• 欧洲白蜡树基腐病早期诊断技术比较研究：基于生物标记物与电阻成像的综合评估

  在欧洲的森林生态系统中，挺拔的白蜡树(Fraxinus excelsior)曾是重要的景观树种，但自20世纪90年代以来，一种名为白蜡树枯梢病(Ash Dieback, ADB)的毁灭性疾病席卷整个欧洲大陆。这场"绿色瘟疫"的元凶是子囊菌Hymenoscyphus fraxineus，它通过攻击树木的维管系统导致树冠枯萎。然而更致命的是隐藏在树干基部的隐形杀手——基腐病(basal stem necrosis)，这种由病原体引发的坏死病变会悄然破坏树木的支撑结构，使看似健康的树木在风暴中轰然倒塌，对森林游客和工作人员构成严重威胁。传统上，林业工作者主要依靠观察树冠状况来评估白蜡树健康，但Hen

  来源：Journal of Plant Diseases and Protection

  时间：2025-08-28

• 部分线性模型在非单调缺失数据下的统一估计方法及其在因果推断中的应用

  1 引言在观察性研究中，部分线性模型（PLM）被广泛用于分析治疗或暴露对连续型响应变量的因果效应，特别是在存在连续型预处理混杂变量的情况下。与传统参数回归模型相比，PLM具有稳健性优势——无需对混杂变量设定参数化函数形式，且能提供因果零假设的渐近无分布检验。然而当数据存在缺失时，PLM的推断变得复杂。近年来的缺失数据分析多聚焦于参数模型（如Ibrahim等2005提出的方法），难以直接应用于PLM。虽然增强逆概率加权估计方程（AIPW）已被扩展至处理协变量缺失的场景，但其计算复杂度高，尤其对非单调缺失模式不友好。统一估计方法（UE）的提出为这一问题提供了新思路，该方法通过构建工作模型提取不完整

  来源：Biometrical Journal

  时间：2025-08-28

• 基于进化多样性与顺式调控元件(CRE)的鹰嘴豆褪绿矮缩病毒(CpCDV)株系分类及功能研究新方法

  这项开创性研究深入解析了鹰嘴豆褪绿矮缩病毒(CpCDV)的分子奥秘。作为双生病毒科(Geminiviridae)菜豆金色花叶病毒属(Mastrevirus)的代表种，CpCDV通过精妙的顺式调控元件(CRE)网络操控寄主植物。科研团队对NCBI数据库268条全基因组序列进行筛选，最终锁定36条同源性94%-100%的关键序列。系统发育树分析如同分子时光机，清晰展现出CpCDV21株系作为"病毒家族族长"的核心地位，其与11个重组变体共同构成了复杂的进化谱系。更有趣的是，研究发现了病毒CRE元件与地理分布的惊人关联——苏丹地区的CpCDV17和CpCDV20株系如同"植物激素黑客"，富含脱落酸响

  来源：Journal of Phytopathology

  时间：2025-08-28

• CD4+CD25+CD39+调节性T细胞：血液透析患者导管相关血流感染的创新诊断标志物

  导管相关血流感染(CRBSI)是血液透析(HD)患者死亡的重要原因，传统血培养方法耗时且延误治疗。这项前瞻性研究揭示了CD4+CD25+CD39+调节性T细胞(Tregs)在CRBSI诊断中的突破性价值——感染患者Tregs频率显著升高至14.1%±4.5%（对照组仅3.3%±2.8%），其诊断效能令人惊艳：曲线下面积(AUC)达0.974，灵敏度98.3%，特异度96.3%。38.0°C组合时，可构建"诊断金三角"(AUC 0.93)。这些发现为临床提供了"快、准、狠"的诊断武器：流式细胞术检测Tregs仅需数小时，远快于传统培养，配合可靠的管路培养和智能体温监测，能实现CRBSI的早期拦截

  来源：Hemodialysis International

  时间：2025-08-28

• 基于吸力驱动实时电离源与快速极性切换高分辨质谱联用的聚合物材料热解及热萃取分析技术研究

  Highlight成功采用两种实时电离源配合商用热解装置（包括最新款和30年老式线圈探头）对多种聚合物进行热解-高分辨质谱分析。通过精确控制加热程序与检测时序，实现了信号与背景的清晰区分。这种在线吸力驱动采样系统产生了极强的信号响应，特别是在负离子模式下，卤代离子信号强度远超电子轰击电离(EI)的检测能力。Methods标准聚合物样品选自The ResinKit公司：低密度聚乙烯(PE)、聚氯乙烯(PVC)和聚碳酸酯(PC)。另使用黑色聚烯烃热缩管(Qualtek)作为测试材料。所有样品均用剃须刀片切碎，并在微量天平(Sartorius SE-2)上称重。Pyrolysis-GCMS所有样品首

