• 基于多尺度频率注意力融合网络的可见光与红外图像特征级融合方法

  在计算机视觉领域，如何让机器"看"得更清楚始终是核心挑战。特别是在夜间安防、自动驾驶等场景中，单一传感器存在明显局限：红外图像能穿透黑暗却丢失纹理细节，可见光图像细节丰富却受光照影响严重。传统融合方法依赖手工设计特征，而现有深度学习模型又过度聚焦空间域，忽视频域信息这一天然携带图像结构与细节的"密码本"。针对这一瓶颈，研究人员提出革命性的多尺度频率注意力融合网络（MSFAFusion）。该研究通过三个关键创新实现突破：首先设计的MDSCBlock模块采用多尺度深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）与坐标注意力协同工作，像"多焦段镜头"般同时捕获局部纹理

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-22

• 基于多尺度频率注意力融合网络的红外与可见光图像融合方法研究

  在计算机视觉领域，红外与可见光图像融合技术正成为突破单一传感器局限的关键手段。红外图像能穿透黑暗捕捉热辐射目标，却丢失纹理细节；可见光图像富含环境语义，但易受光照条件干扰。现有融合方法多聚焦空间域特征，忽视频率域信息互补价值，导致细节模糊与目标显著性不足。针对这一瓶颈，获得国家自然科学基金(62376198)支持的科研团队提出创新性解决方案。研究人员设计的多尺度频率注意力融合网络(MSFAFusion)开创性地整合空间-频率双域特征。通过多尺度深度可分离卷积块(MDSCBlock)结合坐标注意力机制，采用3×3至7×7多规格卷积核模拟差异化感受野，有效捕获从边缘细节到全局结构的层次化特征。空间

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-22

• 基于适配器解耦结构的半监督学习集成方法研究及其在分类与姿态估计中的应用

  在人工智能蓬勃发展的今天，半监督学习(SSL)因其能有效利用大量未标注数据而备受关注。然而，自训练过程中的伪标签噪声问题始终困扰着研究者，就像试图在暴风雨中辨别远方灯塔的微弱光芒——传统方法如FixMatch、FreeMatch等虽能提升模型性能，却难以避免错误标签的累积传播。更棘手的是，集成学习虽被证明能增强模型鲁棒性，但现有技术如通道集成方法(CBE)需要复杂的去相关损失函数，不仅存在超参数敏感、计算成本高的问题，还可能因过度解耦而损害模型性能。这种"既要马儿跑，又要马儿不吃草"的困境，严重制约了SSL在真实场景中的应用。针对这一挑战，研究人员创新性地提出了"基于适配器的解耦结构(DSA)

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-22

• 基于广义费马概率犹豫模糊距离与交叉熵的VIKOR多属性决策方法研究及其在供应链金融风险评估中的应用

  随着人工智能和大数据技术的深度融合，现实世界中的多属性决策(MADM)问题正面临前所未有的复杂性挑战。在供应链金融风险评估等实际场景中，决策者(DM)不仅需要处理海量不确定信息，还需兼顾评估数据的概率分布特征和主观心理偏好。传统模糊集理论如直觉模糊集(IFS)和毕达哥拉斯模糊集(PFS)虽能刻画不确定性，但难以同步表达决策者的犹豫程度和概率信息。费马概率犹豫模糊集(FPHFS)作为新兴理论框架，通过引入概率分布的三维模糊表征，为破解这一难题提供了新思路。广东哲学社会科学规划项目支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligenc

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-22

• 美国钝性胸主动脉损伤诊疗趋势与预后分析：14年TEVAR技术应用演变研究

  钝性胸主动脉损伤(BTAI)作为交通事故、高处坠落等暴力创伤的致命并发症，其致死率长期高居创伤性死亡原因第二位。随着血管腔内技术的发展，胸主动脉腔内修复术(TEVAR)逐渐挑战传统开放修复术(OAR)的主导地位，但缺乏全国范围的疗效演变证据。研究人员利用美国国家住院样本(NIS)数据库，对2006-2019年间8,175例BTAI患者进行跨时代分析，相关成果发表于《EJVES Vascular Forum》。研究采用多阶段抽样设计，通过Wald检验和Pearson卡方检验比较三个时期(2006-2010、2011-2015、2016-2019)的诊疗趋势。关键技术包括国家住院样本数据库的加权分

