• 基于多动作深度强化学习的网络化多工厂协同生产动态调度方法研究

  随着全球经济一体化与生产分散化趋势加剧，制造业正面临产品种类激增、生命周期缩短及定制化需求暴涨的挑战。大规模定制(MC)虽能兼顾成本效率与个性化需求，但其动态特性导致传统静态调度方法在半导体、精密电子等多阶段跨工厂协作场景中捉襟见肘。现有分布式调度研究(DSP)多聚焦并行结构系统，难以应对需求周期性波动、地缘政治等引发的供应链中断风险。中国某高校研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出基于多动作深度强化学习(MA-DRL)的网络化多工厂协同生产动态调度框架(MC-NMF-CPSP)。通过构建包含多维状态空

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-09

• 多尺度伪标签过滤与关键像素对抗对齐的域自适应目标检测方法研究

  在计算机视觉领域，目标检测(Object Detection)技术如同"火眼金睛"，能够精准定位图像中物体的位置和类别。然而，当训练数据（源域）与实际场景（目标域）存在光照、天气等差异时，检测性能会大幅下降——这种现象被称为"域偏移"(Domain Shift)。传统解决方案需要耗费大量人力标注目标域数据，犹如"愚公移山"般低效。为此，域自适应目标检测(DAOD)技术应运而生，试图让模型像"变色龙"一样适应新环境。当前DAOD方法主要依赖自训练(Self-training)和对抗学习(Adversarial Learning)两大策略。自训练方法通过教师-学生框架生成伪标签(Pseudo-la

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-09

• 融合增强联邦学习在智能电网安全防御对抗攻击中的创新应用

  随着智能电网的快速发展，海量能源数据的隐私保护与安全防御成为关键挑战。联邦学习(Federated Learning, FL)作为一种分布式机器学习范式，虽能避免原始数据集中上传带来的隐私风险，却面临新型对抗攻击的威胁——攻击者可通过数据投毒(Data Poisoning)或模型投毒(Model Poisoning)手段，在本地训练阶段植入恶意参数，导致全局模型预测失效。这种攻击可能引发电力供需匹配失衡，甚至造成大规模停电事故。更严峻的是，现有防御方案往往独立处理数据或模型攻击，且忽略资源受限设备的计算瓶颈，难以满足实际电网部署需求。针对这一技术痛点，由英国工程与物理科学研究理事会(EPSRC

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-09

• 基于特征擦除交互网络的RGB-热成像视频目标检测方法及统一基准研究

  在智能交通和自动驾驶领域，视频目标检测(Video Object Detection, VOD)技术正面临严峻挑战。传统基于RGB图像的方法在低光照、强逆光或极端天气条件下性能急剧下降，而热成像(Thermal)技术凭借其温度感知特性可有效克服这些限制。安徽大学的研究团队创新性地将两种模态结合，首次提出RGB-热成像视频目标检测(RGBT VOD)这一全新研究方向，相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。研究团队采用双分支特征提取架构，创新性地开发了负SiLU激活函数用于热成像特征引导的RGB特征噪声擦除，结合卷

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-09

• 基于Swin Transformer与多尺度特征融合的高分辨率多视角立体匹配方法

  三维重建技术正成为数字建模、文化遗产保护等领域的核心工具，但传统多视角立体匹配(MVS)方法面临两大瓶颈：一是依赖局部卷积特征难以捕捉全局上下文关系，二是高分辨率图像处理时几何一致性与计算效率难以兼顾。例如经典方法MVSNet虽引入深度学习，但对非均匀纹理场景适应性差，而基于Transformer的TransMVSNet仍未解决多尺度特征融合不足的问题。为突破这些限制，国内研究人员提出SwinMVS网络。该研究创新性地将Swin Transformer嵌入特征金字塔(FPN)，形成多尺度特征融合模块(MSFF)，通过分层窗口注意力机制建立长程特征依赖。在成本体积正则化阶段引入卷积注意力模块(C

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-09

• 基于奇异值分解的平方根卡尔曼滤波：现有实现方法与新型技术的全面评述

  在航天工程和信号处理领域，卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)自1960年代诞生以来一直是状态估计的核心工具。然而，阿波罗计划中的早期实践暴露了传统KF在有限精度计算中的致命缺陷——误差协方差矩阵可能出现负值，这种理论不可能现象源于计算机舍入误差的累积。随着系统维度增加、矩阵条件数恶化，传统基于Cholesky分解的平方根方法已难以应对现代工程中高频出现的病态场景。葡萄牙的研究团队在《Digital Signal Processing》发表的论文中，首次对基于奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的平方根KF方法进行了系统性梳理。研究聚焦时

