• 问题 1 化学链氧解耦技术中氧化铜对生物炭燃烧效率的影响：载体性能与工艺条件的协同优化

  问题 5研究背景与意义全球 CO₂排放持续攀升，2022 年达 368 亿吨，远超 1.5℃温控目标所需轨迹。传统碳捕集与封存（CCS）技术因能耗高、成本大，难以大规模应用。生物炭结合碳捕集与封存（BECCS）作为负碳技术，通过化学链燃烧（CLC）实现 CO₂内部分离，成为研究热点。化学链氧解耦（CLOU）作为 CLC 的改进工艺，利用氧化铜（CuO）等载氧体在高温下释放气态氧，可高效促进生物炭燃烧并捕集 CO₂。然而，CuO 的制备方法、载体性能与工艺条件对燃烧效率的影响尚不明确，制约了该技术的优化应用。为此，研究人员开展了 CuO 载体性能与工艺参数对生物炭 CLOU 过程的系统性研究，相

  来源：Fuel

  时间：2025-05-19

• 不同活化方法制备的活性炭分级孔隙结构对沼气提纯吸附选择性的影响机制研究

  论文解读在全球能源转型背景下，沼气作为碳负性可再生能源备受关注。然而，原始沼气中高达60%的CO2含量严重降低其热值，传统胺吸附法存在再生能耗高、膜分离易老化等技术瓶颈。吸附法虽具能耗优势，但关键挑战在于开发兼具高选择性和低成本的多孔吸附剂。龙葵（Solanum nigrum）作为农业废弃物，其丰富的木质纤维素组分成为制备活性炭（ACs）的理想原料。来自多恩大学的研究团队通过对比化学活化（H3PO4/ZnCl2/KOH）与物理活化（CO2）对龙葵基ACs孔隙结构的调控效应，首次系统阐明了分级孔隙比例与气体吸附选择性的构效关系，相关成果发表于《Fuel》。研究采用BET比表面积分析、FTIR光谱

  来源：Fuel

  时间：2025-05-19

• CO2驱采收率与封存能力预测新模型及协同评价方法研究

  随着全球温室气体排放量不断攀升，气候问题愈发严峻。CO2地质封存作为缓解碳排放的有效手段，在油气藏中的应用备受关注。CO2驱油（CO2-Enhanced Oil Recovery, CO2-EOR）技术既能提高原油采收率，又能实现 CO2地下封存，对实现碳中性目标意义重大。然而，当前 CO2封存能力预测方法因未充分考虑水侵入、CO2溶解、孔隙体积变化等实际影响因素，存在预测精度低的问题，且缺乏对 CO2-EOR 采收率与封存能力的协同优化评估。在此背景下，开展更精准的预测模型和协同评价方法研究迫在眉睫。为解决上述问题，国内研究人员开展了 CO2驱采收率与封存能力预测新模型及协同评价方法的研究。

  来源：Fuel

  时间：2025-05-19

• 基于信号强度测量挖掘 MANET 节点隐藏路径的取证挑战、综述及数据采集保存与检验新方法

  在数字化浪潮席卷的当下，网络空间的安全与秩序成为维系社会运转的重要基石。然而，移动自组织网络（Mobile Ad hoc Networks, MANETs）作为一种无需基础设施、节点可自主组网的动态网络形态，其高流动性、无中心化的特性却为数字取证带来了前所未有的难题。想象一下，在一个由移动设备临时搭建的网络中，节点不断移动、网络拓扑瞬息万变，当数字犯罪发生时，调查人员面临着双重困境：一方面，如何追踪节点随时间变化的位置轨迹，以还原网络行为的时空脉络；另一方面，在缺乏预定义服务器存储网络信息的情况下，如何确保证据链（Chain of Custody, COC）的完整性，让数字证据在法庭上具备法律

  来源：Forensic Science International: Digital Investigation

  时间：2025-05-19

• 基于矩阵补全方法预测水溶液电解质密度的创新研究

  电解质溶液的密度是化学工程过程设计中的关键参数，但实验数据稀缺且传统预测方法（如Pitzer方程）仅适用于已研究电解质，无法外推至新体系。这一瓶颈严重制约了混合电解质体系的设计优化和热力学模型转换。针对这一挑战，Maximilian Kohns、Pascal Zittlau和Fabian Jirasek团队在《Fluid Phase Equilibria》发表研究，首次将矩阵补全方法(MCM)应用于电解质溶液密度预测，填补了该领域的空白。研究团队从多特蒙德数据库(DDB)收集了298.15 K下181种电解质的实验密度数据，涵盖1:1至3:2价态类型的40种阳离子和18种阴离子组合。通过创新性

