• 短距离皮划艇运动中的个性化训练策略与基于监控的训练方法：提升运动员表现的实际模型

  在高强度的竞技体育领域，尤其是像K1 1000米皮划艇这样的项目中，运动员的生理特征和比赛需求决定了训练策略的有效性。本研究旨在探讨一种名为“努力动力学控制方法”（Effort Dynamics Control Methodology, EDCM）的新训练模型对精英运动员的影响。EDCM是一种基于代谢特征、实时反馈驱动的训练方法，它通过整合运动员在训练中的生理指标（如乳酸水平、心率）和生物力学数据（如划桨频率）来动态调整训练负荷。这种模型与传统的自主调节方法不同，后者通常依赖于主观指标，如感知努力程度（Rating of Perceived Exertion, RPE）。在本研究中，12名年龄

  来源：Cogent Social Sciences

  时间：2025-08-21

• 瑞士社会工作博士教育的创新发展路径：推动学科专业化与社会变革的跨学科研究

  社会工作作为专业与学科的双重身份国际社工联盟（IFSW）将社会工作定义为兼具实践性与学术性的领域，其核心使命是推动社会变革与发展。瑞士的社会工作教育虽在应用科学大学（UAS）体系内建立了本硕培养体系，但博士授予权的缺失导致学科发展滞后。历史溯源显示，19世纪工业革命时期形成的"社会问题"（Social Question）催生了专业雏形，而瑞士直到1995年UAS成立后才将社会工作纳入高等教育体系，明显晚于欧美国家。性别权力结构深刻影响着学科定位——女性从业者主导的领域长期被贬为"半专业"（Semi-profession），这种认知与殖民主义遗产交织，体现在对弱势群体的制度性管控历史上。瑞士社会

  来源：Social Work Education

  时间：2025-08-21

• 复合材料Lenj船体风险评估框架：FMEA与CRITIC-CODAS的整合创新

  这项开创性研究构建了针对传统波斯湾Lenj渔船复合材料船体的智能风险评估体系。通过将故障模式与影响分析(FMEA)这一经典可靠性工程工具，与基于标准差的信息量权重法(CRITIC)和折现累积优势评估(CODAS)这两种先进的多属性决策技术有机融合，研究团队成功突破了传统风险评估方法主观性强、量化不足的局限。技术路线上，首先系统识别复合材料船体在海洋环境中的典型失效模式，包括层间剥离(delamination)、纤维断裂(fiber breakage)和基体开裂(matrix cracking)等。随后采用CRITIC算法客观计算各失效模式的指标权重，避免专家打分的主观偏差。最后通过CODAS方

  来源：Cities & Health

  时间：2025-08-21

• 基于统计与机器学习方法的高速公路-铁路平交道口(HRGC)碰撞伤害程度建模研究

  在交通安全研究领域，高速公路-铁路平交道口(Highway-Rail Grade Crossings, HRGC)的碰撞伤害程度一直是核心安全问题。最新研究创新性地结合有序逻辑回归(Ordinal Logistic Regression, OLR)和随机森林(Random Forest, RF)算法，对佛罗里达州管辖的HRGC进行了为期五年(2017-2021)的深度分析。研究团队发现，晨高峰时段、缺乏照明、恶劣天气条件、铁路车辆（如火车或机车）、驾驶员违规行为（包括无视标志信号等）、限速超过45 mph、四车道公路、25岁以下年轻驾驶员、女性驾驶员、道口碰撞事件以及车辆损坏超过1000美元等

  来源：International Journal of Injury Control and Safety Promotion

  时间：2025-08-21

• 基于HAZOP的安全文化评估新方法：集成动态安全管理系统(IVSMS)与安全文化指数(SCI)构建研究

  安全文化作为反映组织共同价值观、态度和安全行为的关键要素，在事故预防和职业健康维护中具有核心地位。最新研究突破性地将过程工业领域经典的危险与可操作性分析(HAZOP)技术引入安全文化评估领域，构建了集成动态安全管理系统(Integrated Vibrant Safety Management System, IVSMS)的21维度评估框架。这个创新体系涵盖工业4.0(Industry 4.0)、过程安全管理(Process Safety Management)和职业安全健康(Occupational Safety and Health)等关键模块，通过HAZOP结构化分析方法系统评估各要素的风

