• 探索非常规灌溉方法与无人机监测以提升水分利用效率：哥伦比亚水稻种植案例研究

  在哥伦比亚，水稻种植对水资源依赖度极高，其 cultivation 消耗大量淡水。然而，气候变异导致降水减少、气温升高，加剧了 domestic、industrial 和 agricultural 部门间的水资源竞争。传统灌溉方法如 cascade distribution（CD）效率低下，径流和渗滤损失严重，进一步加剧了水资源短缺。在此背景下，探索更高效的灌溉技术和监测手段，对于保障水稻产量、实现农业可持续发展至关重要。为解决上述问题，Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – Agrosavia 等研究机构的研究人员开展了相

  来源：Irrigation Science

  时间：2025-05-30

• 烷基醚羧酸盐表面活性剂在碳酸盐岩油藏中的驱油效率研究：基于NMR与X射线原位饱和度监测技术

  全球能源供给中约50%依赖石油和天然气，但随着常规油田枯竭，碳酸盐岩油藏成为重要接替资源。这类油藏因强非均质性、油湿性及高温高盐条件，采收率常低于30%。尤其当孔隙被油酸（naphtenic acids）等极性物质覆盖形成油膜时，水驱难以触及基质中的原油。俄罗斯研究团队选择烷基醚羧酸盐（AEC）表面活性剂——一种耐高温高盐且能改变润湿性的新型试剂，通过X射线原位饱和度监测（ISSM）与低场核磁共振（NMR）联用技术，首次在孔隙尺度揭示了AEC的驱油机制。研究采用两项核心技术：X射线ISSM实验在70°C、12 MPa压力下监测AEC溶液（0.5 wt% C12E7A+50 g/L NaCl）在

  来源：Fuel

  时间：2025-05-30

• 钯纳米颗粒修饰硅胶微型化分离技术在燃料含硫化合物精准定量中的应用研究

  随着全球石油需求持续增长，燃料中多环芳香硫杂环化合物(PASHs)的精准检测成为能源与环境领域的关键挑战。这类含硫化合物不仅会导致催化剂中毒，燃烧后产生的二氧化硫更是大气污染的主要元凶。传统分析方法面临两大瓶颈：一是PASHs与结构相似的多环芳烃(PAH)难以有效分离；二是现有配体交换色谱(LEC)依赖合成复杂的硫配体(如ACDA)，且对硫化物的吸附不可逆。更棘手的是，以往报道的钯纳米颗粒(PdNP)固定相中，颗粒尺寸普遍偏大(30-100 nm)，严重制约分离效率。针对这些技术痛点，巴西萨尔瓦多联邦大学领衔的研究团队在《Fuel》发表创新成果。研究人员设计出直径仅4.1 nm的超小钯纳米颗粒

  来源：Fuel

  时间：2025-05-30

• 双旋流燃烧室出口组分与温度测量的侵入/非侵入式诊断技术研究

  航空发动机作为现代工业"皇冠上的明珠"，其燃烧系统正面临日益严峻的环保挑战。国际民航组织(ICAO)不断加严的排放标准，将CO2、NOx、CO和未燃碳氢(UHC)等污染物推向风口浪尖。然而，先进燃烧室如富燃-快淬-贫燃(RQL)设计虽能降低排放，却导致出口流场温度更高、湍流更强，传统的气体分析(GA)技术已难以满足精确测量需求。更棘手的是，高温环境下物种解离现象加剧，自由基检测成为"盲区"，而侵入式采样又会扰动流场——这就像试图用体温计测量龙卷风中心温度，既难精准又易失真。针对这一系列挑战，中国空气动力研究与发展中心的研究团队在《Fuel》发表重要成果。他们以RP-3航空煤油燃料的双旋流RQL

  来源：Fuel

  时间：2025-05-30

• 基于敏感性与相关性分析的多器官植物病害分类数据驱动AI新方法

  在农业生产中，植物病害的早期识别对保障粮食安全至关重要。然而，当前主流的模型中心人工智能(AI)方法存在明显局限：研究者们往往耗费大量资源改进深度学习(DL)模型架构，却忽视了数据集质量这一根本因素。特别是在真实农业环境中，光照不均、阴影遮挡、复杂背景等干扰因素严重影响了模型的识别性能。针对这一现状，研究人员开展了一项创新性研究，提出数据驱动AI的新范式。该研究以多器官植物病害分类为案例，首次将敏感性分析与相关性分析相结合，开发出敏感性相关性评分(SC-score)。这项发表在《Expert Systems with Applications》的研究表明，通过系统评估和优化数据集质量，可以在不