  来源：International Journal of Limnology

  时间：2025-08-28

• 基于亮度特征的深度混合网络(LDH-Net)在文档图像去阴影中的创新应用

  Highlight我们探索了阴影在不同色彩空间中的分布特性，提出名为LDF-Net的双分支去阴影网络。第一分支通过估计亮度图提取显著阴影特征，第二分支利用这些亮度特征定位阴影区域指导去阴影。Motivation设计动机基于两点关键发现：首先，文档图像中的阴影会导致区域遮挡，在阴影区与非阴影区形成明显色差（特别是亮度降低）；其次，复杂光照条件下阴影呈现多样化分布，需要同时建模局部纹理与全局光照依赖。The Proposed Network（注：该部分原文为空章节，根据上下文推断应描述网络架构）Dataset and Implementation Details在RDD（4916对图像）、Klig

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-08-28

• 基于动态纯度剪枝与差分进化随机森林算法的实时岩性智能识别方法

  Highlight本研究提出的DRF-DE模型通过差分进化（DE）算法与动态纯度剪枝策略的协同作用，实现了岩性识别技术的突破性进展。DE算法对随机森林（RF）超参数进行全局优化，而动态剪枝则根据节点纯度变化实时修剪冗余决策树，使模型在北海油田测井数据测试中达到98.1%的惊人准确率——比传统方法提升7.5%，且OOB（Out-of-Bag）评估稳定在97.9%。Experimental preparation数据预处理阶段采用ADASYN算法平衡岩性样本分布，结合皮尔逊相关性分析与互信息特征选择，从多维钻井参数中筛选出GR（伽马射线）、电阻率等关键指标。值得注意的是，钻头磨损一致性假设为模型提

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-08-28

• 咸水层CO2封存快速筛选新方法：基于存储效率与注入指数的多维参数耦合分析

  Highlight本研究通过两阶段连续筛选法评估咸水层CO2封存潜力：在存储容量评估中，采用阶梯式统计分析锁定深度、压缩性和压力梯度等关键参数。例如，传统研究中的操作压差在本研究中被细化为深度与压力梯度的协同作用。结果与经典估算公式的高度吻合验证了方法的可靠性，并首次实现通过可视化图谱快速估算地质结构存储容量。Physical model为实现研究目标，我们构建了地表尺寸4100×4100米的三维均质模型（含41×41个区块），该尺度基于既往研究优化确定。这种简化模型能快速筛选区域候选场地——若模型评估结果不佳，实际结构很可能同样不适用。Identification of important

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-08-28

• 基于区块链的联邦自监督学习轻量化防御方法：提升对抗环境下的模型鲁棒性

  Highlight本研究的创新贡献可总结如下：• 首次将联邦学习（FL）与自监督学习（SSL）整合到统一神经网络架构中，提出新型结构• 设计随机权重投毒攻击（RWPA）方法模拟客户端本地模型权重篡改• 提出基于区块链的轻量化防御方案（BCH-FedSSL），显著提升网络对抗攻击性能• 在IID数据分布下，使用CIFAR-10/100和Fashion-MNIST数据集验证方案有效性，对抗攻击时准确率分别提升30%、27%和31%Conclusion and Future Works本研究通过融合FL与SSL构建FedSSL框架，针对RWPA攻击提出创新的BCH-FedSSL防御方案。该方案利用区

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-08-28

• 激发未来情感潜力的设计实践：Café 2057体验式未来研究方法论

  亮点基于体验式未来（XF）研究对情感共鸣场景的关注，我们选择具有社交属性的咖啡厅作为实验空间。这个设计部分受到[作者]与国际咖啡零售商的合作启发，也契合Emerge 2022艺术节"食物未来"的主题框架。Café 2057——设计促进情感未来学的"第三空间"通过将参与者分组并给予食品饮料未来的创意提示，我们构建了包含菜单设计、点单交互、休息区体验的完整场景。这种熟悉的"第三空间"能有效激发参与者对未来的情感投射（affective projection），其空间固定性恰好符合地理学家David Harvey提出的"时空冻结"效应。局限性实际执行中，艺术节的人流使预设的线性体验流程变得灵活。这种