  来源：International Journal of Injury Control and Safety Promotion

  时间：2025-08-21

• 基于WGCNA与机器学习联用技术解析刺猬信号通路(Hedgehog)在先兆子痫诊断标志物中的调控机制

  这项创新性研究采用计算生物学与临床医学的交叉策略，通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)对胎盘组织转录组数据进行模块挖掘，发现与先兆子痫显著相关的基因共表达模块。研究团队巧妙运用随机森林(Random Forest)和支持向量机(SVM)等机器学习算法，从刺猬信号通路(Hedgehog signaling pathway)中鉴定出CCND2、PTCH1和GLI2等关键效应分子。实验验证显示这些靶点在患者胎盘组织中呈现特异性表达模式，其调控网络涉及细胞周期、血管生成等病理过程。特别值得注意的是，基于LASSO回归构建的多基因诊断模型在独立验证队列中展现出优异的区分效能(AUC=0.927)，为

  来源：Human Performance

  时间：2025-08-21

• 综述：树皮单宁：提取方法、特性分析及反应性研究

  在自然界中，单宁是一种广泛存在于植物中的化合物，具有重要的生物功能和工业价值。单宁主要分为可水解单宁和缩合单宁两种类型，其结构特征决定了它们在不同应用中的性能表现。可水解单宁通常由单宁酸（如没食子酸或儿茶酸）与糖单元通过酯键连接，而缩合单宁则由多种黄酮醇（如儿茶素和表儿茶素）组成，形成多聚体或聚合物。这些化合物的分子量通常在500至3000道尔顿之间，它们的高芳香羟基含量赋予了单宁显著的抗氧化、金属螯合和抗菌特性。随着人们对天然产物的研究不断深入，单宁在多个工业领域中的应用正在扩展，包括皮革鞣制、制药、食品加工、粘合剂、葡萄酒、生物材料和生物基聚合物等。此外，单宁因其生物活性和可降解性，也被视

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-08-21

• 综述：将植物提取物整合到生物基材料中作为伤口护理技术的一项有前景的进展：深入综述

  竹子是一种快速生长、高生物量且机械强度优异的可再生资源，它在纤维素基材料和生物基产品领域展现出巨大的应用潜力。然而，其复杂的组织结构和独特的木质素分布使得传统木质素去除工艺的效率和适用性受到限制。为了解决这一问题，本研究提出了一种结合高比例氯气氧化（ClO₂）预处理与氧气木质素去除的协同策略。通过系统比较两种工艺序列——先进行氧气木质素去除（O-DPI）和先进行高比例ClO₂预处理（DPI-O）在竹纤维木质素去除过程中的反应机制和效率，研究发现DPI-O工艺在木质素去除效率、Kappa值降低和吸附性有机卤化物（AOX）生成减少方面具有显著优势。这一发现为高效木质素降解和高纯度纤维素纤维的生产提

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-08-21

• 一种利用结构化数据和预测分析技术的丙型肝炎综合诊断框架

  本文探讨了使用机器学习方法预测丙型肝炎病毒（HCV）发展阶段的研究。HCV是一种慢性肝病，其发展阶段多样，准确且及时的分类对于优化治疗策略至关重要。尽管机器学习（ML）在HCV阶段预测中具有潜力，但数据不平衡、缺失数据以及特征冗余等问题限制了模型的性能和泛化能力。为了解决这些问题，研究提出了一种结构化的预处理和特征选择方法，通过四阶段的预处理流程：基线数据（Baseline）使用类别特定均值填补缺失值；精细化数据（Refine）通过类别特定中位数和归一化处理异常值；平衡数据（Balanced）通过局部随机仿射阴影抽样（LoRAS）解决类别不平衡问题；增强数据（Augmented）结合聚类方法和

  来源：Healthcare

  时间：2025-08-21

• 一种创新的预测框架，用于绿色交通和电动汽车政策，旨在实现可持续的出行方式并减少排放

  随着全球对可持续发展的重视，交通运输行业正逐渐成为推动绿色转型的关键领域。尽管交通运输业为经济发展提供了重要支撑，同时它也是温室气体排放的主要来源之一。面对日益严峻的环境问题，向绿色交通方式的转变，特别是通过采用电动汽车（EVs）技术，显得尤为迫切。为了更有效地预测电动汽车的普及趋势，评估燃油成本节约，估算碳排放减少量，并优化可持续物流，本文提出了一种基于监督机器学习（ML）的方法，采用随机森林回归算法进行建模。该模型在预测和评估方面表现优异，展现了高达0.998的R²得分，显示出极高的预测精度。研究还结合了实际增长情景，基于实证数据和国际基准，量化了财政激励、充电基础设施的发展和公众意识对电