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2025-05-19

• 综述：全面处理全面部创伤性骨折的综合方法

  关键要点结构化分步处理对简化全面部创伤骨折管理至关重要，有助于确保最佳疗效。早期干预和多学科协作在解决复杂面部骨折问题中必不可少。对面部解剖和骨折模式的详细了解有助于制定个性化治疗方案。先进成像技术（如 3D CT）和虚拟手术规划可提高骨折复位的准确性。缩写3D：3-dimensional（三维）CT：computed tomography（计算机断层扫描）流行病学全面部骨折约占所有面部骨折的 4%～10%，通常由高能撞击引起，如机动车碰撞、枪伤、从高处坠落或严重挤压伤5,6。这些损伤常伴随其他严重损伤，包括颈椎和创伤性脑损伤1。总结全面部创伤需要细致的多学科处理方式以确保最佳疗效。了解面部解

  来源：Facial Plastic Surgery Clinics of North America

  时间：2025-05-19

• 基于掩码栅格高清地图的车辆车道级地图匹配方法

  随着智能交通的发展，高清地图（HD 地图）凭借米级精度的道路几何与语义信息，成为提升车辆导航安全性的重要支撑。然而，传统车辆搭载的低成本设备计算能力有限，难以处理 HD 地图海量数据，导致基于有向图的传统地图匹配方法计算负担骤增，尤其在复杂路口，数据量较标准地图（SD 地图）高出数十倍，实时匹配效率低下。如何让传统车辆也能借助 HD 地图实现精准的车道级定位，成为智能交通领域亟待突破的瓶颈。为解决这一问题，研究人员开展了针对低算力设备的车道级地图匹配技术研究。通过创新地图表示方法与优化匹配算法，旨在让普通车辆也能享受 HD 地图带来的导航升级。该研究成果发表在《Expert Systems w

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-19

• 深度双向融合对比学习在多视角聚类中的创新研究

  在数据爆炸的时代，多视角数据广泛存在于图像、文本、生物医学等领域，如何从多维度信息中精准挖掘样本聚类结构成为关键挑战。传统多视角聚类方法往往陷入 “单向思维” 怪圈：要么仅聚焦相似矩阵（如 AASC、MVGL），要么只关注特征矩阵（如 DiMSC、LTMSC），如同盲人摸象般割裂了两者的内在联系。而基于对比学习的新兴方法虽试图通过跨视角对比损失提升表征判别力，却被错误对比对（即误将同类样本视为异类或反之）的阴影笼罩，导致聚类精度难以突破瓶颈。为打破这一困局，国内研究团队开展了一项突破性研究，其成果发表在《Expert Systems with Applications》。研究团队瞄准多视角数据

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-19

• K-特征融合令牌合并算法：提升视觉Transformer效率与精度的创新方法

  视觉Transformer（ViT）近年来在图像识别等领域展现出超越传统卷积神经网络（CNN）的性能，但其庞大的计算开销成为部署瓶颈。尤其当处理高分辨率图像时，ViT需要将输入分割为大量图像块（token），导致自注意力机制（self-attention）的计算复杂度呈平方级增长。现有token pruning（令牌剪枝）方法虽能减少计算量，但直接丢弃冗余token会造成信息丢失；而相似性合并方法如ToMe（Token Merging）又面临特征偏移和度量误差的挑战——当两个仅有部分相似的token被简单平均合并时，关键特征信息可能被稀释。针对这一难题，中国研究人员提出K-feature fu

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-19

• 高等教育领域 ChatGPT 采纳影响因素优先级的多准则决策方法比较分析

  在人工智能浪潮席卷教育领域的当下，大型语言模型（LLM）如 OpenAI 开发的 ChatGPT 正展现出革新高等教育的潜力。它能提供个性化学习解释、生成教学内容，甚至辅助跨语言沟通，为教学模式注入新活力。然而，其应用背后隐藏着诸多挑战：缺乏情感智能使其难以胜任需要共情的教学场景，依赖历史数据可能导致社会偏见延续，过度使用还可能削弱学生批判性思维。如何在发挥其技术优势与规避潜在风险间找到平衡，成为教育机构亟待解决的难题。在此背景下，泰国先皇技术学院与法政大学的研究团队开展了一项针对高等教育领域 ChatGPT 采纳影响因素的研究，相关成果发表于《Expert Systems with Appl