  来源：EJVES Vascular Forum

  时间：2025-07-22

• 基于自先验信息与自适应加权全变分的正交平移计算层析成像重建技术研究

  在工业无损检测领域，平板类物体的成像一直面临巨大挑战。传统计算机断层扫描（CT）技术由于需要穿透物体宽度方向并旋转扫描，容易遇到X射线穿透不足和机械结构碰撞的问题。旋转计算层析成像（RCL）通过倾斜工件部分解决了这一难题，但光源倾斜又限制了几何放大倍数。正交平移计算层析成像（OTCL）虽然通过近距离X射线源实现了高几何放大，却因厚度方向扫描几何特性导致投影数据不完备，引发严重的混叠伪影和对比度下降，直接影响缺陷表征和尺寸测量的准确性。针对这一技术瓶颈，来自国内的研究团队开展了一项创新性研究。他们发现OTCL的三维频域中金字塔区域的固有数据缺失是伪影产生的根源，并据此提出了一种名为SPIG-Aw

  来源：Disease-a-Month

  时间：2025-07-22

• 基于双分支特征融合的轻量化自监督单目深度估计方法DFF-Mono

  在自动驾驶、机器人和AR/VR等领域，精确的深度感知是环境理解的核心挑战。传统方法依赖昂贵的LiDAR或深度相机，而基于深度学习的单目深度估计技术虽能降低硬件依赖，却面临模型复杂度与计算效率的固有矛盾。现有方法如CNN编码器-解码器框架存在计算冗余，Transformer架构则因二次复杂度增长难以轻量化。尤其对于资源受限的移动平台，如何在保证精度的同时实现高效计算成为亟待突破的瓶颈。针对这一难题，西北工业大学自动化学院的研究团队提出了一种创新性解决方案——DFF-Mono。该框架通过双核膨胀卷积（Dual-Kernel Dilated Convolution, DKDC）模块与双分支特征融合（

  来源：Disease-a-Month

  时间：2025-07-22

• 哲学方法论的多元共存：为何不可靠方法仍需保留认知资源？

  在当代哲学界，方法论之争愈演愈烈。从Ladyman和Ross对"分析形而上学"的猛烈抨击，到实验哲学家烧毁扶手椅的激进宣言，再到Cappelen对直觉研究的全盘否定，各种哲学方法都面临着"可靠性不足"的指控。传统观点认为，当某种方法被证明不可靠时，明智之举就是彻底抛弃它——就像不会用朽木建造房屋一样。但这种方法论的"达尔文主义"真的合理吗？墨尔本大学(University of Melbourne)的Sam Baron团队在《Analysis》发表的研究给出了否定答案。研究人员创造性地将Kitcher(1990)的"认知分工"理论引入哲学方法论领域，通过建立数学模型证明：在集体认知活动中，保留

  来源：Analysis

  时间：2025-07-22

• 深度学习实时引导与自动测量技术提升超声心动图评估左心室功能与大小的可重复性研究

  心脏超声检查作为临床评估心功能的首选工具，却长期面临着一个尴尬的"测不准"困境——不同操作者、不同时间点的测量结果可能相差甚远。这种"测量变异性"在需要精细监测的临床场景中尤为棘手，比如监测乳腺癌患者化疗后的心功能变化时，当前的测量误差甚至可能超过需要干预的临界值。究竟是什么导致了这种"测不准"？问题根源既存在于图像采集过程中探头角度的细微差异，也存在于后期人工测量时对心内膜边界的主观判断。挪威科技大学(Norwegian University of Science and Technology)循环与医学影像系的研究团队在《European Heart Journal - Imaging M

  来源：European Heart Journal - Imaging Methods and Practice

  时间：2025-07-22

• 动力系统方法解析欧洲热浪加剧的动力学机制与热力学驱动因素

  随着全球变暖加剧，欧洲夏季热浪的频率和强度显著上升，引发公共卫生危机、农业损失和生态系统破坏等连锁反应。这类极端事件通常与大气阻塞高压系统（blocking highs）密切相关，但气候变暖如何影响阻塞高压的动力学特征仍存在争议。传统研究受限于阻塞定义的多样性和模型模拟的不确定性，亟需新的方法论突破。在此背景下，研究人员创新性地引入动力系统理论中的持续性指标θ-1（逆极值指数），通过分析1979-2023年ERA5再数据及19个CMIP6模型，首次量化了中纬度大气流动的"粘滞性"特征。该指标通过计算500 hPa位势高度（Z500）异常在相空间中的滞留时间，客观识别持续性天气状态，避免了传统阻