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-08-21

• 驯化的生物政治学：生物安全、技术以及乌拉圭野猪狩猎方式的转变

  ### 水资源的金融化与低收入家庭债务的关联：一种新的风险转移机制在国际发展政策领域，将发展项目“去风险化”（de-risking）以吸引私人资本成为一种主导趋势。这一趋势不仅影响着能源、教育、卫生等领域的投资模式，也深刻改变了全球南方的水资源获取方式。本文通过分析三种典型的水资源债务安排——南亚的WaterCredit微金融计划、摩洛哥的后付费供水连接项目以及哥伦比亚的预付费水表债务回收机制，探讨了这种“由穷人去风险化”（de-risking by the poor）的逻辑。我们指出，这种机制实际上将金融风险从供水机构和投资者转移到了低收入家庭，从而在追求“全额成本回收”（full cost

  来源：Geoforum

  时间：2025-08-21

• 基于核磁共振（NMR）和磁共振成像（MRI）技术，对低渗透性砂岩中的双相位移行为及碳储存特性进行研究

  本研究聚焦于深层盐水含水层中二氧化碳（CO₂）封存的潜力，以及在自然岩石中两相驱替机制的影响。深层盐水含水层因其独特的地质条件和高封存能力，成为当前全球范围内最具前景的CO₂地质封存场地之一。为了实现高效且安全的CO₂封存，深入理解两相驱替过程在不同孔隙结构和岩石异质性下的表现，对于优化封存策略和评估封存安全性至关重要。本文通过实验和可视化技术，系统地探讨了驱替模式、驱替效率、封存效率和封存安全之间的内在联系，为CO₂地质封存提供了理论支持。随着全球气候变暖问题的日益严峻，碳捕集、利用与封存（CCUS）技术正逐渐成为减少温室气体排放的关键手段之一。CCUS技术不仅能够有效降低工业排放的碳足迹，

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-08-21

• 不同阶段沥青煤对ScCO₂的纳米分子响应：实验与ReaxFF-MD/DFT方法的分析

  在当今全球对能源与环境问题日益关注的背景下，提高煤层气（CBM）的开采效率与实现碳捕集与封存（CCS）技术的协同发展成为重要的研究方向。本文围绕超临界二氧化碳（ScCO₂）与烟煤之间的相互作用，探讨了其在分子尺度上的响应机制，旨在为CO₂增强煤层气开采（CO₂-ECBM）提供理论支持。通过对实验与多尺度模拟的结合，研究揭示了ScCO₂对煤的物理结构和化学组成的影响，特别是在不同反应阶段的分子行为变化，从而为煤的微观反应机制提供了新的视角。### 超临界二氧化碳与煤的相互作用机制在实验研究中，烟煤样本（XM-8）被暴露于不同时间的ScCO₂环境中，以观察其在不同阶段的结构变化。同时，通过低压力二

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-08-21

• 基于CFD流场的等效反应器网络自动生成方法：一种用于烃类蒸汽裂解的多尺度建模技术

  本研究聚焦于化工行业中关键的碳氢化合物蒸汽裂解工艺，提出了一种基于计算流体力学（CFD）流场分析的等效反应网络（ERN）自动构建方法。该方法旨在快速且准确地表征反应器内部的真实流体力学特性，同时保留复杂反应动力学机制的完整性。随着全球对碳中和目标的不断推进，如何在降低能耗和减少碳排放的同时，提高蒸汽裂解过程的效率和产品分布的准确性，成为当前研究的重点方向。传统上，蒸汽裂解反应器的设计依赖于经验模型或分子尺度模型，但这些方法在处理复杂的反应系统时存在诸多局限性，如数据获取成本高、模型可扩展性差、反应路径简化导致预测能力受限等。因此，本研究引入了基于CFD的ERN构建策略，通过结合精确的反应动力学

  来源：Fuel

  时间：2025-08-21

• 综述：近年来，在定制催化剂的三维打印技术方面取得了显著进展，这些催化剂可用于异相热催化反应

  3D打印技术在催化领域的应用正逐渐成为实现碳中和目标的重要手段。随着全球对碳中和目标的日益关注，开发高效的热催化材料对于异相热催化反应的推进具有重要意义。传统的催化剂制备方法，如浸渍法和沉淀法，通常存在活性位点分布不均、孔结构单一以及质量传递效率低等问题。这些问题可能导致反应过程中局部过热和催化剂失活。相比之下，3D打印技术以其精确的逐层构建能力，成为催化剂结构设计的新策略，能够显著提升催化剂的活性、稳定性和质量传递性能。3D打印技术通过实现活性位点的定向负载和复杂几何结构的优化，为催化剂的多级孔设计提供了可能。这种技术不仅能够提高催化剂的反应效率，还能够改善其结构特性，使其在各种反应条件下表

