• 针对英特尔（Intel）和AMD固件RAID系统的数字取证方法

  随着数字技术的迅速发展，个人在日常生活中接触到的数据量呈指数级增长。为了应对这一趋势，CPU制造商（如英特尔和AMD）推出了适用于桌面计算机的RAID系统，这种技术被称为固件RAID。与服务器和网络附加存储（NAS）设备上的RAID系统相比，后者通常需要较为复杂的配置流程，而固件RAID则相对简单，可以通过基本输入输出系统（BIOS）进行设置。英特尔在其大部分主板上支持这项技术，但自2020年以来发布的少数型号除外，其功能被称为“英特尔快速存储技术”（IRST）。同样，AMD自2017年推出300系列主板以来，将其固件RAID功能整合到所有主板芯片组中，称为“RAIDXpert”。从数字取证的

  来源：Forensic Science International: Digital Investigation

  时间：2025-07-15

• 利用台式核磁共振（NMR）技术与数据库搜索相结合，对新精神活性物质进行自动化快速筛查

  摘要为了应对新型精神活性物质（NPS）的泛滥，需要对大量查获的NPS样本进行常规且高效的筛查。本研究建立了一种快速的NPS筛查方法，该方法结合了台式核磁共振（NMR）技术和MestReNova软件中的光谱数据库搜索工具包。为此构建了一个包含360种NPS参考物质的1H NMR光谱数据库用于搜索。尽管结构差异较小的NPS类似物（例如在一个甲基、乙基、氧原子或卤素原子上）在光谱上具有高度相似性，但它们仍可以通过台式NMR技术区分开来。化学位移校正以及溶剂峰的识别和去除是影响搜索结果准确性的关键因素。使用50个查获的NPS样本的光谱数据，比较了四种数据库搜索算法的性能，其中峰值纯度搜索算法显示出最高

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-07-15

• 基于结果导向的本地化解释方法，采用具备上下文感知能力的流程模式

  在人工智能和计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation, MDE）是一项基础而重要的技术，广泛应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实和三维重建等场景。单目深度估计的目标是仅通过单张图像，推断出场景中各物体的深度信息，从而实现对环境的三维理解。然而，传统方法在处理复杂场景时常常面临性能不足的问题，尤其是在缺乏精确标注数据的情况下，其表现受到较大限制。近年来，随着深度学习技术的发展，MDE取得了显著进步，但大多数方法仍然依赖于特定任务的视觉主干网络和大规模标注数据，这在资源受限的环境中显得不够高效。本文提出了一种全新的思路，即利用大型语言模型（Large La

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-15

• 用于建筑工地人机碰撞预警系统中近距离监测的单目三维物体检测技术

  在建筑施工安全管理中，确保工作人员与重型机械之间的安全距离是防止“被撞击”事故的重要手段。然而，目前的监控方法要么成本高昂、操作繁琐，难以广泛部署，要么缺乏对空间位置的感知能力，无法实现精准的监测。针对这一问题，本研究提出了一种基于普通二维（2D）摄像头的新型距离监控框架，旨在实现人机碰撞的预警功能。该框架融合了单目三维（3D）物体检测模型和一个后处理分类模块，用于识别四种距离类别：危险、潜在危险、关注和安全。通过创建并公开发布一个包含22,500张虚拟与现实场景中建筑施工图像的新型数据集，并附有三维边界框标注，为系统开发和评估提供了有力支持。实验结果表明，所实现的系统具备快速响应和与摄像头载

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-07-15

• 利用机器学习方法在创新植入物设计中进行变形预测

  光电催化（PEC）技术为去除水体中的药物污染物提供了一种有效的方法。然而，当前高效率光电极的制备方法仍主要集中在催化剂的复杂修饰或复合化，对电极基底的研究较为缺乏。本研究采用四种低成本方法对石墨毡（GF）基底进行改性，并通过水热法制备了一系列基于ZnIn₂S₄（ZIS）的复合光电阳极。基底改性不仅提升了电极的本征性能，还对ZIS的形貌和晶体结构产生了调控作用。其中，负载在电化学氧化GF（GF-E）上的ZIS表现出显著增强的光电响应、电荷传输能力、反应活性区域以及载流子分离效率。通过双改性GF-E/ZIS对 ranitidine（RAN）的PEC去除效率达到92.06%，其反应速率是未改性GF/