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 开放集噪声环境下基于标签分布学习的文本分类方法LLD-OSN研究

  在自然语言处理领域，预训练语言模型(PLM)的卓越性能往往依赖于高质量标注数据，但现实场景中通过远程监督、众包等方式获取的数据不可避免地包含噪声标签。更棘手的是，传统基于封闭集假设的噪声鲁棒方法（如噪声过渡矩阵估计或鲁棒损失函数）难以处理开放集噪声(OOD)——这些不属于任何已知类别的样本不仅会降低模型性能，还会被错误归类并产生高置信度预测。现有图像领域OOD处理方法因文本数据的语义敏感性难以直接迁移，这种困境促使研究人员寻求新的解决方案。为此，来自中国的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出LLD-OSN（开放集噪声下的标签分布学习）框架

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于自适应动态预测机制与启发式算法的可逆信息隐藏快速阈值选择方法

  在数字信息安全领域，可逆信息隐藏(RDH)技术因其能无损恢复原始载体和隐秘数据的特性，在军事、医疗等敏感领域备受关注。传统预测误差扩展(PEE)框架虽通过预测误差直方图(PEH)优化嵌入性能，但对纹理图像中波动剧烈的预测误差相关性挖掘不足。现有像素值排序(PVO)类方法如PEVO虽利用极值预测误差相关性，却难以适应复杂纹理块的波动特性，导致嵌入容量和图像质量受限。针对上述问题，中国某研究机构团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出融合中值预测与自适应机制的创新方案。通过将预测误差升序排列后以中值为基准双向预测，结合启发式算法动态优化噪声阈值，实现

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• XGFu：基于多曝光图像特征与图卷积融合的低光照视觉增强方法

  在光线不足的环境中拍摄的图像往往面临动态范围狭窄、噪声显著等问题，传统方法如伽马校正或基于Retinex理论的增强算法虽有一定效果，但受限于手工设计的先验假设，难以适应复杂场景。而现有深度学习方法又因配对数据稀缺和低信噪比特性，易出现色彩失真和噪声放大。多曝光图像融合（MEF）技术通过整合不同曝光程度的图像序列，理论上可突破单幅图像的局限性，但现有方法如Zero-DCE存在色彩过饱和，DDMEF引发色彩偏移，HoLoCo虽保留局部特征却放大噪声，均未能有效平衡动态范围扩展与细节恢复的矛盾。为此，研究人员提出XGFu框架，其核心创新在于将低光照增强问题转化为空间变化的对比度与饱和度优化任务。该框

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于稀疏方法的股票市场波动率预测：经济政策不确定性指数的效应分析

  在全球金融市场剧烈波动的背景下，经济政策不确定性(EPU)如何影响股市波动率成为风险管理的核心议题。传统GARCH模型虽长期主导该领域，但其依赖历史数据、难以捕捉宏观政策冲击的缺陷日益凸显。尤其当面临俄乌冲突等黑天鹅事件时，传统模型预测能力骤降，而机器学习模型又因"黑箱"特性缺乏解释力。这一矛盾促使研究者探索兼具预测精度与可解释性的新方法。中国某研究团队在《Expert Systems with Applications》发表的研究中，创新性地将稀疏机器学习引入波动率预测领域。通过整合EPU、GEPU、MPU、GPR、EMV五大不确定性指数，构建了Lasso和Elastic Net预测框架，对

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 开放数据目录质量自动评估框架：提升数据资产可信度的创新解决方案

  在数据爆炸的时代，开放数据目录(Open Data Catalogs, ODCs)已成为组织管理数据资产的核心工具。然而，随着数据量指数级增长，传统人工评估方法暴露了效率低下、标准不统一的弊端。据Sebastian-Coleman等学者研究，低质量的ODCs会导致30%以上的数据分析错误。这种现状促使学术界寻求自动化解决方案，但现有技术往往局限于单一质量维度，缺乏系统性框架。针对这一挑战，Jorge Martinez-Gil团队在《Expert Systems with Applications》发表创新研究，提出首个覆盖全维度的ODCs自动化评估框架。该研究创造性地将质量指标分为三类：核心维

