• 基于自相似性引导回归与对比增强的脊柱分割方法研究

  在当今大数据时代，高维数据如医学图像、基因表达矩阵和市场信号等已成为科学发现和工业决策的重要基础。然而，面对这些复杂数据，分析人员通常希望同时获得三个关键问题的答案：哪些样本属于同一类别、不同类别之间的相似度如何、以及它们之间存在怎样的相关性。传统的聚类方法仅能提供硬标签（hard labels），既无法展现类别间的亲和力（inter-cluster affinities），也无法揭示相关性流动（correlation flow）。现有的可视化方法如多维尺度分析（MDS）和t分布随机邻域嵌入（t-SNE）虽然能部分呈现数据结构，但难以同时满足全局与局部结构的保留需求，更无法展示非对称相关性。这

  来源：Visual Informatics

  时间：2025-08-25

• "土耳其自然灾害社会脆弱性多维评估：方法比较与实证研究"

  Highlight实验场地研究在新加坡开展，该地区因快速城市化导致城市热岛（UHI）强度持续上升。如图1所示，实验选取四栋高层住宅建筑，其中两栋作为实验组实施综合降温涂层（屋顶+中峡谷墙面+车道），另两栋作为对照组。结果与讨论通过对比监测数据分析发现：•降温涂层显著改变城市表面能量平衡•混凝土屋顶最大小时表面温降达22°C•行人层和中峡谷高度环境气温最大降低2°C•行人层通用热气候指数（UTCI）最大改善3°C结论这项全尺度实验证实：1.降温屋顶日间吸热减少56.5%（2.07 kWh/m2）2.综合应用（屋顶+墙面+道路）涂层可实现协同降温效应3.技术对改善热带城市热环境具有显著潜力

  来源：Sustainable Cities and Society

  时间：2025-08-25

• 水蒸气强化升华耦合H2O2浸出法分步回收废HDS催化剂中钼钒的关键技术与机制研究

  Highlight本研究提出了一种水蒸气强化升华与H2O2浸出联用的创新两步法，通过差异化的固-气/固-液反应路径，实现了废加氢脱硫（HDS）催化剂中钼（Mo）和钒（V）的高效分离与回收，兼具环境友好性与工业可行性。Characterization of spent HDS catalystXRF分析显示废催化剂含32.52%的γ-Al2O37%）主要以V2S3等硫化物形态存在（见图2 XRD谱图），这些高浓度金属赋予其显著回收价值。Conclusions1.水蒸气氛围下1200℃煅烧2小时可实现钼以MoO3形态99.59%升华，而钒通过形成Ni3V2O8稳定残留；2.30% H2O2在50℃

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-08-25

• 恒定通量死端过滤过程中时空浓度分布的全解析解及其在膜分离技术中的应用

  Highlight本研究通过理论推导首次获得恒定通量死端过滤中非稳态浓度分布的完整解析解，无需特定近似或假设。创新性采用（互补）误差函数构建拉普拉斯逆变换，实现了膜表面Robin边界条件的精确解析。该解不仅能描述浓度随时间t和空间坐标y的动态变化，还揭示了传统薄膜理论的适用边界。Results and discussion• 解析解与有限差分法（FDM）数值解高度吻合，验证了理论模型的可靠性。• 随着过滤进行，界面浓度及其梯度持续增大，最终形成稳定的浓度极化层（CP layer）。• 浓度衰减函数的指数项与截留率呈正比，并收敛于有限常数。• 传统薄膜理论在高通量或低扩散系数场景下存在显著偏差。

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-08-25

• 德国褐虾渔业盈利困境与新型脱壳技术的创业机遇：价值链重构的经济学分析

  Highlight本研究通过经济学模型与质性访谈相结合的方法，揭示了德国褐虾渔业面临的生存危机与技术创新机遇。就像显微镜下的组织切片展示病理变化，我们的数据清晰呈现了三种典型渔船（小型瓦登船、标准船和大型船）的财务"病灶"——其中两类在2022年面临严重亏损。Theoretical frame and research question理论框架与研究问题根据Fust等学者提出的创新生态系统理论，新技术市场化需要企业家、机会、资源、组织和环境五要素协同作用。就像细胞信号通路需要完整传导链，褐虾脱壳技术的商业化同样需要突破多重"分子屏障"：渔民作为"企业家细胞"能否感知技术机遇？价值链环境是否具备