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-19

• 基于拓扑数据分析的自适应家电识别方法

  在智能电网的发展浪潮中，精准监测家庭用电设备的能耗情况成为优化能源管理的关键一环。非侵入式负载监测（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）技术凭借仅需在总电表处采集数据就能推断单个电器运行状态的优势，成为行业关注的焦点。然而，随着用电设备种类与数量的激增，传统方法在提取能够精准区分不同设备的负载特征时面临瓶颈 —— 现有特征多基于电流、功率等常规物理量，难以捕捉复杂的非线性模式，且分类模型的鲁棒性不足，容易受数据微小变化干扰。如何从电压 - 电流（Voltage-Current, V-I）轨迹中挖掘更具判别性的特征，构建高效的分类模型，成为 NILM 领域亟待

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-19

• 基于原型网络的开放世界植物物种与病害新颖类别发现方法研究

  随着全球人口预计在2050年达到91亿，农业智能化成为保障粮食安全的核心议题。当前深度学习在植物物种与病害识别中取得显著进展，但现有模型面临封闭集假设的致命缺陷——将未知类别强行归类为已知类别，可能导致入侵物种误判或新型病害漏检。传统开放集识别(OSR)仅将未知样本标记为"unknown"，这种粗粒度处理方式造成信息浪费，无法满足实际农业场景中对新型威胁精准分类的需求。针对这一挑战，来自韩国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地将原型网络(Prototype Network)引入植物新颖类别发

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-19

• 基于多任务学习与多尺度特征融合的智能三维断层检测方法

  在地球物理勘探领域，断层如同地壳的"伤疤"，记录着亿万年的地质运动史。这些断裂带不仅是油气资源运移的"高速公路"，更是勘探人员解读地下迷宫的关键路标。然而，传统断层检测方法正面临三重困境：人工设计的相似度、相干性等地震属性易受噪声干扰；深度学习模型依赖合成数据训练，面对复杂实地数据时泛化能力骤降；而断层自身形态的多样性和尺度差异，更让传统U-Net等编码器-解码器结构在细节保留上力不从心。针对这些挑战，中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果。他们开发的MTL-MSF-Fault3D方法，巧妙地将多任

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-19

• 工业场景缺失数据攻击的注意力引导低秩卷积加权修复方法

  在工业智能化浪潮中，各类传感器如同精密的神经末梢，持续采集着生产运行的实时数据，为优化控制与异常检测提供关键支撑。然而，传感器老化、通信故障等因素引发的 “数据危机”—— 高比例缺失数据攻击，正成为工业数据驱动系统的一大隐患。这些缺失数据如同破碎的拼图，不仅让连续监测中断，更可能使基于数据的决策陷入 “迷雾”，尤其在生物制药、污水处理等对数据完整性要求极高的场景中，传统填补方法如丢弃缺失值、简单插值或浅层模型，在面对非平稳动态过程或复杂缺失模式时，往往力不从心，要么丢失关键信息，要么引入显著误差，难以满足工业级的精准需求。为突破这一困境，国内研究团队针对工业场景中缺失数据攻击的高效修复展开攻关

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-19

• 收入对残障与非残障人群出行方式选择的影响：基于能力方法的实证研究

  出行自由背后的经济学困境当普通人用收入增长换取更便捷的私家车出行时，残障群体却面临独特的"交通贫困"——他们需要支付车辆改装费（最高达65,000美元）、雇佣驾驶助手，或承担专业驾驶课程费用。Sen的能力方法(Capability Approach)早已指出，残障人群存在"双重劣势"：既缺乏经济资源，又因残疾产生额外生活成本。但此前研究多聚焦经济福利差异，鲜少探讨这种"转换劣势"如何影响日常出行选择。美国新罕布什尔大学的研究团队利用2009-2019年美国时间使用调查(ATUS)的全国代表性数据，首次系统分析了收入对残障/非残障人群出行方式的差异化影响。该研究创新性地引入Chiappero-M