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于双重优化策略（去噪与MCDM加权）的深度学习关键帧提取方法研究

  论文解读在互联网视频内容爆炸式增长的今天，如何从海量视频中快速提取核心信息成为巨大挑战。传统关键帧提取方法依赖低层次视觉特征（如颜色、运动），难以捕捉视频帧间的高阶语义关联，导致冗余帧多、关键动作遗漏等问题。例如，体育视频中一个扣篮动作可能跨越数十帧，但现有方法因缺乏时序建模能力，仅能提取离散的静态画面。更棘手的是，视频采集过程中的噪声干扰（如光照变化、运动模糊）会进一步降低特征提取的准确性。针对这些问题，Vel Tech Rangarajan Dr Sagunthala研发机构的研究人员提出了一种融合双重优化策略的深度学习框架。该研究通过三阶段创新设计：首先采用混合优化算法（Moth Fly

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于T-球面模糊超软结构的三角信息测度聚类与TOPSIS决策方法研究

  随着大数据时代数据复杂度的激增，传统模糊集理论在处理多参数、高不确定性数据时面临严峻挑战。尤其在供应链管理、医疗诊断等领域，决策者常需在信息不完备条件下评估参数间非线性关系。现有球形模糊软集等方法存在参数约束严格、无法量化中立隶属度等问题，而相似性测度的缺失更制约了T-球面模糊超软集(TSFHSS)的实际应用。针对这一瓶颈，Monika、Rakesh Kumar Bajaj和Aman Sharma*团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，创新性地将三角函数引入TSFHSS框架。通过构建加权余弦相似性测度WCSMTSFHSS和余切测度WCTSMTSFH

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于增强型ECUO技术的海洋环境下AUV路径规划与避障研究

  海洋环境的复杂性和不可预测性一直是自主水下航行器(AUV)执行任务时的重大挑战。水下暗流、不规则障碍物分布以及实时动态变化的环境因素，使得传统路径规划算法如遗传算法(GA)、蚁群优化(ACO)等在全局搜索效率和局部避障精度上难以兼顾。尤其在军事侦察、海底资源勘探等任务中，路径的微小偏差可能导致任务失败或设备损毁。如何开发一种兼具高效性与鲁棒性的智能算法，成为水下机器人领域亟待突破的瓶颈。针对这一难题，中国某高校的研究团队从自然界象群社会行为中获得灵感，创新性地将改进版象群更新优化算法(Enhanced Elephant Clan Update Optimization, ECUO)引入AUV导

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 基于滚动时域多智能体近端策略优化的分布式卫星系统动态任务调度方法研究

  随着卫星遥感、通信等空间技术的快速发展，分布式多卫星系统已成为应对复杂空间任务的核心载体。然而，任务需求的爆炸式增长与卫星资源的有限性形成尖锐矛盾——传统静态调度算法难以应对任务优先级突变、资源动态约束等挑战，而基于人工规则的启发式方法又缺乏自主适应性。这一矛盾在海洋监测、灾害应急等时效性极强的场景中尤为突出。针对这一难题，中国某研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，创新性地将动态任务调度问题建模为多智能体马尔可夫决策过程（MAMDP）。该模型通过神经网络表征策略函数，规避了传统马尔可夫决策中概率转移矩阵的复杂计算。研究团队设计的滚动时域多智能

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-30

• 对羟基苄基碳酸酯（ABC）作为寡糖合成中正交羟基保护基的创新应用研究

  在复杂寡糖的化学合成中，羟基保护基的选择性安装与去除一直是制约合成效率的关键瓶颈。传统保护基往往需要强酸条件或复杂步骤才能去除，容易导致其他敏感基团（如tert-butyldimethylsilyl/TBDMS、p-methoxybenzyl/PMB等）的意外断裂。更棘手的是，许多保护基在糖苷键形成的关键步骤——糖苷化反应中表现不稳定，迫使化学家们不得不采用迂回的保护策略。这种困境严重限制了具有重要生物活性的复杂寡糖分子的高效制备。针对这一挑战，研究人员开发了基于p-‑acetoxybenzyl carbonate（ABC）的创新性正交保护策略。该保护基以价格低廉的4-羟基苄醇为起始原料，通过