  来源：Regional Studies in Marine Science

  时间：2025-08-25

• 界面聚合联合刻蚀技术：超滤膜表面改性的创新策略及其抗污染性能提升

  在工业分离和水处理领域，聚醚砜(PES)超滤膜因其优异的机械性能和化学稳定性被广泛应用，但其固有疏水性导致的膜污染问题长期制约着运行效率。传统化学改性方法往往面临改性层稳定性不足或分离性能下降的困境，如何在不牺牲膜选择性的前提下提升抗污染能力成为研究焦点。华北电力大学环境科学与工程系的Shiwei Guo团队在《Reactive and Functional Polymers》发表的研究中，开创性地将界面聚合(Interfacial Polymerization, IP)与可控刻蚀技术相结合。该方法首先通过聚乙二醇(Polyethylene Glycol, PG)与均苯三甲酰氯(Trimeso

  来源：Reactive and Functional Polymers

  时间：2025-08-25

• 综述：煤尘暴露危害与防治技术研究进展

  煤尘的理化特性煤尘的致病性与其粒径分布、形态特征和化学成分密切相关。研究表明，粒径<10μm的颗粒物可穿透呼吸道直达肺泡，而现代采矿设备甚至会产生纳米级颗粒（Moreno-Ríos等，2022）。煤尘中的重金属（如铅、镉）和多环芳烃（PAHs）在氧化作用下可能发生化学转化（Zhang等，2024），这些特性直接决定了其环境迁移性和生物毒性。多维健康危害机制人类健康：长期暴露导致矿工尘肺病发病率显著升高（Hoffmann和JÖCKEL，2006），流行病学数据显示肺癌风险与煤尘中PAHs含量呈正相关（Liu等，2022）。生态环境：煤尘沉积使土壤pH失衡，重金属通过食物链富集（Rehman等，2

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-08-25

• 高光谱空间变换在纹理分类中的创新应用：H-CL/H-HCL/H-HSI/H-HSV多维转换模型研究

  亮点本文提出的H-CL、H-HCL、H-HSI和H-HSV高光谱空间变换，通过多维扩展传统色彩空间，在纹理分类任务中实现最高43.47%的准确率提升，为高光谱图像分析开辟新路径。相关研究现有高光谱纹理分析技术多依赖降维（如RGB转换或PCA），导致原始数据失真。Liu等人提出的HHSI虽保留全部光谱信息，但未完全兼容3D HSI空间定义。创新变换模型1.H-CL（超亮度-色度）：隶属亮度-色度空间家族，将N维光谱分解为1个亮度分量和(N-1)个色度分量。2.H-HCL/H-HSI/H-HSV：基于感知空间家族，分别扩展HCL/HSI/HSV模型，其中H-HSI优化了Liu的HHSI，确保N=3

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-25

• 多模态图表问答新突破：mChartQA框架在复杂视觉数据解析中的创新应用

  Highlight本研究核心亮点在于提出mChartQA框架，其创新性地将大语言模型（LLMs）的文本处理能力与先进的视觉编码器结合，专门解决图表问答中色彩复杂度、结构细节和隐式数值数据（implicit numerical information）三大挑战。Architecture视觉编码器（Ev）：将图表图像I转化为视觉特征V，公式表示为V = Ev(I)，精准捕捉色彩渐变和微观结构。连接器（C）：动态对齐视觉特征与文本问题，通过跨模态注意力机制实现"视觉-语言"双向交互。Baselines实验对比了少样本学习模型（Few-Shot Learning Models）如GPT-3（1-Sho

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-25

• 基于脉冲控制的变阶分数阶时空网络指数同步：一种直接误差分析技术

  Highlight本研究通过脉冲控制和直接分析技术探讨了变阶分数阶(VF)时空网络的指数同步问题。主要突破包括：1）将受控VF模型转化为脉冲偏微分系统的严格数学推导；2）建立含脉冲的非负函数微分不等式和单参数Mittag-Leffler函数不等式；3）创新性采用直接误差技术解决同步状态未知的难题。相比已有研究，该微分不等式更具普适性且保守性更低。Main results定理1：带脉冲控制器(2)的VF网络(1)可改写为VF脉冲偏微分系统。证明中通过狄拉克δ函数特性，推导出脉冲时刻的阶跃变化规律，并利用Caputo导数性质建立了状态跃迁方程。特别地，当时间序列tk→tk+1时，系统表现出独特的短