  来源：Futures

  时间：2025-08-28

• 基于多树遗传编程的卫星边缘计算自适应动态容错任务调度方法研究

  亮点本研究提出的多树遗传编程(MTGP)方法在卫星边缘计算(SEC)动态容错任务调度中展现出三大创新点：1）首创将容错策略（重提交/副本复制）与调度过程协同建模；2）设计的容错策略选择规则能根据任务特征和资源状态动态决策；3）通过MTGP同步演化路由、排队和容错策略三组规则，实现环境自适应性。结论本工作通过MTGP方法有效解决了SEC系统中动态资源可用性、任务异质性和高可靠性需求的协同优化问题。实验表明，与基线方法相比，MTGP在不同场景下任务成功率提升幅度达3%-40%。演化得到的三组树型规则具有强可解释性，清晰揭示了调度策略与容错机制间的复杂关联规律，为空间计算实时应用提供了新范式。（注：

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-08-28

• 超低渗透油藏中相微乳液强化采油技术：基于HLD模型优化与NMR定量评价的创新研究

  Highlight本研究首次通过核磁共振（NMR）技术直接对比了超低渗透岩心中自吸与驱替机制的差异，并创新性地将亲水-亲油偏差（HLD）模型指导的配方设计与D2O辅助的定量分析相结合。Materials实验采用扩展表面活性剂（Sodium Alcohol Propoxy Sulphate, APS，C12-13(PO)4SO4Na），其活性成分达83±8%，并搭配高纯度D2O（99.99%）以消除NMR氢信号干扰。模拟油按储层原油等效烷烃碳数（EACN=7.73）配制，通过正己烷调整轻烃组分。Formulation of middle-phase microemulsions基于Salager

  来源：Fuel

  时间：2025-08-28

• 零样本汉字识别的多样化特征生成：基于意符描述序列的跨类别表征创新

  Highlight本研究提出零样本汉字识别（ZSCCR）的突破性框架——多样化特征生成（DFG），通过意符描述序列（IDS）合成未见字符特征，首次实现不依赖部首预测的跨类别表征。创新亮点• DFG框架开创性地采用混合语义嵌入（HSE）策略，通过多子网络生成异构特征，显著提升特征多样性• 设计多样性增强损失（DI-loss）迫使子网络识别差异化语义，增加类内特征熵值• 引入预测级特征协作损失（PLFC-loss）缓解领域偏移，实现子网络协同优化方法论混合语义嵌入策略HSE策略融合IDS的多种语义表征（如结构树、部首拓扑），通过并行生成子网络产生语义互补的特征。每个子网络接收不同层级的语义输入（如

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-28

• 基于梳状拼接扩散模型的高光谱图像超分辨率重建技术研究

  Highlight本研究提出三大创新贡献：(a) 针对扩散模型中条件知识利用不精准的问题，开发了梳状拼接策略(C-Concat)。通过将条件知识与噪声在特征空间交错拼接，显著缩短其通道距离（如图1所示），使条件知识能更精准地引导去噪过程，为生成高质量高光谱图像奠定信息基础。(b) 构建了包含三模块的梳状拼接扩散框架：条件编码模块生成丰富条件知识；噪声预测模块利用多尺度空间注意力精准预测噪声；梳状拼接模块则作为桥梁强化特征交互。该框架在保持光谱保真度(λ2dB)。Conclusion本文提出的梳状拼接技术突破了传统条件扩散模型的局限，通过特征空间重组实现了条件知识的高效利用。基于此开发的HSI-

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• 基于扩散模型的时间序列预测增强方法DiffAT：突破数据稀缺瓶颈的连续性模式保持与多样性生成

  Highlight本研究亮点在于：● 提出首个面向时间序列预测（TSF）任务的扩散模型增强框架DiffAT● 创新性采用软提示（soft prompts）技术替代传统文本提示，通过增强原型引导多样性生成● 实验证实框架在7个真实数据集上提升Autoformer和LightTS模型预测精度最高达6.49%和3.11%Related Work现有时间序列数据增强方法存在两大局限：手工设计方法（如裁剪/掩码）会破坏关键时序模式（如季节性和趋势）的连续性；生成模型（如VAE/GAN）难以同时保持预测关键特征和生成多样性。扩散模型因其渐进去噪特性，在保持时序连续性和可控生成方面展现出独特优势。Preli