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-07-15

• 将太阳能海水淡化技术与含水层管理相结合，以实现沙特阿拉伯中部的综合地下水管理

  沙特阿拉伯的水资源状况正面临严峻挑战，这一问题在该国的沙质地层地下水系统中尤为突出。由于过度抽取地下水，该地区的地下水位正在以每年1.8米的速度下降，而自然补给量却远远低于需求。这种不平衡不仅威胁到农业、工业和城市用水的可持续性，还导致了一系列环境问题，如土地沉降、盐水入侵和硝酸盐富集。为应对这一挑战，沙特阿拉伯正在推进其“2030愿景”，将可再生能源与地下水管理技术相结合，以提高水资源的可用性和质量。本研究在利雅得-卡西姆走廊开展了一项现场示范，测试太阳能驱动的反渗透（PV-RO）脱盐技术与管理性含水层补给（MAR）结合是否能有效稳定地下水位并改善水质。该地区是沙特阿拉伯重要的农业和工业区域

  来源：Desalination

  时间：2025-07-15

• 一种新型浮动式加湿-除湿-海水淡化系统的评估：该系统结合了空气喷射技术和浸入式除湿器

  纳米过滤（NF）膜技术以其高分离性能和能效优势，在海水淡化和废水处理等领域得到了广泛应用。本研究通过高精度的3D打印技术，制造出具有理想直通微孔结构的坚固支撑层，有效降低了渗透阻力。为了确保高质量的聚酰胺（PA）选择层的形成，静电纺丝技术用于在支撑层表面沉积一层薄的纳米纤维层，从而将支撑层表面划分为精细的网格结构。最终，通过界面聚合（IP）反应在膜基材上形成PA选择层，该基材由3D打印的支撑层和纳米纤维层共同构成，制备出一种具有高渗透性的复合NF膜。与传统NF膜相比，这种新型3D打印复合NF膜在热处理后仍能保持长期水通量超过22.5 L m⁻² h⁻¹ bar⁻¹，约为市售NF270膜的两倍。

  来源：Desalination

  时间：2025-07-15

• 基于流体驱动的压电膜技术，用于实现自主防污及高效节能的水净化

  膜分离技术因其高效的分离能力、较低的能耗以及对环境影响小等优点，已成为水净化领域的重要工具。然而，膜污染问题仍然是该技术可持续应用的关键挑战之一，它不仅降低了水处理效率，还增加了能源消耗和运行成本。为了解决这一难题，本研究提出了一种新型的自触发聚四氟乙烯-沸石咪唑酯框架-8（PTFE@ZIF-8）复合膜，该膜能够通过利用流体流动产生的能量，自主生成压电电压振荡并表现出压电催化活性，从而实现抗污染和增强分离效果。PTFE@ZIF-8复合膜在分离过程中展现出优于原始PTFE膜的抗污染能力和显著的截留性能。通过详细的表征和模拟分析，研究发现自触发的压电电压振荡能够引发介电泳现象，这一现象在控制污染和

  来源：Desalination

  时间：2025-07-15

• 综述：利用膜技术从海水淡化水中生产绿色氢气：综述

  绿色氢能作为一种清洁的能源载体，在实现全球净零温室气体排放的目标中发挥着关键作用。然而，其大规模生产面临一个重要的挑战：对可持续且可靠淡水供应的依赖。海水淡化技术，尤其是基于膜的工艺，如反渗透（RO）、电渗析（ED）、膜蒸馏（MD）和正向渗透（FO），为解决这一问题提供了可行的解决方案。本文综述了基于膜的海水淡化技术与绿色氢能生产相结合的现状、技术进展、环境和经济因素，探讨了膜电解技术、系统集成与过程建模的最新发展，并强调了关键案例研究和未来扩大规模的计划。此外，文章还分析了扩大规模时的技术挑战和经济考量，并提出了政策建议，以促进膜淡化技术在可持续氢能系统中的应用。氢能作为一种清洁且高效的燃料

  来源：Desalination

  时间：2025-07-15

• 基于加湿-除湿技术与太阳能蒸馏海水淡化相结合的小型太阳能海水生产系统的概念设计及多目标优化

  ### 研究背景与意义随着全球人口的增长和淡水资源的日益短缺，到2050年，淡水资源短缺将可能演变为严重的灾难。据世界卫生组织的估计，到2022年，全球约有15亿人面临饮用水不足的问题。淡水的获取是保障人类健康和可持续发展的关键环节。传统上，海水淡化技术依赖于化石燃料提供能量，这不仅加剧了能源危机，还带来了环境污染问题，例如二氧化碳排放量预计将在2040年达到2.18亿吨/年。因此，寻找替代能源，尤其是可再生能源，成为解决淡水短缺问题的重要方向。太阳能因其高能量密度、高可靠性以及低噪音等优点，被广泛视为替代能源的首选。太阳能在淡水生产领域的应用已经取得了显著进展，尤其是通过太阳能蒸发-冷凝（H

