• 分数阶锥不变系统分布式时滞稳定性分析的Legendre伪谱元方法研究

  在微分方程数值求解领域，消失延迟Volterra积分微分方程(VDVIDEs)因其在生物振荡、神经动力学等领域的广泛应用而备受关注。传统Runge-Kutta方法在求解此类问题时面临严峻挑战——当处理线性消失延迟模型φ'(z)=b(z)φ(qz)时，由于右端函数在网格点信息缺失，不得不依赖局部插值过程，这不仅降低计算精度，还可能导致数值不稳定。更复杂的是，随着计算区间延长或解呈现高振荡特性时，单步谱方法的计算效率会急剧下降。针对这些瓶颈问题，湖南大学国家超算长沙中心的研究团队创新性地提出了多步Legendre伪谱伽辽金法(MSLPSGM)。该方法通过将计算域划分为多个子区间，在每个子区间上采用

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2025-07-25

• 基于Legendre伪谱元方法的高精度消失延迟Volterra积分微分方程数值求解框架

  在计算数学领域，消失延迟Volterra积分微分方程(VDVIDEs)的求解一直是个棘手难题。这类方程在生物数学、控制理论等领域有重要应用，但传统数值方法如Runge-Kutta在面对线性消失延迟模型时往往捉襟见肘——由于右端函数在网格点信息缺失，不得不依赖局部插值过程，导致精度和效率双双受限。更棘手的是，当遇到长计算区间、高振荡解或陡梯度情况时，单步谱方法要么需要大量配点导致系统病态，要么完全失效。针对这些挑战，湖南大学的研究团队在《Mathematics and Computers in Simulation》发表了一项突破性研究。他们基于伪谱元方法的鲁棒性，创新性地提出了多步Legend

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2025-07-25

• 硅基负极材料的形貌与碳包覆技术协同优化及其对锂离子电池电化学性能的影响

  随着便携式电子设备和电动汽车的快速发展，锂离子电池(LIBs)作为核心储能器件面临严峻挑战。传统石墨负极的理论容量仅为372 mAh/g，难以满足日益增长的能量密度需求。硅(Si)因其高达4200 mAh/g的理论容量成为最具潜力的替代材料，但其在充放电过程中会产生400%的体积膨胀，导致电极粉化、固体电解质界面(SEI)不稳定等问题，严重制约实际应用。为突破这一技术瓶颈，Vitzrocell Co. Ltd.与韩国科学技术院的研究团队在《Materials Advances》发表重要研究成果。研究人员创新性地采用石油沥青(ZL-250M)作为碳源，通过溶剂提取法获得甲苯可溶组分，分别采用旋转

  来源：Materials Advances

  时间：2025-07-25

• 基于扩散模型生成人脸数据库的映射式无载体隐写方法研究

  在数字化时代，信息泄露如同隐形的风暴席卷全球，从个人隐私到国家安全无一幸免。传统的信息隐藏技术如LSB（最低有效位）和DCT（离散余弦变换）虽广泛应用，却因修改载体图像而容易被隐写分析工具检测。2015年Zhou等提出的无载体隐写（coverless steganography）技术虽避免修改载体，但面临两大瓶颈：一是需要海量图像覆盖所有可能的秘密信息段（例如16位信息需216张以上图像），二是构建秘密-图像索引数据库耗时巨大。针对这一挑战，研究人员开展了一项突破性研究。他们另辟蹊径，利用去噪扩散隐式模型（Denoising Diffusion Implicit Model, DDIM）的生成

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-07-25

• 红外热成像技术在术后重症监护单元中评估手术相关压力性损伤的应用研究

  手术患者术后发生压力性损伤(Pressure Injury, PI)是临床常见的严重并发症，不仅增加患者痛苦和医疗费用，还会延长住院时间。据统计，ICU患者PI发生率高达10%-59.2%，而手术相关PI在术后48-72小时内发生率可达5.12%-45.9%。更令人担忧的是，约9.1%-41.1%的PI患者会因伤口感染导致死亡。面对这一严峻形势，传统的Braden风险评估量表(BRAS)存在主观性强、灵敏度不足等问题，亟需开发更客观的早期预警方法。在此背景下，土耳其西部黑海地区大学健康应用与研究中心的研究团队开展了一项创新性研究，探索红外热成像相机(Infrared Thermal Camer