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• 基于卷积Informer混合模型的长期负荷预测增强方法

  研究亮点• 开发了集成VMD-Informer-CNN-LSTM的混合框架，用于精确的非平稳负荷预测• 通过CNN-LSTM增强Informer解码器，有效捕捉负荷时序的局部峰谷模式• 采用网格搜索与频谱分析优化VMD分解，实现鲁棒的多尺度特征提取方法学本节阐述了通过特征工程与深度预测器协同集成实现高效精准长期负荷预测的混合框架方法论。实验设置所有实验在Linux Ubuntu 20.04系统运行，硬件采用NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti显卡(24GB显存)和48GB DDR4内存，软件基于PyTorch 1.8.1深度学习框架构建。实验结果与分析本节全面展示实验成果，通过

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• 基于骨骼特征的多人体动作识别技术在现实场景暴力检测中的应用研究

  Highlight骨骼驱动的多人体动作识别技术为现实世界暴力检测开辟新途径。本研究通过创新性融合时空特征分析与深度学习架构，显著提升复杂交互场景下的识别鲁棒性。MSAR: 多骨骼动作识别器在动作识别领域，单人动作识别因帧内个体单一而相对简单。如我们前期研究(Truong et al., 2024)使用KTH数据集时准确率超97%。而多人体场景需解决三大核心挑战：1)动态人数变化导致的骨骼序列不对齐；2)交互动作的时空依赖性建模；3)实时处理的计算效率优化。数据集《视频暴力自动检测数据集》(Bianculli et al., 2020)包含350段标记视频，分为"暴力"与"非暴力"两类。特别值得

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• 基于多阶门控网络与全局-局部注意力的实时X射线安检多尺度违禁品检测方法

  Highlight本研究提出的多阶门控网络(MoGNet)通过三大核心技术突破解决了X射线安检领域的核心矛盾：1）MogaBlock模块通过门控交互实现多阶特征提取，能精准捕捉X射线图像中微小/遮挡目标的复杂空间模式；2）全局-局部自注意力(GLSA)机制采用双路径结构同步处理全局上下文与局部几何特征，在严重遮挡场景下仍保持强判别力；3）动态多尺度融合(DynamicFusion)模块通过可学习权重实现跨尺度特征自适应整合，在保证64.1 FPS实时性能的前提下，于SIXray等五大数据集实现最高96.6%的mAP50。Limitations在CLCXray数据集上，MoGNet对中等尺寸物体

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• 融合概率语言术语集与前景理论的大规模场景三支决策方法研究

  Highlight本研究证实概率语言术语集(PLTSs)与三支决策(TWD)的融合显著提升了决策过程的灵活性和精确性。该方法通过构建基于PLJS散度的指数相似系数直接测量PLTSs间相似度，克服传统距离公式间接计算导致的信息损失；利用θ阈值划分相似类创新性计算条件概率，增强动态适应性；整合前景理论(PT)与MOORA方法实现备选方案分级分类，充分反映决策者心理行为特征。Conclusions研究主要贡献包括：(1) 基于PLTSs信息熵构建客观权重确定机制，显著提升计算效率；(2) 提出PLJS散度直接相似度公式，较传统间接测量方法准确率提升32.7%；(3) 设计θ-水平相似类条件概率策略，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

• SharpEdge：基于高质量数据驱动的单目深度估计方法在边界精度提升中的突破性研究

  Highlight本研究开发了SharpEdge框架，通过两项核心技术革新单目深度估计：1）自适应性一致性过滤(SACF) 像智能筛子般动态过滤训练数据中的噪声样本，仅保留边缘清晰的高质量深度数据；2）双先验学习(DPL) 如同给模型配备"几何显微镜"和"语义聚光灯"，同时捕捉像素级深度梯度变化(Geometric Prior)和物体级显著性轮廓(Semantic Prior)，使边界识别精度产生质的飞跃。Network architecture模型架构分为两大模块：1）数据净化引擎(SACF) 对初始RGB-D数据池进行智能清洗，通过动态价值评估剔除模糊边缘和噪声样本；2）双先验深度预测器

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-08-28

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