  来源：Weather and Climate Extremes

  时间：2025-07-22

• 混合纺织废料慢速热解技术：可持续再生煤与高值化学品的协同转化路径

  每年堆积如山的废弃衣物正在成为全球环境噩梦。欧洲每年产生1260万吨纺织废料，其中75%最终进入填埋场或焚烧炉，不仅造成资源浪费，更产生大量CO2和有毒排放。快时尚产业加剧了这一危机——全球人均纺织品产量在43年间从5.9公斤激增至13公斤，而智利阿塔卡马沙漠等地的"服装坟场"更直观展现了问题的严重性。面对欧盟《可持续和循环纺织品战略》的减排要求，开发新型回收技术迫在眉睫。意大利研究人员创新性地将慢速热解技术应用于真实工业纺织废料处理。该团队通过中试规模实验，对比研究了高氮（TXN）与低氮（TX）两类纺织废料的热解行为。令人振奋的是，这些被视为垃圾的废料成功转化为两类高值产品：性能媲美无烟煤的

  来源：Waste Management

  时间：2025-07-22

• 农业废弃物硅增强硬质聚氨酯泡沫：高性能可持续绝缘材料的创新研究

  在全球能源危机与碳中和目标的背景下，建筑节能材料的创新成为科研热点。传统石油基绝缘材料面临资源不可持续、热效率不足等挑战，而农业废弃物中富含的硅元素却长期被忽视。如何将稻壳、竹叶等废弃物转化为高附加值材料，成为材料科学领域亟待突破的课题。印度尼西亚西爪哇地区的研究团队在《Sustainable Materials and Technologies》发表重要成果，通过碱性提取-酸沉淀法从当地稻壳等农业废弃物中提取高纯度硅，并将其作为纳米填料应用于硬质聚氨酯泡沫（Rigid Polyurethane Foam, RPUF）的改性。研究发现，0.25 wt%稻壳硅掺杂的FSR0.25复合材料展现出突

  来源：Sustainable Materials and Technologies

  时间：2025-07-22

• 工业级固定床干燥器在碱处理麒麟菜片干燥中的创新应用与性能评估

  在全球可持续发展与营养安全需求日益迫切的背景下，海藻作为富含生物活性物质的水生植物，其加工技术革新备受关注。然而，传统海藻干燥工艺面临两大严峻挑战：一方面，高温长时间干燥易导致热敏性营养成分降解；另一方面，依赖化石能源的干燥过程产生大量CO2排放，与SDG 7（经济适用的清洁能源）、SDG 9（产业创新和基础设施）和SDG 13（气候行动）目标背道而驰。特别是在麒麟菜加工领域，碱处理芯片(ATCC)的干燥环节占整个加工链能耗的40%以上，现有固定床干燥器(FBD)存在热效率低、干燥不均匀等问题。为破解这一行业困局，研究人员在《Sustainable Energy Technologies an

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-22

• 综述：氢能经济：可持续能源未来的路径、生产方法及应用

  氢能生产技术全景图全球每年氢能需求超过9500万吨，主要来自化石燃料制氢（灰氢）和碳捕获封存型制氢（蓝氢）。传统蒸汽甲烷重整（SMR）效率可达74-85%，但每生产1kg氢气排放9-12kg CO2。新兴的阴离子交换膜电解槽（AEMEL）将电解效率提升至75%，而等离子体辅助甲烷裂解技术通过非热平衡反应将能耗降低30%。颠覆性技术突破海水电解采用镍铁层状双氢氧化物（NiFe-LDH）阳极，抗氯腐蚀性能较传统IrO2提升5倍；微生物电解细胞（MEC）利用地杆菌（Geobacter）生物膜，在废水处理同时实现4.3m3 H2/m3·d的产率。光热化学循环（PTC）采用CeO2/TiO2核壳结构，将

  来源：Sustainable Materials and Technologies

  时间：2025-07-22

• 多层塑料薄膜可持续循环经济研究：基于生命周期与技术的生命周期末端处理及多循环回收评估

  塑料污染已成为全球环境挑战，每年约40%的塑料产量用于包装领域，其中多层复合薄膜占比高达13%。这类材料因层间化学结构异质性难以传统回收，目前主要依赖填埋或焚烧处理，导致资源浪费和环境污染。美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory)的研究团队在《Sustainable Materials and Technologies》发表研究，通过创新性整合实验验证与建模分析，为多层塑料薄膜的可持续处理提供了科学依据。研究采用生命周期评估(LCA)结合技术经济分析(TEA)框架，实验验证了溶剂靶向回收与沉淀(STRAP)和降级回收工艺，并整合文献数

