• 碳移除技术依赖对实现巴黎协定温控目标的潜在影响及风险分析

  碳移除技术依赖的气候治理困境引言背景《巴黎协定》设定了将全球温升控制在远低于2°C并努力限制在1.5°C以内的长期目标。要实现这一目标，需要快速持续地减少温室气体(GHG)排放，同时从大气中移除CO2并安全封存。然而，与巴黎温控目标一致的减排路径存在巨大差异：IPCC指出2019-2030年间需减排34-60%。这种差异主要源于各国对碳移除技术(CDR)依赖程度的不同预期。当前全球CO2年移除量约2.2Gt，主要来自造林等传统方法，仅0.0013Gt来自BECCS等新型技术。模型预测显示，在2°C路径下，到2050年CDR需扩大至0.92-11GtCO2/年。但土地密集型移除方法因生态和社会影

  来源：Climate Policy

  时间：2025-07-23

• 专业发展对教育工作者感觉统合与处理知识的影响：一项混合方法研究

  这项混合方法研究通过反思性调查与回顾性问卷，评估了教育工作者参与感觉统合与处理（Sensory Integration and Processing）专业发展培训后的认知变化。课程重点围绕感觉统合能力连续谱的认知提升，以及运用A SECRET框架解决问题的实践能力。定性分析提炼出三大核心主题：（1）对感觉需求的理解深化，（2）课堂策略工具箱的扩充，（3）教育支持体系与障碍的识别，每个主题下还包含若干子维度。定量数据则显示，教育工作者在干预后对自身感觉统合相关知识与技能的评分出现统计学显著增长。研究表明，此类专业发展能有效赋能教育工作者，而跨学科协作（如OT与教育团队合作）将成为优化学生课堂体验

  来源：Journal of Occupational Therapy, Schools, & Early Intervention

  时间：2025-07-23

• 职业科学中米克马克原住民研究方法论的本土化实践与批判性反思

  在全球原住民群体持续抗争的背景下，职业科学(occupational science)领域正面临研究范式的深刻变革。米克马克(Mi'kmaw)学者联合原住民职业治疗师团队，采用故事叙述(storytelling sessions)和分享圈(sharing circle)等本土方法论，开展了一项具有里程碑意义的社区驱动型研究。该项目不仅系统阐述了如何将原住民认识论(Indigenous epistemologies)融入职业治疗实践，更通过建立原住民集体(Indigenous Collective)的创新实践，挑战了传统非原住民研究者主导的剥削性研究模式。研究特别强调关系性(relational

  来源：Journal of Occupational Science

  时间：2025-07-23

• 综述：辅助生殖技术专业人员（尤其是胚胎学家）的教育、培训与持续绩效监测的重要性

  辅助生殖技术专业人员的成长之路当前全球ART培训指南概览各国对ART专业人员的培训要求存在显著差异。欧洲人类生殖与胚胎学会（ESHRE）通过认证计划确保ART中心符合安全标准，而拉丁美洲辅助生殖网络（REDLARA）则提供在线临床胚胎学课程。国际生育学会如Alpha、美国生殖医学学会（ASRM）等正努力协调胚胎学家从学员到实验室主任的培训标准，旨在建立统一的ART教育框架。高效培训计划的构建策略培训应从理论基础延伸至实践操作：动物模型的价值：小鼠卵母细胞可用于卵胞浆内单精子注射（ICSI）和玻璃化冷冻训练，牛卵巢则适合卵母细胞采集培训，避免浪费珍贵人类样本。临床前准备：学员需熟悉实验室标准操作

  来源：Human Performance

  时间：2025-07-23

• L1回归的同方差性检验创新研究：模拟评估与应用价值

  当实验数据中存在异常值时，研究者常采用抗干扰能力强的L1回归（Least Absolute Deviations regression），但传统同方差性检验（homoscedasticity tests）对此束手无策。这项突破性研究构建了三种专为L1回归设计的检验方法，就像为精密仪器量身定制的诊断工具。通过四组蒙特卡洛模拟实验的严格比拼，发现第一种检验堪称"全能选手"——既能准确识别均一方差（size达标），又具备敏锐捕捉方差波动的"火眼金睛"（power优异）。而另外两种方法则各有短板：一个容易"谎报军情"（尺寸失真），另一个则反应迟钝（检验力不足）。这项成果为生物医学领域的异常数据分析装上

