• 基于图像旋转 Mask R-CNN 方法提升睑板腺形态评估的研究

  在眼科疾病的研究领域中，干眼症（Dry Eye Disease，DED）就像一个隐藏在暗处的 “视力杀手”，悄无声息地影响着全球无数人的生活。它是一种多因素导致的眼表疾病，主要特征是泪膜不稳定，常常伴随着眼部不适，严重时还会损害视力。据统计，全球有大量人口受其困扰，不仅降低了生活质量，还对工作效率产生负面影响。睑板腺（Meibomian glands，MGs）作为眼睛的 “守护者”，起着至关重要的作用。它位于眼睑内，分泌的脂质是泪膜表面脂质层的主要成分，能防止泪液蒸发，维持泪膜稳定。然而，当睑板腺出现功能障碍（Meibomian gland dysfunction，MGD）时，就如同给干眼症打

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-08

• TD-NMR 与化学计量学联用：橡胶材料交联性能预测的创新之道

  在轮胎制造的 “神秘工厂” 里，橡胶材料就像是构建坚固城堡的基石。轮胎由多个复杂部件组成，每个部件都有着独特的功能，这都依赖于其特定的化学组成和结构。而在橡胶材料的诸多特性中，交联密度（Cross-linking density）无疑是一个关键指标，它就像城堡中连接各个部分的坚固链条，极大地影响着硫化橡胶的物理化学性质。以往，确定交联密度的 “常规武器” 是平衡溶胀法（Equilibrium-Swelling）。这种方法需要将化合物浸泡在溶剂中，等待漫长的时间达到平衡，然后通过复杂的计算来确定交联密度。然而，它就像一个行动迟缓的巨人，不仅耗时费力，还需要大量的溶剂，在追求高效环保的现代工业中，

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-05-08

• 基于q阶正交模糊集加权相关系数的多准则决策方法及其应用研究

  在复杂决策场景中，传统模糊集理论常面临信息表达能力不足的局限。Zadeh提出的经典模糊集(FS)仅用单一隶属度描述不确定性，而Atanassov发展的直觉模糊集(IFS)虽引入非隶属度概念，仍受限于μ+ν≤1的约束条件。Yager随后提出的q阶正交模糊集(q-ROFS)通过放宽至μq+νq≤1(q≥1)，显著提升了不确定信息的刻画能力，成为处理复杂决策问题的新兴工具。然而现有q-ROFS相关系数存在两大缺陷：一是完全依赖人工预设准则权重，在实际应用中往往难以获取；二是现有方法如Du提出的相关系数忽略犹豫度(π)这一关键参数，导致信息利用不完整。这些问题严重制约了q-ROFS在多准则决策(MCD

  来源：Heliyon

  时间：2025-05-08

• MI-DETR：混合场景中小目标检测的创新突破

  在计算机视觉的广阔天地里，小目标检测就像一场艰难的冒险。想象一下，在复杂的城市街道场景中，要精准识别远处微小的交通标识；或者在卫星遥感图像里，找出那些面积不大的特定建筑，这可不是一件容易的事。小目标尺寸小，携带的特征信息少，很容易被复杂的背景干扰，还可能被其他物体遮挡。现有的深度学习目标检测模型，像两阶段模型虽然检测精度高，但速度慢，不适合实时应用；单阶段模型速度快，可在小目标检测上又表现欠佳；基于 Transformer 的检测器能处理全局特征，却面临计算复杂、训练时间长的问题。即使是结合了 CNNs 与 Transformer 的 RT-DETR，在检测小目标时也存在不足，因为小目标在其较

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 基于视觉注意与相位一致性的全参考图像质量评估新方法：开启精准图像质量评价新时代

  在如今数字化的时代，图像无处不在，无论是在日常的拍照留念，还是在专业的医疗影像诊断、工业检测、安防监控等领域，图像质量的好坏都至关重要。然而，判断图像质量并非易事。传统的图像质量评估分为主观评估和客观评估。主观评估需要观察者凭借人类视觉系统（HVS）直接给图像打分，再进行加权平均得到主观分数。但这种方式存在诸多弊端，观察者的情绪、身份以及经验等因素都会影响评估结果，而且实验过程复杂繁琐，成本高、效率低。客观评估则依据数字图像处理的基本原理，虽能批量处理且速度快，但现有的客观评估方法也并非完美。像最简单的全参考（FR）方法均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR），虽计算效率高，却无法评估不同失