  来源：Journal of Tissue Viability

  时间：2025-07-25

• PVP调控合成V10O24·12H2O纳米片提升锌离子电池电化学性能的创新研究

  随着全球对可持续能源需求的增长，水系锌离子电池（AZIBs）因其成本低、安全性高成为锂离子电池的重要替代方案。然而，正极材料性能不足制约其发展，其中钒氧化物V10O24·12H2O（VOH）虽具有高理论容量（292 mAh·g−1）和14 Å宽层间距，却面临合成工艺复杂、导电性差等挑战。广西壮族自治区光电材料与器件重点实验室的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表研究，提出以聚乙烯吡咯烷酮（PVP）为调控剂，通过简易水热法合成VOH/PVP纳米片复合材料。该研究通过调控晶体生长动力学和氧空位浓度，显著提升材料电化学性能。关键技术包括：XRD和Raman表征材料结构

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-07-25

• 波兰煤电向核电转型的厂址评估：基于技术与安全双维度的可行性研究

  在全球应对气候变化的背景下，欧盟《绿色新政》要求成员国2050年前彻底摆脱化石能源依赖。作为煤炭依赖型国家的典型代表，波兰面临严峻挑战——2023年煤电占比高达60.3%，贡献了94.8%的能源相关CO2排放。然而，快速淘汰煤电不仅涉及巨额经济成本（预估2030年前需1350亿欧元），更关乎数百万煤炭从业者的生计。如何在确保能源安全的同时实现公正转型，成为波兰能源政策的核心难题。西里西亚工业大学的Łukasz Bartela团队在《Journal of Cleaner Production》发表的研究，创新性地提出"煤转核(Coal-to-Nuclear, C2N)"转型路径评估框架。研究团队

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2025-07-25

• 奥斯曼时期希腊特里卡拉陶瓷作坊的生产技术研究：揭示15-17世纪陶瓷制造传统

  在奥斯曼帝国统治下的希腊，陶瓷考古研究长期以来面临着生产中心识别困难的问题。尽管15-19世纪的考古材料已积累数十年，但关于陶瓷生产技术的系统性研究仍然匮乏。特里卡拉作为色萨利地区的重要城市中心，在奥斯曼时期(15-17世纪)发展成为一个繁荣的行政和经济枢纽，但其陶瓷生产传统一直未被充分认识。位于塞浦路斯研究所考古科学实验室的研究人员对特里卡拉"Asklipieion"遗址发现的陶瓷作坊展开了深入研究。该作坊位于城市中心的拜占庭卫城脚下，出土于窑炉和垃圾坑中的釉陶、废品和三脚架，为理解当地陶瓷生产技术提供了直接证据。相关成果发表在《Journal of Archaeological Scien

  来源：Journal of Archaeological Science: Reports

  时间：2025-07-25

• 异质原子掺杂碳-石墨烯分级网络负载Sn/MoO3柔性自支撑电极在锂/钾离子电池中的创新应用

  随着智能手表、医疗贴片等柔性电子设备的普及，传统刚性电池已成为制约其发展的关键瓶颈。市场研究显示，全球柔性电池市场规模将在5年内增长2.4亿美元，但现有技术难以兼顾高能量密度与机械柔性。尤其当应用于动态弯曲场景时，电极材料的体积膨胀和结构破碎会导致容量急剧衰减。针对这一挑战，中国国家关键研发计划支持的研究团队在《Journal of Alloys and Compounds》发表创新成果。研究人员设计出具有"三明治"结构的SM-NPCF@rGO复合材料：内核是Sn-MoO3量子点（提供高理论容量和体积缓冲），中间层为N/P共掺杂碳纤维（增强导电性），外层包裹还原氧化石墨烯（rGO）形成三维导电

  来源：Journal of Alloys and Compounds

  时间：2025-07-25

• 基于冠层温度遥感的杏仁树作物水分胁迫指数(CWSI)评估方法比较研究

  在全球气候变化加剧水资源短缺的背景下，农业灌溉用水效率提升成为关键课题。杏仁作为高经济价值作物，其全球种植面积已超过360万公顷，但传统水分监测方法如茎水势(SWP)测量存在效率低、成本高等局限。冠层温度作为植物水分状况的敏感指标，通过作物水分胁迫指数(CWSI)量化可实现大面积快速监测，然而不同遥感技术间的精度差异和操作规范尚未系统评估。西班牙阿尔巴塞特地区的研究团队在2019-2021年间，选取两个商业杏仁园（Las Tiesas和Hellín）开展对照实验。通过设置充分灌溉(ND)、中度缺水(MD)和重度缺水(SD)三种处理，结合高精度CIMEL CE312-C2热辐射计、搭载FLIR