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 基于强化学习的网络威胁情报术语优化方法（RETO）提升摘要生成准确性研究

  Highlight与传统摘要方法不同，网络威胁情报（CTI）数据具有高度专业化术语特征。如图1所示，现有大语言模型（LLMs）生成的摘要（灰色箭头标注）虽流畅但缺失关键术语如icon、name等。这促使我们思考：能否通过自动识别并融合领域术语来提升CTI摘要质量？Approach如图2所示，RETO创新性架构包含：1.术语标注器（TTA）：采用两阶段标注流程构建高质量术语库；2.术语生成器（TTG）：基于监督微调自动识别APT攻击相关术语；3.多奖励优化器（MTO）：通过ROUGE-L、术语正确性和同源术语覆盖率三重奖励函数，在强化学习框架中优化生成过程。Dataset实验采用CTISum数据

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 基于大语言模型与扩散模型的图像增强代理在弱监督语义分割中的创新应用

  Highlight弱监督语义分割（WSSS）仅需图像级标注即可实现像素级分割，但其性能受限于有限的数据多样性。传统方法聚焦于改进类激活图（CAMs）生成网络，而本文独辟蹊径，从数据增强维度突破瓶颈。Methodology我们的图像增强代理（IAA）构建了智能生成流水线：1.提示词工程师：基于GPT的提示词自优化机制，通过语义重评估生成高一致性文本指令2.扩散魔术师：搭载ControlNet的扩散模型实时生成图像，并植入动态过滤器保障质量均衡3.数据炼金术：合成图像与原始数据协同训练，显著提升模型对复杂语义模式的理解力Experiments在PASCAL VOC 2012和MS COCO 201

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 基于语义与几何感知的多模态食管癌病灶检测信息保全技术研究

  亮点• SAGA-Attn：通过多尺度空间注意力与块状通道注意力，捕捉方向性结构线索并聚合局部语义上下文，提升特征判别力• SAGA-Fuse：采用双域归一化技术强制实现空间-语义一致性，像拼图般精准对齐多尺度特征• SAGA-Sample：基于空间/通道显著性生成可变形采样场，如同"智能显微镜"聚焦关键区域结论本研究提出的SAGA-Feat框架，通过解耦式"先描述后检测"范式（describe-then-detect），在弱监督条件下实现突破：SAGA-Attn模块赋予网络方向敏感性，SAGA-Fuse解码器像分子锁般稳定特征融合，SAGA-Sample模块则通过语义导航实现特征重建的"精准

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 基于特征值信息的神经常微分方程：系统特性知识的融合方法

  亮点• SAGA-Attn：通过多尺度空间注意力和块级通道注意力捕捉方向性结构线索，提升特征判别力• SAGA-Fuse：采用双域归一化技术实现空间-语义一致性对齐• SAGA-Sample：基于学习到的显著性线索生成可变形采样场方法学在缺乏关键点标注数据的情况下，我们利用已知相机位姿的图像对作为弱监督信号。通过极几何约束（epipolar geometry）构建代理目标函数，使模型能够从几何一致性中隐式学习特征表达。特征编码阶段采用金字塔结构捕获跨尺度信息，其中SAGA-Attn模块通过可分离卷积建立方向敏感性。实验在局部特征匹配、视觉定位和三维重建三大任务中验证性能：1.在HPatches

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 基于预训练模型的HLA-肽段结合与免疫原性预测方法PHLA及其在肿瘤疫苗设计中的应用

  亮点本研究突破传统仅关注HLA-肽段结合的局限，首创融合结合模型与免疫模型的双路径框架，为肿瘤新抗原筛选提供更全面的生物信息学视角。相关研究现有方法可分为两类：基于序列评分函数（如PSSM、BLOSUM矩阵）和机器学习算法（如SVM）。近期，自然语言处理（NLP）技术（如TAPE预训练模型）为肽段语境解析带来新突破，但免疫原性预测仍是空白。PHLA架构如图1所示，PHLA包含四大模块：1.输入数据：整合多源结合/免疫数据集（图1A）；2.数据编码：采用ProtBERT预训练模型解析肽段"语言特征"，结合BiLSTM捕捉HLA序列动态模式；3.结合模型：通过集成学习预测HLA-肽段结合概率；4.