  来源：Sustainable Materials and Technologies

  时间：2025-07-22

• 基于电压中心化占空比MPPT与状态观测器线性外推的热电发电机无电流传感器最大功率点追踪技术

  在全球能源转型背景下，热电发电机(TEG)因其能将工业废热、汽车尾气等低品位热能直接转化为电能而备受关注。这种基于Seebeck效应的固态器件无需移动部件，在太空探测、远程监测等领域展现出独特优势。然而，TEG的实际应用长期受制于两大技术瓶颈：一是传统最大功率点追踪(MPPT)技术需依赖昂贵的电流传感器，不仅增加系统成本，还易受电磁干扰；二是现有无电流传感器方案多局限于断续导通模式(DCM)，难以适应高功率场景。更棘手的是，温度波动会导致TEG内阻动态变化，传统扰动观察法(P&O)产生的功率振荡可能损失高达15%的潜在能量。为突破这些限制，研究人员创新性地提出电压中心化占空比(VC-D

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-22

• 基于电压中心占空比(VC-DR)的无电流传感器热电发电机最大功率点跟踪技术研究

  在全球能源转型背景下，热电发电机(Thermoelectric Generator, TEG)因其能将工业废热、汽车尾气等低品位热能直接转化为电能而备受关注。这种固态能量转换装置无需移动部件，在太空探测、远程监测等领域展现出独特优势。然而TEG实际应用中存在一个关键瓶颈——最大功率点(Maximum Power Point, MPP)会随温度波动和负载变化频繁漂移，传统跟踪技术要么依赖昂贵的电流传感器，要么仅适用于断续导通模式(DCM)，严重制约了TEG的产业化应用。针对这一挑战，国内研究人员创新性地提出了电压中心占空比(Voltage-Centric Duty Ratio, VC-DR)控制

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-22

• 增强型太阳反射指数(SRI*)：面向实际场景的光谱选择性冷却材料综合评价新方法

  随着全球城市化进程加速，城市热岛效应(UHI)已成为威胁人类健康和能源安全的重大挑战。混凝土森林、缺乏绿地和人类活动产生的热量，使得城市温度显著高于周边农村地区。世界卫生组织预测，到2050年每年将有超过25万人死于高温相关疾病，而空调需求的激增将使全球能源消耗增加两倍。在这一背景下，如何通过创新材料降低建筑表面温度，成为缓解UHI的关键突破口。传统太阳反射指数(SRI)作为评价冷却材料性能的核心指标，虽被LEED、WELL等绿色建筑标准广泛采用，但其静态单值参数无法准确反映具有光谱选择性的被动日间辐射冷却材料(PDRCs)的真实性能。这类材料通过在大气窗口波段(8-13μm)实现高效热辐射，

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-07-22

• 峰值功耗感知的容错混合关键性系统调度方法PPAS-MiCs：兼顾时序、可靠性与热约束的优化方案

  随着多核平台成为混合关键性系统(MCSs)设计的主流趋势，高关键性(HC)与低关键性(LC)任务的共存引发新的挑战。传统容错技术如任务复制和重执行虽能提升可靠性，却因冗余计算导致热设计功耗(TDP)超标，可能触发动态热管理(DTM)机制而影响实时性。更严峻的是，核数增加使瞬时故障率上升，而现有方法难以兼顾时限、可靠性和3W TDP约束——这对航空电子等安全关键领域无疑是致命缺陷。Sharif University（谢里夫大学）的研究团队在《Sustainable Computing: Informatics and Systems》发表的研究中，创新性地提出PPAS-MiCs调度框架。该方法通

  来源：Sustainable Computing: Informatics and Systems

  时间：2025-07-22

• 双结构氧化锌纳米线网络：实现持久超疏水性与多功能性的创新设计

  超疏水表面（Superhydrophobic Surfaces, SHS）因其在自清洁、防冰、防腐蚀等领域的应用潜力备受关注，但长期稳定性差和氟化改性带来的环境风险制约了其实际应用。传统SHS依赖氟化物降低表面能，而氧化锌（ZnO）纳米结构因其可调控的微纳形貌和半导体特性成为替代候选，但如何通过非氟化途径实现持久超疏水性仍是挑战。150°，并耐受水下浸泡、8bar高压、强碱（pH 14）及-15℃低温，相关成果发表于《Surfaces and Interfaces》。研究采用溶胶-凝胶法（sol-gel）制备ZnO种子层，通过化学浴沉积（CBD）分别生长高浓度厚纳米线（ZnO NW）和低浓度超

  来源：Surfaces and Interfaces

  时间：2025-07-22

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