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-06-09

• 螺旋固定式双腔无导线起搏器电池寿命评估：AVEIR DR i2i研究的创新发现与临床启示

  心脏起搏技术正经历从传统经静脉系统向无导线设备的革命性转变。尽管单腔无导线起搏器（LP）已广泛应用，但约60%患者需要房室同步治疗，这促使研究者开发出由独立心房（ALP）和心室（VLP）设备组成的双腔无导线系统。这项由Mount Sinai医院Vivek Y. Reddy团队领衔的国际多中心研究，首次系统性评估了该系统的电池寿命特性，相关成果发表于《EP Europace》。研究采用前瞻性队列设计（NCT05252702），纳入302例符合双腔起搏适应症患者。关键技术包括：1）使用配备锂碳氟化物（Li-CFx）电池的ALP（174 mAh）和VLP（241 mAh）；2）植入后12个月通过Me

  来源：EP Europace

  时间：2025-06-09

• 综述：概念化过程设计的进展：从传统策略到人工智能辅助方法

  传统方法在概念化过程设计中的应用概念化过程设计（CPD）的核心目标是通过系统方法生成并评估满足特定问题的工艺流程方案。传统方法依赖三大支柱：过程合成通过启发式规则和数学编程构建流程框架；过程集成（如夹点设计法）基于热力学原理优化能源利用；过程强化则通过设备微型化或功能重组提升效率。典型案例包括Eastman化学公司采用反应精馏技术实现低成本高纯度乙酸乙酯生产，印证了CPD在工业实践中的价值。人工智能辅助设计的崛起近年AI技术（如监督学习、强化学习）为CPD注入新活力。早期专家系统（如DESIGN-KIT）受限于知识库维护，而现代机器学习通过数据驱动突破了传统拓扑空间限制。例如，神经网络被用于替

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-06-09

• 微流控技术揭示硫酸盐浓度对石灰岩中CaCO3 溶解速率的屏蔽效应及其地质工程意义

  在地质碳封存（CCS）和地下水污染治理等领域，流体-岩石相互作用引发的矿物溶解-沉淀耦合过程长期存在机制不清晰的问题。尤其当酸性硫酸盐溶液流经石灰岩时，方解石（CaCO3）溶解与石膏（CaSO4）沉淀的竞争关系会显著改变反应速率和孔隙结构，但传统岩心驱替实验难以捕捉微观动态过程。针对这一空白，中国地质大学（武汉）的研究团队创新性地采用石灰岩基微流控芯片，结合高时空分辨率成像技术，首次揭示了硫酸盐浓度对溶解速率的"屏蔽效应"，相关成果发表于《Biogeotechnics》。研究团队运用三项关键技术：1）200μm厚石灰岩微流控芯片制备，通过PDMS（聚二甲基硅氧烷）键合技术构建准二维反应通道；2

  来源：Biogeotechnics

  时间：2025-06-09

• 基于混合动态贝叶斯网络的快速核素识别方法研究及其在辐射监测中的应用

  在国防、医疗等涉及放射性物质的领域，快速准确识别核素是保障公共安全的关键。然而传统方法面临两大困境：一是依赖大量脉冲数据积累，难以应对低计数率场景；二是现有算法对康普顿散射（Compton scattering）效应建模不足，导致高背景干扰下性能骤降。更棘手的是，硬件时间分辨率限制使得基于时序分析的先进方法难以普及。中国研究人员在《Applied Radiation and Isotopes》发表的研究中，创新性地将探测器输出脉冲序列视为单能射线（monoenergetic rays）的能量事件模型序列，构建混合动态贝叶斯网络（Hybrid Dynamic Bayesian Network,

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-06-09

• 中子与离子束深度剖析技术揭示LiCoO2 /C60 复合阴极的锂分布机制及其对全固态电池性能的影响

  论文解读研究背景随着现代社会对高能量密度储能器件的需求激增，锂离子电池（LIBs）因其成熟的商业化应用仍占据主导地位。然而，传统LIBs面临电解液分解、钴溶解及高电压下结构相变等问题，导致容量衰减。LiCoO2（LCO）作为经典阴极材料，其理论容量（273 mAh/g）受限于实际工况下的结构稳定性。近年来，全固态锂离子电池（ASSLIBs）因其高安全性成为研究热点，但电极材料的元素分布不均问题制约其性能。为解决上述问题，捷克科学院核物理研究所（NPI CANAM）的G. Ceccio和J. Vacik团队提出将富勒烯（C60）与LCO复合，利用C60的导电增强和热稳定特性优化电极性能。此前研究