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-25

• 室温荧光光谱法提升尼龙微量物证信噪比的无损分析技术

  Highlight突破性进展：通过中性密度滤光片和45°角光纤探头(FOP)配置，成功将尼龙微粒(小至125 μm)的荧光信号强度提升至背景噪声的4倍。显微镜系统配合1000 μm针孔可完全消除背景干扰，为刑侦领域3D打印武器、渔具等尼龙物证的亚型鉴别提供超灵敏解决方案。Substrate comparisons基底材料对比实验显示：长通/带通滤光片会产生强烈反射背景，而中性密度滤光片配合45°角FOP形成黄金组合。这种创新配置使125 μm尼龙6-6微粒的荧光强度从原先的0.5×106跃升至2.1×106计数，同时保持特征峰位不变（λex/λem=275/305 nm）。Theory/cal

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-08-25

• 基于ATLD-UMAP策略的三维荧光数据解析：中国黑茶成分表征与分类的新方法

  Highlight本研究首次将ATLD-UMAP策略应用于黑茶三维荧光数据分析，成功实现：1）9种活性成分同步检测（包括3种儿茶素、3种生物碱和3种氨基酸），加标回收率91.4%-109.3%；2）实际样品中8种成分（色氨酸除外）含量精准测定（0.22-57.69 mg·g−1）；3）产地与加工深度双重分类准确率达100%，显著优于传统ATLD-FCA和ATLD-PCA方法。Materials所有试剂未经纯化直接使用：没食子儿茶素（GC）、表儿茶素（EC）、儿茶素（C）购自上海阿拉丁；色氨酸（TRY）、酪氨酸（TYR）、茶氨酸（THE）及甲酸（HPLC级）由同一供应商提供；可可碱（TB）、茶碱

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-08-25

• IMRT与VMAT技术在空间分割放射治疗中的剂量学特性比较及其临床意义

  在肿瘤放射治疗领域，如何平衡高剂量杀伤与正常组织保护始终是核心挑战。空间分割放射治疗(Spatially Fractionated Radiation Therapy, SFRT)作为一种创新策略，通过在靶区内形成交替的高剂量峰(peak)和低剂量谷(valley)分布，不仅能直接杀伤肿瘤细胞，还能激活STING-干扰素通路促进免疫细胞浸润，同时保留肿瘤微环境中的血管基质成分。这种独特的"峰谷剂量"分布模式对胶质瘤、肉瘤等难治性肿瘤展现出特殊优势，但其技术实现方案尚缺乏系统比较。传统SFRT采用网格准直器(grid collimator)虽可获得较高峰谷剂量比(Peak-to-Valley D

  来源：Journal of Radiation Research and Applied Sciences

  时间：2025-08-25

• KRAS(G12D)选择性降解剂ASP3082的发现与结构优化：靶向蛋白降解技术在难治性癌症治疗中的突破

  在癌症研究领域，KRAS基因突变长期被视为"不可成药"靶点。作为最常见的致癌驱动突变之一，KRAS(G12D)在胰腺癌(39.5%)、结直肠癌(15%)等恶性肿瘤中高发，但相较于已获批的KRAS(G12C)抑制剂，针对G12D突变的有效疗法长期空缺。传统抑制剂面临反馈激活和耐药性等挑战，这促使Astellas Pharma Inc.的研究团队另辟蹊径，探索靶向蛋白降解(PROTAC)这一新兴策略。研究团队首先通过结构改造获得特异性结合KRAS(G12D)的化合物1（PDB:9L6A），其桥联胺基与Asp12残基形成2.78Å氢键。随后采用"短连接"策略构建含VHL配体的双功能降解剂库，发现先导

  来源：Communications Chemistry

  时间：2025-08-25

• 染色体微阵列技术在产前诊断中的应用：土耳其单中心研究经验

  染色体微阵列(Chromosomal Microarray, CMA)作为检测基因组拷贝数变异的强大工具，在遗传疾病诊断领域占据重要地位。土耳其研究人员通过分析373例具有超声异常(USG)、家族遗传史或异常筛查结果的胎儿样本，系统评估了CMA技术在产前诊断中的应用价值。研究团队将胎儿异常按超声表现分组，采用CMA技术检出18例(4.8%)胎儿存在21种致病性变异。值得注意的是，这些变异中既包含7种临床常见的微缺失/微重复(recurrent microdeletions/duplications)，又发现14种具有独特断点(unique breakpoints)的新变异。该研究不仅验证了CM

  来源：Congenital Anomalies

  时间：2025-08-25

知名企业招聘：