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 全景 X 光片中牙齿实例分割的高精度框架：突破口腔疾病诊断困境的关键技术

  随着人们对口腔健康关注度的不断提升，越来越多的人开始重视口腔相关问题。然而，现实中口腔疾病的发病率居高不下，且种类繁杂多样。与此同时，专业牙医的数量却相对短缺，这使得牙医在面对各类口腔疾病时，想要做出精准诊断变得困难重重。在诊断过程中，手动解读医学图像这一方式依赖医生多年积累的丰富经验和专业知识，不仅耗费大量时间和精力，还容易受到主观因素的影响，导致误诊或漏诊情况的发生。全景 X 光片（Panoramic radiographs）作为牙科领域常用的检测手段，能够帮助医生检测龋齿、根尖周病、牙周病、颞下颌关节紊乱、骨折、肿瘤等多种病症。它具有获取便捷、辐射剂量低、成本效益高等优点，是牙科成像的基

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 基于隐式形状先验发现与优化的点云上采样：提升 3D 点云质量的创新之路

  在 3D 技术飞速发展的今天，点云作为一种重要的 3D 物体几何表示形式，广泛应用于自动驾驶、机器人、虚拟现实等众多领域。然而，现实中由于硬件设备的限制以及数据采集时不受控制的环境条件，通过扫描传感器获取的点云往往是稀疏且不均匀的，还可能夹杂着噪声 。这就如同用一把有漏洞的勺子去舀水，得到的 “水”（点云数据）不仅不完整，还充满了杂质。这种质量不佳的点云数据，会对后续诸如点云分类、分割、注册以及表面重建等任务产生严重影响，就像用不完整且有瑕疵的原材料去建造房屋，难以保证房屋的质量和稳定性。为了解决这些问题，提升点云数据质量，来自南京信息工程大学的研究人员开展了 “Point cloud ups

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 基于视觉感知的电致变色薄膜自适应伪装效果量化评估新方法

  在现代战争中，目标的暴露往往意味着毁灭。随着多光谱侦察技术的进步，传统静态伪装已难以应对高分辨率探测的挑战。电致变色薄膜（Electrochromic film, EC film）作为智能变色材料的代表，能通过电信号主动调节光学特性，实现与环境动态融合的"主动隐身"效果。然而，如何科学评估这类材料的伪装效能，一直是军事伪装领域的核心难题——传统野外测试成本高昂且重复性差，而基于深度学习的评估方法又面临数据需求大、算力消耗高的瓶颈。更关键的是，现有评估模型多依赖低层特征融合，未能充分考虑人类视觉注意力分配机制与目标显著性（Saliency）的认知规律，导致主客观评价结果存在显著偏差。针对这一挑战

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 多层跨模态提示融合：提升无参考图像质量评估性能的创新之路

  在如今的数字时代，图像无处不在，从日常拍摄的照片到各种专业领域使用的图像，图像质量的优劣直接影响着人们的体验和相关工作的开展。图像质量评估（IQA）作为计算机视觉和图像处理领域的关键任务，就像是一位 “图像质检员”，负责自动评判图像的感知质量。它主要分为三类：全参考图像质量评估（FR-IQA）、无参考图像质量评估（NR-IQA）和缩减参考图像质量评估（RR-IQA） 。然而，FR-IQA 和 RR-IQA 在实际应用中常常面临困境，因为它们需要原始参考图像，可在现实场景里，这些参考图像往往难以获取。相比之下，NR-IQA 因其无需参考图像的优势，逐渐受到更多关注。早期的 NR-IQA 方法主要