  来源：European Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-05-30

• 基于对比转移预测表征的像素强化学习高效样本优化方法

  在人工智能领域，深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)通过结合神经网络与强化学习算法，已在游戏博弈、机器人控制等复杂任务中展现出强大潜力。然而，当智能体直接处理高维像素观测时，传统方法面临表征提取效率低下、时序信息利用不足等核心挑战。现有像素强化学习(pixel-based RL)方法往往因依赖单一RL损失更新编码器，导致训练不稳定且样本效率(sample efficiency)远低于状态型RL。这种局限性严重制约了DRL在真实场景中的应用，例如自动驾驶需实时处理摄像头数据，或机械臂需从视觉输入中学习精细操作策略。针对这一瓶颈，研究人员开展了名为"对比

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-30

• 噪声消除算法在语音处理应用中的关键作用：基于SMPR技术的质量提升与系统优化研究

  在嘈杂的咖啡厅里打电话时，背景噪音常常让对话变得模糊不清——这正是全球数十亿语音通信用户面临的现实困境。随着语音交互系统在智能家居、远程医疗等领域的普及，环境噪声导致的语音质量下降已成为制约技术发展的关键瓶颈。据统计，当信噪比（SNR）低于5dB时，传统语音系统的识别错误率会骤增300%。针对这一挑战，来自中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项开创性研究，通过系统比较六种前沿噪声消除算法，为语音处理系统找到了性能最优的"降噪引擎"。研究团队采用NOIZEUS标准语音库，在机场、餐厅等五种典型噪声环境下

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-30

• 综述：软组织扩张技术

  引言软组织扩张技术由Radovan提出，灵感源于妊娠期皮肤自然扩张现象。其核心是通过植入可充气硅胶装置（expander），分两阶段手术（间隔2-4个月）实现皮肤渐进拉伸。第一阶段植入扩张器后，需等待15天愈合期再开始每周生理盐水注射；第二阶段移除装置并完成重建。尽管原理简单，但成功高度依赖术者的规划能力，尤其在扩张器选择（如新月形或肾形设计）和并发症预防方面。扩张器选择体积与形状体积：推荐选择最大可用体积，常用400 ml（儿童）或500-600 cm3（乳房重建）。投影高度（p）直接决定皮瓣长度，例如6 cm投影可覆盖约6 cm缺损。形状：新月形（medialuna）最符合解剖轮廓，而矩形

  来源：EMC - Cirugía Plástica Reparadora y Estética

  时间：2025-05-30

• 石墨双极驱动铝板电絮凝技术深度处理低浓度含氟废水的研究

  随着电子、光伏和电镀等行业的快速发展，含氟工业废水排放量急剧增加。这类废水中以氟离子(F-)形式存在的污染物，若处理不当将对环境和人体健康造成严重危害。目前国内普遍采用钙盐沉淀法处理高浓度含氟废水，但该方法难以将出水氟浓度降至10 mg/L以下，更无法满足《电池工业污染物排放标准》(GB30484-2013)和《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)中2 mg/L的严苛限值。传统电絮凝技术虽具有占地面积小、自动化程度高等优点，但存在电极钝化、能耗高、铝板损耗大等问题。针对这些技术瓶颈，中国的研究团队在《Desalination and Water Treatment》发表了创新性研究

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-05-30

• 四翼水翼船"黑珍珠"的冗余驱动设计与飞行控制：提升水翼船性能与鲁棒性的创新研究

  水翼船技术自1861年Thomas Moy首次实验以来，经历了从静态结构到主动控制的演变过程。传统水翼船面临驱动效率低、易饱和等问题，特别是在恶劣海况下性能显著下降。虽然"T"型水翼结构被认为是最优选择，但其需要复杂的主动控制系统。近年来，随着电子控制技术的发展，双襟翼尾翼调节等方案被提出，但仍无法完全解决驱动饱和和鲁棒性问题。为应对这些挑战，研究人员开展了名为"黑珍珠"的四翼电动水翼船研究。该研究最突出的创新点是采用了冗余驱动设计：四个独立水翼控制三个自由度（横滚、俯仰和高度）。这种设计不仅提高了驱动效率，还通过显式管理冗余性，确保了在单个水翼卡死时的系统鲁棒性。研究采用了多学科交叉的技术方

  来源：Applied Ocean Research

  时间：2025-05-30

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