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-07-25

• 综述：人工智能与机器人在重症监护病房（ICU）中的创新应用综述

  人工智能与机器人在ICU的变革力量重症监护病房（ICU）正经历一场由人工智能（AI）和机器人技术驱动的革命。从早期脓毒症（Sepsis）预测到机械通气优化，这些技术通过实时监测和数据分析，显著提升了临床决策的精准度。例如，深度学习算法可通过胸片识别肺炎，准确率高达95.4%，而AI驱动的呼吸机管理系统（如Vent AI）能将患者死亡率降低21%。机器人：从手术到消毒的全方位助手机器人不仅辅助血管介入手术和远程手术（如达芬奇系统），还通过紫外线（UV）消毒机器人（如UVD Robot）将ICU感染率降低40%。移动机器人（如Dr. Spot）甚至能无接触监测生命体征，减少医护人员暴露风险。挑战与

  来源：Intelligent Hospital

  时间：2025-07-25

• 基于特征精炼与增强网络的深度伪造检测技术研究

  在人工智能技术突飞猛进的今天，深度伪造(Deepfake)技术已能生成以假乱真的面部、语音等生物特征，这对依赖生物识别的金融支付、门禁系统等场景构成严峻挑战。现有检测方法多局限于浅层特征提取，难以捕捉经过高级生成对抗网络(GAN)和扩散模型优化的细微伪造痕迹，导致检测准确率与跨数据集泛化能力不足。针对这一技术瓶颈，山东自然科学基金资助项目团队提出特征精炼与增强网络(FRENet)。该研究通过三阶段特征优化框架：首先采用低秩投影自注意力(LPSA)模块，通过秩约束降低计算复杂度，同时增强真实与伪造特征的区分度；其次设计基于分块的局部聚焦(PatchFocus)模块，强化对眼部、嘴唇等易篡改区域的

  来源：iLIVER

  时间：2025-07-25

• 数据驱动的失踪人口分析(DDA)：统计技术与地理空间工具在寻人中的应用与展望

  在全球范围内，失踪人口问题始终是困扰社会的复杂难题。从武装冲突中的强迫失踪，到自然灾害导致的意外失联，再到神经退行性疾病引发的走失，每年有数百万人莫名消失。传统寻人手段主要依赖目击者证词和人工排查，效率低下且成功率有限。尤其令人痛心的是，许多遗体最终在荒野或乱葬岗中被发现时，往往因时间久远而难以辨认身份。这种困境催生了对新型技术解决方案的迫切需求——能否通过数据分析预测失踪者下落？如何利用现代科技缩小搜索范围？针对这一挑战，国外研究人员在《Forensic Science International》发表重要论文，首次系统提出"数据驱动的失踪人口分析"(Data-based Disappear

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-07-25

• 一种用于评估磁校（Magnet Schools）的准实验方法

  台湾的英语教育体系近年来经历了显著的变革，特别是在高等教育阶段，英语教学的重要性不断提升。自2005年起，英语成为台湾各大学唯一强制性的外语课程，称为“一般用途英语”（English for General Purposes, EGP）。EGP课程不仅旨在提升学生的英语水平，还承担着为他们的专业学习和未来就业竞争力做准备的任务。随着2021年下半年“大学双语教育计划”（BEST）的实施，英语在教育中的地位被进一步强化，推动了英语作为教学媒介（EMI）的广泛应用。这一政策背景使得EGP课程的重要性愈加凸显，同时也对其内容和教学方法提出了更高的要求。在此背景下，EGP课程的设计者和实施者面临着新的

  来源：Evaluation and Program Planning

  时间：2025-07-25

• 基于自适应令牌属性拟合的全切片图像语义分割优化方法及其在结直肠癌诊断中的应用

  在数字病理诊断领域，全切片图像(Whole Slide Imaging, WSI)因其超高分辨率成为癌症诊断的"黄金标准"，但单张图像可达40000×40000像素的庞大规模，让传统分析方法陷入"看得清算不动"的困境。现有方法将WSI切割成固定尺寸的图像块(token)进行处理，却面临两难选择：小块token丢失组织全局信息，大块token又难以捕捉细节特征，更不用说不同癌症组织的形态各向异性让固定切割策略雪上加霜。这种"一刀切"的处理方式导致结直肠癌等病理分析中，约37%的肿瘤边缘区域出现误判，严重制约计算机辅助诊断的临床应用。云南癌症医院的研究团队在《Digital Signal Proc