  来源：Fuel

  时间：2025-08-21

• 突破50岁以上年龄的界限：利用定量超声技术测定大脑皮层的声速，作为评估老年人生命末期的新方法

  随着人口老龄化的加剧，法医学领域中涉及老年人的案件数量正在迅速增加。老年人的死亡案例，包括单独死亡（即“kodokushi”）现象，给法医鉴定工作带来了新的挑战。传统的年龄估算方法在评估老年人的年龄时往往存在较大的误差，通常只能将年龄分为“50岁以上”或“60岁以上”等宽泛的类别。这种粗略的分类方法不仅降低了鉴定的准确性，也对那些因年龄而成为弱势群体的个体造成了不公平的影响。因此，开发一种更精确、适用于老年人年龄估算的新方法变得尤为重要。本研究旨在评估定量超声（QUS）技术中测量的皮质骨声速（SoS）是否可以作为一种有效的年龄估算工具。与传统的宏观年龄标志物相比，SoS具有非破坏性、便携性和经

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-08-21

• 基于两阶段优化策略的重型运输综合调度方法，该方法采用虚拟耦合技术

  重载铁路运输作为大宗货物运输的重要方式，其运营过程中存在复杂的调度依赖关系，涉及车站操作、时刻表和列车组合等多个环节。传统方法在处理这些环节时往往采用分阶段的方式，即先解决车站作业计划，再安排列车组合，最后制定时刻表，这种分步处理方式虽然降低了问题的复杂度，但也导致了整体调度方案的次优解。为了解决这一问题，本文提出了一种基于虚拟耦合（Virtual Coupling, VC）的重载列车综合调度方法，旨在通过集成优化实现更高效的列车运行管理。虚拟耦合技术是一种基于车车通信（Vehicle-to-Vehicle, V2V）的列车控制系统，允许由多个短编组列车组成的长编组列车在不进行物理连接的情况下

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-21

• 利用细粒度图像分析技术提升数字牛只识别能力

  在现代畜牧业中，准确且高效的牲畜识别技术对于农业管理、畜牧业发展以及动物健康监测等方面具有重要意义。传统的牲畜识别方法，如耳标、烙印、微芯片、切口和电烙印等，虽然在实践中被广泛应用，但它们存在明显的局限性。这些方法通常会对动物造成一定的不适甚至伤害，同时由于标签可能被复制、丢失或损坏，其可靠性也受到影响。尽管如此，传统方法因其操作简便、成本低廉和易于实施，仍然是许多农场和牧场的首选。随着科技的进步，特别是人工智能和计算机视觉的发展，牲畜识别技术正在经历一场革命。越来越多的研究表明，牲畜，尤其是牛，拥有独特的生物特征，这些特征可以用于个体识别。这些生物特征包括面部图案、毛发漩涡、皮肤颜色、以及面

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-21

• 综述：核能系统中MAX/MAB相材料辐照技术的最新进展

  在核能系统中，材料需要在极端环境下长期运行，包括高强度的辐射、高温、应力和冷却剂的腐蚀。这些条件对材料的性能和稳定性提出了严峻挑战，因此，寻找具有优异抗辐射性能和高机械强度的新型材料成为研究重点。MAX/MAB相材料因其结合了金属和陶瓷的优良特性，逐渐成为第四代核能系统中的重要候选材料。这类材料不仅具备良好的抗辐照能力，还展现出对晶格畸变的高容忍度和抗非晶化能力，使其在核反应堆结构材料和燃料包壳材料中具有广泛的应用前景。MAX/MAB相材料的基本结构是由金属层（M层）、主族元素层（A层）和碳/氮层（X层）组成的层状结构。M通常为早期过渡金属，A为第三主族和第四主族的元素，X为碳或氮。这种结构使

  来源：Extreme Materials

  时间：2025-08-21

• 基于频域特性的双分支图像去模糊方法

  图像去模糊技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其目标是通过算法手段从模糊图像中恢复出清晰、高质量的图像内容。随着深度学习技术的迅速发展，基于深度神经网络（DNN）的图像去模糊方法在近年来取得了显著进展。这些方法通常利用卷积神经网络（CNN）等结构，通过学习大量模糊图像与清晰图像对的数据，自动提取图像特征并进行去模糊处理。相比传统的基于物理模型的方法，深度学习方法具有更强的非线性建模能力，能够有效处理复杂、非均匀的模糊模式，从而提升去模糊效果的鲁棒性和泛化能力。然而，现有的深度学习方法在处理单图像去模糊任务时仍然面临诸多挑战。一方面，大多数方法倾向于专注于单一领域的特征提取，例如仅使用空间

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-21

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