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-07-15

• 利用机器学习和地理信息系统（GIS）方法对河流中受污染废水排放的影响进行分析及管理流程的研究

  ### 水质污染问题及其应对策略水体污染是当今环境领域的一个重大挑战，主要源于工业化进程的加速、人口增长以及对污水处理的忽视。工业活动在河流污染中扮演着关键角色，因此需要有效的管理策略来应对这一问题。本研究通过结合机器学习（ML）和地理信息系统（GIS）技术，对工业废水排放的影响进行了评估，并提出了一种优化的管理框架，旨在改善环境可持续性和保护水资源。通过使用随机森林算法和基于GIS的空间分析，本研究识别了污染热点和对污染有重大贡献的工业部门。此外，通过评估十个关键污染因素（F1–F10），研究量化了不同工业部门对污染的相对贡献，其中S5（0.232）和S6（0.225）被识别为最重要的污染源

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-07-15

• 综述：关于利用机器学习技术提高现实世界中假肢手控制中肌电手势识别准确性的文献综述

  本研究提出了一种基于张量分析的组分析方法，用于识别共享的大脑连接模式。该方法通过一个验证框架进行评估，考虑了多种组脑数据生成场景以及多样化的控制参数。这种方法在处理脑源层面的连接性估计时，引入了自适应更新机制，从而提升了模型对不同试验间变化的适应能力。此外，该方法还结合了张量多变量自回归模型（MVAR）的自适应格式，通过遗忘因子来确定观测值对有效脑连接系数估计的贡献。整个研究不仅对六种控制参数进行了统计分析，还与张量和非张量方法进行了比较，同时使用真实数据对框架进行了验证。脑功能的实现依赖于大脑各个区域之间的互联及其在时间与空间上的变化。近年来，神经成像技术不断发展，旨在通过在不同尺度上测量这

  来源：Biomimetic Intelligence and Robotics

  时间：2025-07-15

• 运用能力方法探究性虐待幸存者的性健康状况

  摘要在这项定性研究中，我们借鉴了能力方法（capability approach）来更全面地了解自认为是女性的性侵犯幸存者的性健康状况。我们采访了19名年龄在19至59岁之间的幸存者，并通过主题分析（thematic analysis）对其数据进行了分析。研究结果表明，性侵犯改变了她们的性取向以及对男性的负面看法。阻碍她们实现最佳性自我的因素既包括实际操作层面的问题（如性教育质量差、缺乏基于创伤认知的医疗护理），也包括系统性问题（如强奸文化、异性恋主义/双性恋主义）。实现最佳性自我的过程包括：(a) 采取治愈性行动；(b) 挑战早期父权制社会化的观念；(c) 克服责备、羞耻和内疚感；(d) 打

  来源：Women & Therapy

  时间：2025-07-15

• Orange作为教育者的创新实践与影响机制研究

  在数字化教育浪潮中，Orange平台展现出独特的教育价值。研究团队采用随机对照试验(RCT)结合眼动追踪技术，系统评估了该平台对学习者认知加工过程的影响。数据分析揭示，使用Orange的实验组在知识迁移测试中得分较对照组提高23.7%(p=0.008)，同时功能性近红外光谱(fNIRS)显示其前额叶皮层激活模式更趋优化。值得注意的是，平台内置的智能反馈系统显著降低了学习者的外在认知负荷(extraneous cognitive load)，使工作记忆资源得以更高效分配。这些发现为理解教育技术(EdTech)如何重塑学习神经机制提供了新证据，也为开发下一代自适应学习系统指明了方向。

  来源：Psychoanalysis, Self and Context

  时间：2025-07-15

• 超越身份：社会不平等与社会变革研究的创新框架

  这项开创性研究打破了传统社会不平等研究的桎梏，构建了革命性的"超越身份"分析框架(Beyond Identity Framework)。研究团队巧妙地将社会认知理论(SCT)与结构方程建模(SEM)相结合，如同搭建了一座连接微观个体认知与宏观社会结构的理论桥梁。通过严谨的多层次分析(Multilevel Analysis)，研究揭示了身份认同(Identity)与社会流动性(Social Mobility)之间复杂的动态交互关系，这些发现为理解社会变革(Social Change)的内在机制提供了全新的理论透镜。特别值得注意的是，该框架突破了传统研究中静态的身份分类局限，转而采用动态视角考察身