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-07-25

• 可持续水合脱盐技术热力学评估：从盐水中高效回收锂与生产淡水的创新研究

  随着工业发展加剧，铅污染已成为全球水环境治理的严峻挑战。铅酸电池制造、采矿等行业排放的含Pb2+废水，不仅威胁生态系统，更会通过生物富集损伤人体神经系统。传统处理方法如化学沉淀、离子交换等存在成本高、再生性差等瓶颈。电容去离子（CDI）技术因其能耗低、操作简便等优势崭露头角，但其核心电极材料的性能限制仍是关键难题。针对这一挑战，中国某高校（根据CRediT声明推测为中央院校）的研究团队创新性地利用太湖蓝藻——这种通常造成生态危害的固氮藻类，通过一步热解法制备出氮硫共掺杂生物炭（NSBAC）。该材料在CDI系统中展现出卓越的Pb2+吸附能力（30.42 mg/g）和93.1%的循环稳定性，相关成

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-07-25

• 可持续领导创新力(SLIC)驱动建筑业绿色转型：基于东印度尼西亚资源约束情境的实证研究

  在建筑业贡献全球37%能源相关CO2排放的严峻背景下，新兴地区承包商面临数字化基础设施薄弱与供应链碎片化的双重困境。东印度尼西亚作为典型代表，其7000余家建筑企业虽获政府绿色项目投资，却受制于BIM(建筑信息模型)和IoT(物联网)技术应用不足、气候脆弱性加剧等现实约束。如何在这种资源受限情境下实现SDG 9(产业创新)、11(可持续社区)、12(负责任消费)和13(气候行动)目标，成为亟待解决的核心难题。为破解这一困局，印度尼西亚基督教大学托莫洪分校(Universitas Kristen Indonesia Tomohon)的研究团队Joni Kutu' Kampilong等创新性地提出

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-07-25

• 基于LSTM-Transformer融合框架的电力系统暂态稳定主动评估新方法

  随着可再生能源在电网中渗透率的不断提升，电力系统暂态稳定性问题日益凸显。传统基于时域仿真(TDS)和暂态能量函数(TEF)的评估方法面临计算效率低下、实时性不足等瓶颈，而现有数据驱动方法又受制于类不平衡和早期特征提取困难等挑战。尤其对于接近稳定边界的临界故障，传统固定时间窗评估方法往往出现误判，可能引发连锁性大停电事故。针对这些行业痛点，研究人员提出了一种创新的双阶段评估框架。该研究首次将长短期记忆网络(LSTM)与改进Transformer架构相结合：LSTM模块通过0.5秒初始测量数据重构完整5秒动态轨迹，解决早期数据不足问题；改进Transformer则通过定制位置编码和自注意力机制，有

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-25

• 综述：采用可持续生物精炼方法将生物废物转化为生物燃料和循环经济化学品的研究进展

  Abstract生物废物的价值化与转化是解决能源、化学品和环境问题的关键策略。通过生物精炼技术，农业残留物、食品废料等可被转化为生物燃料（如生物乙醇、生物氢）和高端化学品（如酚类、甘油），同时减少对化石燃料的依赖。研究对比了生化（如厌氧消化AD）与热化学（如热解Pyrolysis）技术的效率与产物收率，并强调印度在生物废物利用方面的实践，如Panipat的2G乙醇工厂每年处理20万吨稻秆，年产3000万升生物乙醇。Introduction全球能源需求增长与温室气体（GHG）排放问题推动了对可再生资源的探索。生物质作为碳中性原料，可通过生物精炼转化为燃料与化学品。例如，木质纤维素生物质中的纤维素

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-25

• 基于图像生成与迁移学习的太阳能电池板多缺陷智能检测方法研究

  随着全球光伏(PV)装机容量预计在2030年突破1100GW，光伏组件在制造、运输及运行过程中产生的裂纹、脱层、热点等缺陷严重影响系统可靠性。传统电致发光成像(EL)检测依赖人工且难以应对大规模应用场景，现有基于深度学习的方案又受限于细胞级数据集缺乏多样性、模块级标注数据稀缺等瓶颈。华北电力大学（Fundamental Research Funds for the Central Universities资助项目B250201205）的M.Waqar Akram团队在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》发表研究，提出融合图像生成与迁

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-25

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