：2025-12-16

• HeroCS：面向最后一公里配送中异构任务的协同快递员调度优化研究

  在线上线下商业模式日益普及的今天，物流系统已成为提升人们生活便利性的重要组成部分。而作为整个物流服务链中最昂贵的环节，最后一公里配送通常由快递员执行，他们需要同时处理配送、实时揽收和客户拓展等异构任务。然而，现有的调度方法要么忽视长期优化，要么基于简化的智能体移动设置，难以应对实际场景中任务服务时间和快递员行程时间不同步等复杂挑战。针对这一难题，罗格斯大学的Wenjun Lyu等研究人员在《IEEE Transactions on Mobile Computing》上发表了题为"HeroCS: Cooperative Courier Scheduling for Heterogeneous T

  来源：IEEE Transactions on Mobile Computing

  时间：2025-12-16

• 基于垂直排列碳纳米管的D波段空气填充波导：面向高频系统的低损耗互连新方案

  随着无线通信和传感系统的飞速发展，研究领域正不断向毫米波（mm-wave）和亚太赫兹（sub-THz）频段推进。其中，D波段（110-170 GHz）因其在超高速数据传输、汽车雷达和高分辨率成像等方面的应用前景而备受关注。然而，高频工作也带来了严峻挑战，尤其是被动互连部件如何维持低插入损耗、减少信号劣化并抑制串扰，成为确保系统可靠性的关键。传统金属波guide虽具低损耗特性，却因体积大、制造成本高以及与现代平面和CMOS系统集成困难等缺点，促使研究者寻求替代方案。近年来，基板集成波导（SIW）、多层空气填充波导（AFWG）以及3D打印或微加工组件等方案被提出，但它们仍面临制造复杂性、介质损耗或

  来源：IEEE Microwave and Wireless Technology Letters

  时间：2025-12-16

• 基于分布外信号增强开放集特定辐射源识别中的非法发射机拒止能力

  随着消费电子设备的爆炸式增长，无线通信环境正面临着前所未有的安全挑战。在物联网(IoT)时代，数以亿计的设备通过无线信号连接，但传统的基于MAC地址或密码签名的身份认证方式日益显得力不从心——它们不仅容易遭受伪造和解码攻击，更难以适配计算资源受限的IoT设备。正是在这样的背景下，射频指纹识别(RFFI)技术应运而生，它通过提取发射设备硬件制造过程中无意引入的独特缺陷，实现了一种轻量级且硬件根植的身份认证方案。然而，现实无线环境本质上是开放动态的，新的未知设备会不断出现，而现有基于深度学习的特定辐射源识别(SEI)方法大多建立在封闭集假设基础上，当面对未知发射信号时，这些模型往往会以过度自信的态

  来源：IEEE Transactions on Consumer Electronics

  时间：2025-12-16

• 量子电路优化框架研究：以比较器电路为案例的高效量子比特利用方案

  在当前量子计算迅猛发展的浪潮中，我们正站在一场新的计算革命的门槛上。量子计算机凭借其独特的叠加和纠缠特性，在解决诸如大数分解、无序数据库搜索等特定问题上，展现出了经典计算机难以企及的巨大优势。然而，闪耀前景的背后是严峻的现实挑战：当今的量子设备，被称为噪声中尺度量子（NISQ）设备，仍然深受资源有限和噪声干扰两大难题的困扰。量子比特数量稀少，如同珍贵的土地资源，限制了可解决问题的规模；而内部缺陷和外部环境引入的噪声，则像无处不在的干扰信号，极易导致计算错误。因此，如何在有限的量子比特上设计出更精简、更抗噪的量子电路，成为了量子计算走向实用化必须啃下的“硬骨头”。为了应对这一核心挑战，来自阿尔梅

  来源：IEEE Transactions on Computers

  时间：2025-12-16

• 面向5G车联网的后量子认证与密钥协商协议PQAKA设计与验证

  随着自动驾驶技术的快速发展，智能网联汽车（Intelligent Internet of Vehicles, IoV）正逐渐成为现实。这些车辆不仅需要与周围环境进行实时数据交换，还要通过5G网络接入云服务获取导航、交通更新和软件升级等关键服务。然而，当前5G网络使用的认证与密钥协商（AKA）协议依赖于传统密码学原语，如AES、消息认证码（MAC）和密钥派生函数（KDF），这些技术在量子计算机面前显得越来越脆弱。量子算法如Shor算法能够破解RSA和椭圆曲线密码（ECC），而Grover算法则削弱了对称密钥密码的安全性。近年来，IBM和谷歌等公司在大规模超导处理器和容错模拟方面取得的进展表明，未

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2025-12-16

• 极化码的反向卷积预编码：设计、分析与解码算法新突破

  在当今5G及未来通信系统中，短码编码技术对超可靠低延迟通信（URLLC）、物联网（IoT）等场景至关重要。极化码（Polar codes）作为一类可证明达到信道容量的编码，在有限码长下受限于连续消除（SC）解码的性能缺陷。虽然列表解码（SCL）和CRC辅助极化码提升了性能，但最小权重码字（MWCs）的数量（即错误系数）仍是影响块错误率（BLER）的关键因素。极化调整卷积（PAC）码通过卷积预编码减少了MWCs，但其预编码方向存在固有局限，导致部分“无能陪集”（incapable cosets）无法进一步优化MWCs。为此，研究人员提出反向PAC（RPAC）码，通过反向预编码重构码字生成结构，突

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2025-12-16

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