  来源：Statistics

  时间：2025-07-23

• 硼基催化剂与预处理协同增效：能源作物与污泥共气化制氢技术突破

  随着全球碳中和进程加速，氢能作为零碳能源载体备受关注。然而，传统生物质气化技术面临两大瓶颈：一是原料特性差异导致产气品质不稳定，二是焦油副产物严重制约商业化应用。巨芒草（Miscanthus×giganteus）虽具有高光合效率、耐旱等优势，但其高挥发分和低能量密度影响气化效率；市政污泥虽富含有机质，但重金属（HMs）和水分含量使其处理困难。更棘手的是，现有镍基（Ni）等催化剂成本高昂，而廉价CaO催化剂又存在焦油转化率不足的问题。针对这些挑战，土耳其硼矿储量全球第一的产业优势激发了研究团队的新思路——能否利用硼的空p轨道强路易斯酸特性，与CaO协同提升催化性能？Ege University（

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-23

• 太阳能热源氢能地下存储可行性研究：盐穴与枯竭多孔储层的技术经济对比分析

  全球气候变暖正对生态系统和天气模式造成严重威胁，主要源于化石燃料燃烧产生的二氧化碳(CO2)排放。尽管太阳能光伏(PV)和风电等可再生能源占比逐年提升，但其间歇性供电特性导致电网稳定性面临挑战。集中式太阳能发电(CSP)技术因其配备储热系统(TES)而展现出独特优势，其中太阳能塔(SPT)通过定日镜阵列实现高聚光比，可获得更高蒸汽压力来提升发电效率。然而，现有储热系统容量有限，难以满足长期、大规模的能源存储需求。悉尼大学的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，创新性地将SPT系统与地下氢能存储(UHS)技术结合。通过技术经济分析

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-23

• 基于超临界二氧化碳循环的太阳能替代天然气(SNG)创新系统：能量、㶲与经济(3E)分析

  全球能源需求激增与化石燃料主导（占比76.5%）带来的环境问题，迫使人类寻求可再生能源解决方案。然而，风能、太阳能的间歇性特性导致电网波动，而氢能源又面临储存安全与基础设施缺失的困境。在此背景下，沙特阿拉伯伊玛目穆罕默德·本·沙特伊斯兰大学（Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University, IMSIU）的研究团队创新性地提出将太阳能转化为更易储存的替代天然气（SNG），相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。研究采用太阳能塔收集高温热能，通过熔盐储热系统实现能量时移，驱动超临界二氧化碳（SCO2）布

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-23

• 社会系统中复杂风险管理的战略战术模型构建——基于OODA框架的创新性探索

  在全球化与高互联时代，社会系统面临着前所未有的复杂风险挑战。这类风险具有涌现性特征——如COVID-19疫情和2008年金融危机所示，它们往往源于看似微不足道的弱信号，通过系统内非线性反馈网络和耦合作用突然爆发，传统基于概率估计和风险识别的管理方法（如ISO 31000标准）对此束手无策。更棘手的是，这类风险本质上具有本体论不确定性（Ontological Uncertainty），即使投入大量分析资源也难以预测其演化路径。研究人员创新性地将军事领域的OODA（Observe-Orient-Decide-Act）循环模型引入风险管理领域，发展出包含沟通环节的OODCA战略战术模型。该模型突破性

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-07-23

• 基于模态感知对比学习的高光谱与激光雷达数据分类方法研究

  随着遥感技术的快速发展，高光谱成像(HSI)和激光雷达(LiDAR)已成为地表观测的"黄金搭档"——前者能捕捉纳米级光谱特征如同给地球做"CT扫描"，后者则像"三维标尺"精确刻画地形起伏。然而这对"最佳拍档"在协同工作时却面临巨大挑战：HSI擅长通过数百个窄波段识别物质成分，LiDAR则精于测量空间高程，两者如同使用不同语言的专家，难以直接交流。传统方法要么简单拼接特征导致信息冗余，要么依赖大量标注数据训练深度模型，在实际应用中捉襟见肘。针对这一难题，中国的研究团队创新性地将人工智能领域的对比学习(Contrastive Learning)引入多模态遥感分析。他们发现，现有方法忽视了两个关键科