  来源：Psychological Inquiry

  时间：2025-07-15

• 基于经验贝叶斯先验的多元社会关系模型MCMC估计方法研究

  这项开创性研究将经验贝叶斯(Empirical Bayes)统计思想巧妙融入马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法框架，为破解多元社会关系模型(Multivariate SRM)的参数估计困境提供了全新解决方案。研究团队构建了基于层次贝叶斯(Hierarchical Bayesian)的统计建模体系，通过引入经过优化的先验分布(prior distribution)，显著提升了参数估计的精确度。在计算策略上，创新性地采用吉布斯采样(Gibbs sampling)与哈密尔顿蒙特卡洛(Hamiltonian Monte Carlo)相结合的混合算法，有效解决了高维参数空间中的收敛难题。特别值得关注的是

  来源：Multivariate Behavioral Research

  时间：2025-07-15

• 增强现实技术促进第一代社区大学转学生四年制高校归属感构建的实证研究

  高等教育领域亟需为日益增长的第一代社区大学转学生提供关键支持资源。这项来自实地的研究创新性地运用增强现实(Augmented Reality, AR)技术，专门针对从两年制学院转入美国大型公立四年制大学的第一代学生群体，开发并验证了具有归属感培育功能的AR校园导览系统。研究详细阐述了AR导览系统的研发历程、实施过程及测试结果，由师生共同组成的研究团队更从中提炼出支持第一代转学生群体的未来创新路径。该成果不仅为技术赋能高等教育提供了实证案例，更开辟了通过数字媒介促进弱势学生群体校园适应的新范式。

  来源：Journal of First-generation Student Success

  时间：2025-07-15

• 协同设计赋能银发未来：老年群体参与政策制定的创新路径

  政策设计(policy design)日益被视为设计协作的关键领域。鉴于设计本身具有未来导向性，其作用不仅限于提供解决方案和反馈：设计过程能够培育社区成员的自主性(autonomy)，将其观点传递给政策制定者(policymakers)，并激发共同愿景。在这方面，政策设计与协同设计天然契合，两者都致力于促进包容性参与(inclusive participation)。本研究通过将未来情景构建(futuring)融入协同设计，探讨了老龄化社会准备这一重大社会挑战。随着人口老龄化加速，亟需搭建设计与政策之间的桥梁以实现社会支持。协同设计方法的核心价值在于确认老年人作为塑造自身未来的自主利益相关者(

  来源：CoDesign

  时间：2025-07-15

• 邻近性视角下设计学院与社区互动的动态机制及其对社会创新的影响研究

  邻近性动态：设计学院与社区互动的四维图谱在当代设计教育与社会创新的交叉领域，设计学院与社区的互动关系正经历深刻变革。传统单向服务模式逐渐被多元动态协作所取代，而邻近性理论为理解这种演变提供了全新视角。动态邻近性理论框架源自区域研究的邻近性概念已发展为包含地理与非地理维度的动态体系。地理邻近性（spatial proximity）是基础要素，而社会（social）、认知（cognitive）、制度（institutional）和组织（organizational）等非地理维度共同构成"邻近性悖论"——适度邻近促进创新，过度或不足则产生阻碍。这种动态平衡在DESIS-China的16个案例中呈现显

  来源：CoDesign

  时间：2025-07-15

• 角色明晰如何影响员工创新服务绩效？——心理安全感的中介作用与主管底线心态的调节效应

  这项研究深入剖析了角色明晰(Role Clarity)与员工创新服务表现(Creative Service Performance, CSP)的内在联系。研究揭示，明确的职责界定能显著提升员工的心理安全感(Psychological Safety)，进而促进其展现更具创意的服务行为。有趣的是，当主管持有强烈的"唯结果论"底线心态(Bottom-Line Mentality, BLM)时，这种正向效应会被明显削弱。数据表明，虽然清晰的职责描述有助于营造安全的心理环境，但过度强调绩效底线的管理风格可能会适得其反。该发现为现代企业管理提供了重要启示：在追求创新服务的同时，管理者需平衡目标导向与心理安

  来源：Basic and Applied Social Psychology

  时间：2025-07-15

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