  来源：Disability and Health Journal

  时间：2025-05-19

• 虚拟现实中具身与隐私保护的身体追踪技术协调：被追踪却未被禁锢

  在虚拟世界的大门不断向人类敞开的今天，虚拟现实（VR）技术正以前所未有的速度重塑着人们对 “存在” 的认知。当用户在 Meta 的虚拟社交空间 “Horizon Worlds” 中为化身精心装扮、以脱口秀演员的身份崭露头角，或是在 VR 聊天室里身着兽形服饰沉浸于角色扮演，又或是苹果 Vision Pro 的早期使用者借助人工智能与虚拟世界互动时，一个核心问题悄然浮现：当技术能够精准捕捉我们的每一个手势、眼神甚至面部表情，从而构建出高度拟真的 “虚拟自我” 时，我们该如何在沉浸式的具身体验与敏感生物特征数据的隐私安全之间找到平衡？当前，VR 设备搭载的手部追踪、头部追踪、面部表情识别、眼球追踪

  来源：Computers in Human Behavior

  时间：2025-05-19

• 基于类内相关性增强与迭代原型融合的小样本点云语义分割方法

  随着自动驾驶和虚拟现实等技术的快速发展，精确的3D点云语义分割成为场景理解的核心任务。然而，点云数据固有的无序性、稀疏性和尺度差异使得人工标注成本极高，而传统全监督方法难以适应动态环境中新类别的出现。尽管弱监督和自监督学习能减少标注依赖，但其泛化能力受限。小样本学习（Few-shot Learning）虽在图像领域取得突破，但在点云分割中仍面临原型表征不准确、类间相似性干扰等挑战。吉林大学的研究团队通过创新性融合类内相关性增强（Intra-class Correlation Enhancement, ICE）与迭代原型融合（Iterative Prototype Fusion, IPF）模块，

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-05-19

• 滑弧等离子体耦合电催化合成氨系统的稳定性研究及技术经济评估

  合成氨工业的发展与全球粮食安全、能源转型紧密相连。传统的哈伯 - 博施法作为工业合成氨的主要技术，虽解决了全球超 40% 人口的粮食问题，却面临着反应条件严苛（400–600 °C、20–40 MPa）、碳排放量高、依赖复杂大型设备等难题，与当下节能减排、推动全球资源均衡配置的理念渐生矛盾。因此，探索低能耗、低排放的大规模工业化绿色合成氨新技术迫在眉睫。近年来，以空气和水为原料、由绿电驱动、在常温常压下进行的等离子体耦合电催化合成氨级联工艺，因其设备简单、原料廉价易得，成为工业绿色合成氨实现小型化、分散化、本地化的潜在方法。为深入探究该级联系统的运行机制，保障系统稳定运行并降低合成氨成本，中国

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2025-05-19

• 综述：航空电气化：可持续飞行的机场电气化创新与挑战

  1. 引言交通运输领域正推进能源转型以减少排放，航空业是温室气体排放的主要贡献者之一。电动飞机成为行业关注焦点，但其发展依赖能源系统创新，如轻量化电机和电池系统。目前电池比能量限制了飞机航程，未来电池技术有望推动短程客运飞行。机场需升级能源系统以适应电动车辆及飞机充电需求，不同充电方式对电力需求影响各异，同时需引入可再生能源和储能系统。本综述聚焦航空电气化，分析充电策略、基础设施及能源系统影响。2. 电动飞机分类电动飞机分为三类：全电动飞机：仅使用电能驱动，多数以电池为储能装置，也可采用其他能量存储技术。混合动力飞机：使用两种及以上能源，其中一种为电池，分为并联、串联及混合配置。并联式同时使用

  来源：Advances in Applied Energy

  时间：2025-05-19

• 包容性领导力对教育成功的作用：马来西亚教育背景下教师幸福感与机构创新氛围的中介效应研究

  在教育领域，创新能力的培养日益成为应对技术变革与社会需求的核心挑战。当前，马来西亚教育系统面临着学生动机下降、教学技能与市场需求脱节等问题，传统教学模式与创新需求的矛盾亟待解决。如何通过有效的领导力激发教师创造力，成为提升教育质量的关键议题。在此背景下，相关研究聚焦于包容性领导力对教师创造力的影响机制，试图为教育改革提供理论支撑与实践指导。为解答这一问题，研究人员以马来西亚吉隆坡、槟城和新山的 20 所教育机构（涵盖小学、中学和学院）的 419 名教师为研究对象，开展了一项定量研究。该研究基于社会交换理论（SET），构建了包含包容性领导力（InLd）、教师幸福感（THP）、机构创新氛围（ICC

  来源：Acta Psychologica

  时间：2025-05-19

知名企业招聘：