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-07-23

• 基于密度图一致性的室内环境深度估计方法DDD++：利用重力对齐特征与圆柱投影提升结构一致性

  在虚拟现实和室内导航技术快速发展的今天，精确的深度感知成为数字孪生世界的基石。然而，传统单目深度估计方法在复杂的室内场景中面临严峻挑战：杂乱摆放的家具会遮挡墙面，大面积无纹理区域导致特征匹配困难，而现有解决方案往往需要数百万参数和数百GFLOPs计算量，难以满足实时性需求。更关键的是，这些方法虽然能预测像素级深度，却常常忽略建筑结构固有的几何规律性——墙面应当平直、地板需要水平，这种结构一致性的缺失会严重影响后续的室内建模和空间分析效果。针对这一技术瓶颈，研究人员在《Graphical Models》发表的研究中提出了革命性的解决方案DDD++。这项工作的核心创新在于将人类对建筑空间的认知规律

  来源：Graphical Models

  时间：2025-07-23

• 青藏高原中南部巨型湖泊形成时代的新约束：基于钾长石单颗粒pIRIR技术的古湖岸线定年

  被称为"亚洲水塔"的青藏高原，其湖泊系统对全球气候变化响应极为敏感。近年来高原加速暖湿化导致现代湖泊扩张，但古湖岸线证据显示历史上曾存在规模更大的"巨型湖泊期"。关于这些古湖泊形成时代却存在巨大争议：早期放射性碳定年认为主要形成于MIS 3阶段（40-25 ka），而后续石英OSL研究则指出东北部高原（NETP）的巨型湖泊实际形成于更早的MIS 5期。更棘手的是，传统石英OSL技术在高原湖相沉积定年中暴露出信号稳定性差、中速组分占比高等问题，使得中南部高原（CSTP）的湖泊演化历史更加扑朔迷离。中国科学院青藏高原研究所的研究人员独辟蹊径，创新性地采用钾长石单颗粒（SG）pIRIR（post-i

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2025-07-23

• 基于不确定性与跨图像高斯混合模型的半监督语义分割伪标签优化方法UCGM

  在计算机视觉领域，语义分割（Semantic Segmentation）作为像素级分类任务，是自动驾驶、医学影像分析等应用的核心技术。然而，获取海量像素级标注数据需要耗费巨大成本——仅标注一张Cityscapes数据集图像就需1.5小时人工。半监督学习（Semi-Supervised Learning）通过结合少量标注数据和大量未标注数据来缓解这一困境，但其核心挑战在于如何从模型预测中生成高质量的伪标签（Pseudo Labels）。现有方法如FixMatch和U2PL依赖置信度筛选，但高置信度区域仍存在错误预测，导致确认偏差（Confirmation Bias）。针对这一难题，国内某研究机构

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-23

• 基于云模型与共识机制的航空加油操作人因可靠性分析方法研究

  在核能、航空等高风险领域，人因失误往往会导致灾难性后果。尽管传统人因可靠性分析(HRA)方法如成功似然指数法(SLIM)已被广泛应用，但其面临两大瓶颈：专家主观评估存在随机性和模糊性，性能形塑因子(PSF)的权重分配缺乏客观依据。这些问题导致人因失误概率(HEP)评估结果可靠性不足，难以支撑精准的风险干预决策。为突破这些限制，研究人员创新性地将云模型引入SLIM框架。这种基于正态分布的数学模型能巧妙捕捉专家评估中的不确定性，通过期望值(Ex)、熵(En)和超熵(He)三重特征实现定性-定量转换。研究还设计了共识达成机制，通过最小化修正成本协调专家意见分歧。更突破性的是，团队融合注水理论（源自通

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-23

• 基于云模型-注水理论-FUCOM融合的自适应SLIM方法在航空加油作业人因可靠性分析中的应用

  在核能、航空等高风险领域，人因失误往往会导致灾难性后果。传统人因可靠性分析(HRA)方法如成功似然指数法(SLIM)虽广泛应用，却长期受困于两大难题：专家评估的主观性差异难以量化，性能形塑因子(PSF)的权重分配缺乏科学依据。这些问题使得人因失误概率(HEP)评估结果波动较大，直接影响安全决策的准确性。以航空加油作业为例，操作员在预接触稳定阶段仅3秒的延迟就可能引发碰撞，但现有方法无法精准识别这类高风险环节的失误概率。针对这些挑战，国内研究人员在《Expert Systems with Applications》发表研究，创新性地将云模型、注水理论和全一致性方法(FUCOM)融入SLIM框架。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-23