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-06-09

• 激光诱导热离子真空电弧技术优化制备Mg/Zn:Al双层金属阴极及其在电致发光二极管中的高效电荷注入研究

  论文解读研究背景800°C)会导致掩模变形，而纯Zn电极又因热力学行为导致界面接触不良。如何平衡低功函数、高导电性和抗氧化性，成为突破OLED性能瓶颈的关键。研究方法研究人员采用激光诱导热离子真空电弧(LTVA)技术，分两步沉积80 nm纯Mg层和100 nm Zn:Al(4:1)层。通过双探针等离子体诊断监测放电参数，结合X射线衍射(XRD)和场发射扫描电镜(FESEM)分析薄膜结构，利用四探针法测试电阻率，并基于MOS结构测量电容-电压特性以计算功函数。研究结果3.1 等离子体诊断激光开启时放电电压从490 V升至520 V，证实激光-等离子体相互作用通过热退火机制提升沉积效率。电子密度n

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-06-09

• 激光剥离技术定量评估铜-硅基介电界面粘附强度及其增强机制研究

  随着集成电路特征尺寸进入纳米尺度，半导体器件面临严峻的可靠性挑战。其中，多层结构中不同材料界面的分层问题尤为突出，特别是在后端工艺(BEOL)中铜(Cu)与介电材料的界面处。界面分层可能发生在化学机械抛光、热循环、退火和封装等多个工艺环节，导致器件性能退化甚至失效。传统机械测试方法如剥离、拉伸、弯曲等存在塑性变形、硅片脆性等问题，难以精确测量亚纳米级薄膜的界面强度。为解决这一难题，研究人员开发了激光剥离(LS)测试技术。该技术通过高能脉冲激光在样品中产生压缩应力波，经自由表面反射后转化为拉伸波，当界面应力超过结合强度时引发分层。相比传统方法，LS技术能最小化机械损伤、实现高应变率加载，并可通过

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-06-09

• Ce(Ⅳ)-O-Fe电子桥调控非晶FeOOH电子结构提升析氧反应性能的创新策略

  随着全球能源转型加速，电解水制氢技术因零碳排放特性成为研究热点。然而阳极析氧反应(OER)的四电子转移过程动力学缓慢，需依赖昂贵的RuO2/IrO2催化剂。铁基材料虽成本低廉，但固有导电性差和活性位点不足严重制约其应用。传统改性策略多采用电子注入方式优化铁位点，而最新理论表明，通过电子剥离形成高价铁物种(Fe4+)可能更有效调控OER中间体吸附能。为解决这一挑战，国内研究人员在《Applied Surface Science》发表研究，创新性地利用Ce4+离子的强吸电子特性，通过一步水解沉淀法构建了Ce掺杂非晶FeOOH催化剂(Ce-FeOOH)。该工作通过XPS、EXAFS等技术证实Ce(Ⅳ

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-06-09

• 跨国跨区域创新规模-波动性反向关系假说的实证检验及其对知识经济发展的启示

  技术创新是推动现代经济发展的核心动力，但不同国家和地区在创新产出稳定性上存在显著差异。传统经济地理学主要关注静态的规模分布规律（如Ó hUallacháin提出的位序-规模法则），却忽视了创新活动的动态波动特征。这种波动性绝非小事——在专利产出剧烈波动的地区，企业往往畏于风险投资，人才持续外流，最终形成创新生态的恶性循环。更棘手的是，现有基于稳定高技术创新集群制定的政策（如Todling & Trippl倡导的集聚理论），在波动性强的欠发达地区频频失效。究竟是什么因素决定了区域创新活动的稳定性？这个问题的答案，关系到全球创新版图的重塑。本研究通过分析经合组织（OECD）的国际专利合作条