• 基于稠密段落检索与NT-sMoCo对比学习的知识库问答增强方法

  在人工智能蓬勃发展的今天，知识库问答系统(KBQA)作为连接人类自然语言与结构化知识的桥梁，其重要性日益凸显。然而现实中的知识图谱(KB)如同残缺的拼图——尽管Freebase、DBpedia等大型知识库存储了海量(实体，关系，实体)三元组，但面对长尾实体或新兴事实时仍捉襟见肘。更棘手的是，当系统遇到"看似正确实则错误的答案"(Hard-Negative)或"看似错误实则正确的答案"(Hard-Positive)时，传统方法往往束手无策。这种困境导致现有KBQA在WebQSP数据集上的Hits@1指标长期停滞在70%左右，严重制约了实际应用价值。为突破这一瓶颈，研究人员创新性地将稠密段落检索(

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-07-23

• 基于深度学习的非重叠古籍书页图像拼接方法研究及其在文化遗产数字化中的应用

  古籍作为中华文明的重要载体，其数字化保护面临独特挑战。传统线装古籍采用"包背装"装帧方式，左右书页在装订时沿中缝（Front edge）对折，导致扫描图像存在非重叠区域，这使得依赖重叠区域匹配的常规图像拼接技术（如SIFT、ORB算法）完全失效。更棘手的是，古籍页面常出现文本跨缝排版、纸张变形和垂直错位等问题，人工拼接效率低下且易损伤文物。据文献记载，现有方法在无重叠区域的古籍图像处理中准确率不足45%，严重制约《永乐大典》等珍贵典籍的数字化进程。为突破这一技术瓶颈，来自国内研究机构的团队在《Computer Vision and Image Understanding》发表创新成果。研究人员

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-07-23

• 基于样本特异性协同学习的多组学异质数据整合分析新方法

  在生命科学领域，高通量技术的迅猛发展带来了海量的多组学数据，从基因组学、蛋白质组学到新兴的放射组学（radiomics）和病理组学（pathomics），这些数据为揭示疾病机制提供了前所未有的机会。然而，一个关键挑战摆在了研究人员面前：如何有效整合这些来源各异、结构迥然不同的数据？特别是在乳腺癌研究中，乳腺X线摄影（mammogram）产生的放射组学数据与活检组织H&E染色（pathomics）数据之间，往往缺乏像素级或区域级的对应关系，传统的数据整合方法在这种异质数据面前显得力不从心。针对这一难题，研究人员开发了一种名为"样本特异性ℓ1-惩罚协同学习"的创新框架。这项研究的重要意义在

  来源：Computer Standards & Interfaces

  时间：2025-07-23

• 基于非线性局部均值场近似的准反应系统动力学推断新方法及其在细胞分化研究中的应用

  在生物化学和系统生物学领域，准反应系统的动力学建模一直是核心挑战。这类系统广泛存在于基因调控、细胞信号传导和代谢网络中，其本质是由多个化学物质通过非线性相互作用构成的复杂网络。传统基于随机微分方程(SDE)的建模方法虽然能捕捉系统的随机性，但在处理实际观测数据时面临两大困境：一是当观测时间间隔较大时，局部线性近似(LLA)会因忽略非线性效应产生显著偏差；二是现有非线性方法如矩闭合或贝叶斯推断往往计算复杂度极高，或仅限于特定类型的反应系统。这种矛盾在造血干细胞分化、肿瘤微环境演化等长周期生物过程中尤为突出——例如恒河猴实验中每月仅能获取1-2次血样，而细胞动态变化却持续发生。为突破这一瓶颈，研究

  来源：Computer Standards & Interfaces

  时间：2025-07-23

• 综述：微泡技术及其在化工中的应用

  微泡技术：化工领域的“纳米级传质引擎”特性篇：小尺寸大能量微泡（直径1-1000 μm）被ISO定义为“精细气泡”，其核心优势在于突破传统毫米级气泡（5-30 mm）的传质瓶颈。单个50 μm微泡的比表面积可达1 mm气泡的20倍，配合低浮力特性使液相停留时间延长3-5倍。更独特的是其高内压环境（Laplace压力定律ΔP=2γ/r），能显著提升难溶气体（如O2、H2）的溶解速率，这对需高压条件的费托合成等反应具有特殊意义。生成技术：多学科交叉创新当前微泡制备形成四大技术路线：物理法：通过文丘里管、膜分散等构建高剪切流场，可批量化制备单分散微泡群；化学法：利用过氧化氢分解等原位产气反应，在微反

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-07-23

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