  来源：Applied Geography

  时间：2025-06-09

• 分层整群随机试验中协变量调整方法的优化策略与模型性能比较

  随机对照试验(RCTs)作为干预效果评估的金标准，其统计效能可通过协变量调整进一步提升。然而系统综述显示，多数试验仅针对干预因素进行调整。在整群随机试验(CRTs)中，当存在预后变量时，分层随机化能改善组间平衡。针对分层整群随机试验(SCRT)的分析，广义线性混合模型(GLMM)和广义估计方程(GEE)可同步处理个体/集群层协变量及组内相关性，但其针对分层变量的具体建模策略尚未明确。研究团队通过大规模模拟实验，对比了不同模型在连续/二分类结局中的表现。关键发现包括：1) 同时纳入个体和集群协变量的模型具有更优精度；2) 考虑基线协变量集群内外关联的模型在准确性和精确度上表现最佳；3) GEE模

  来源：Health Services and Outcomes Research Methodology

  时间：2025-06-09

• 基于DIA-MS技术的贝克尔型与杜氏型肌营养不良血清生物标志物对比研究及其临床意义

  肌营养不良症领域长期存在一个关键矛盾：虽然杜氏型肌营养不良(DMD)和贝克尔型肌营养不良(BMD)同属肌营养不良蛋白病谱系，但针对DMD开发的生物标志物能否直接应用于临床表型更温和的BMD仍缺乏系统验证。这个问题的紧迫性在于，当前多数DMD基因治疗策略都旨在通过诱导截短型肌营养不良蛋白表达，使患者获得类似BMD的临床表型。然而，BMD患者血清蛋白质组的动态变化规律却长期处于研究空白，这严重制约了精准医疗的发展。来自瑞典皇家理工学院与荷兰莱顿大学医学中心的研究团队在《Skeletal Muscle》发表的重要研究，首次采用数据非依赖性采集质谱技术(DIA-MS)对34例BMD和19例DMD患者的

  来源：Skeletal Muscle

  时间：2025-06-08

• 栓塞联合化疗与Ilizarov技术治疗Parkes-Weber综合征：探索毛细血管畸形伴下肢不等长的多学科诊疗策略

  毛细血管畸形（Capillary Malformation, CM）与下肢不等长（Leg Length Discrepancy, LLD）的关联一直是临床诊断的难点。这类患者常被误诊为常见的Klippel-Trenaunay综合征（KTS）或弥漫性毛细血管畸形伴过度生长（DCMO），导致治疗延误。上海交通大学医学院附属第九人民医院的多学科团队报道了一例特殊病例：一名7岁男孩因左下肢红斑进行性加重伴3.5厘米肢体长度差异就诊，既往被误诊为KTS。研究团队通过数字减影血管造影（DSA）发现微动静脉瘘（micro-arteriovenous fistula, mAVF），结合基因检测鉴定出RASA1

  来源：Hereditas

  时间：2025-06-08

• 基于图论的致癌基因组合识别新方法BiGPICC：突破多基因突变组合检测的计算瓶颈

  癌症的发生发展往往涉及多个基因突变的协同作用，这一现象被称为"多击理论"(multi-hit theory)。研究表明，不同癌症类型需要2-9个基因突变(hits)的共同作用才能诱发癌变。然而，随着组合规模的增大，传统穷举搜索方法面临指数级增长的计算挑战——例如识别5个基因组合需要评估0.26×1020种可能性，即使使用Summit超级计算机也需要数年时间。现有方法如Dendrix、CoMEt等通常局限于检测≤5个基因的组合，且依赖互斥性假设等可能降低生物学相关性的参数。更关键的是，当前癌症筛查主要依赖单个"驱动突变"(driver mutations)的识别，但临床数据显示28%携带BRCA

  来源：BMC Bioinformatics

  时间：2025-06-08

• 基于流式病毒颗粒计数技术的SARS-CoV-2病毒样颗粒单颗粒定量研究

  科研团队通过基因工程手段，将增强型绿色荧光蛋白(EGFP)分别融合至SARS-CoV-2刺突蛋白(S)的C端和核衣壳蛋白(N)的N/C端，在HEK 293T细胞中成功组装出具有感染活性的荧光病毒样颗粒(VLPs)。Western blot实验证实了携带3xHA标签的S/N蛋白在VLPs中的共定位。创新性采用内部核糖体进入位点(IRES)元件构建的双质粒系统，使VLPs的N蛋白产量飙升至800 ng/mL，较传统四质粒方案提升4倍。流式病毒颗粒计数技术精准捕捉到这些直径约80 nm的微小颗粒，测得浓度高达1.68×108颗粒/mL。这些荧光VLPs不仅能高效侵染表达hACE2受体的A549细胞，

  来源：Archives of Virology

  时间：2025-06-08

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