  来源：Displays

  时间：2025-05-08

• 中国钢铁行业 CCS 技术部署的长期变革：深度脱碳的关键路径探索

  在应对气候变化的大背景下，全球都在努力实现深度脱碳。《巴黎协定》设定的 1.5°C 温控目标，以及越来越多国家和地区提出的碳中和愿景，都让钢铁行业这个碳排放 “大户” 成为了脱碳的关键领域。钢铁生产高度依赖化石燃料，仅靠改进生产系统，无法削减 40 - 50% 的碳排放。于是，碳捕获与封存（CCS）技术成为了钢铁行业脱碳的希望之星。它能将钢铁生产过程中产生的大量二氧化碳捕获并存储到地质层中，对中国钢铁行业意义非凡，毕竟中国钢铁产量占全球 56%，碳排放占全国 14 - 16%，CCS 对中国实现 2060 年碳中和目标至关重要。然而，CCS 的部署并非一帆风顺。一方面，CCS 的实施需要考虑碳

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-08

• 个性化创新性别医疗：守护跨性别及非二元性青年健康

  摘要：如今，越来越多的跨性别（transgender）和非二元性（nonbinary）青年开始接受性别肯定医疗干预，事实证明，这种干预能够改善他们的健康状况和生活质量。本视角文章探讨了如何通过个性化的性别体现护理，满足 18 岁及以下跨性别和非二元性青年的需求。首先回顾了标准医疗疗法，包括促性腺激素释放激素类似物（gonadotropin - releasing hormone analogues）、17β - 雌二醇（17β - oestradiol）、睾酮（testosterone）、甾体抗雄激素（steroidal antiandrogens）和孕激素（progestins）。随后介绍了

  来源：Nature Reviews Endocrinology

  时间：2025-05-08

• 揭秘欧盟沟壑侵蚀：多方法监测与模型构建的关键进展

  在广袤的欧洲大陆，土壤侵蚀问题一直是环境保护与农业可持续发展道路上的 “拦路虎”。其中，沟壑侵蚀因其强大的破坏力，对土壤结构、土地生产力和生态平衡造成了严重威胁。以往，人们对欧盟地区沟壑侵蚀的分布规律和形成机制了解有限，传统的监测手段也难以满足精准预测和有效防治的需求。在这样的背景下，开展一项全面深入的沟壑侵蚀监测研究迫在眉睫。来自意大利罗马第三大学（Roma Tre University）、瑞士巴塞尔大学（University of Basel）、比利时鲁汶大学（KU Leuven）等多个研究机构的研究人员联合行动。他们借助 LUCAS 2022 调查数据，展开了一项旨在监测欧盟地区沟壑侵蚀

  来源：Scientific Data

  时间：2025-05-08

• 高效分离猫杯状病毒（FCV）共感染样本中猫疱疹病毒 1 型（FHV-1）的新方法

  在猫咪的世界里，有一种常见又棘手的疾病 —— 猫呼吸道疾病综合征（FRDC，也被简称为猫上呼吸道感染 URI ），它就像一个隐藏在暗处的 “小恶魔”，常常在猫咪密集且压力大的环境中肆虐，是导致猫咪安乐死的重要原因之一。而猫疱疹病毒 1 型（FHV-1）和猫杯状病毒（FCV）则是引发这种疾病的两大 “元凶”，很多感染 FRDC 的猫咪，都是被这两种病毒同时 “盯上”，出现共感染的情况。FHV-1 感染猫咪后，会让猫咪患上鼻炎和结膜炎，不停地打喷嚏，眼睛和鼻子还会流出浆液性分泌物，有时还会伴随着流口水、精神萎靡、食欲不振和发热等症状；FCV 感染的症状则主要表现为口腔溃疡，还可能伴有轻微的呼吸道和

  来源：BMC Veterinary Research

  时间：2025-05-08

• 变废为宝：利用水果废料与高粱制备高品质生物乙醇（Bioethanol）的创新探索

  生物乙醇（Bioethanol）作为一种至关重要的生物燃料，在环境和经济方面都有着显著效益。其成本效益高的生产方式很大程度上取决于原材料的选择和生产技术。本研究聚焦于利用菠萝、芒果、木瓜和西瓜等水果废料提取的浓缩汁，通过厌氧发酵（anaerobic fermentation）和可控蒸馏（controlled distillation）来制备生物乙醇。对水果废料进行物理预处理，能提高果汁的提取率。将这些废料与 600 克高粱一起发酵，再经过蒸馏便可制得生物乙醇。结果显示，在初始 100 毫升的试样中，菠萝废料汁制得的生物乙醇乙醇含量最高，可达 36%，芒果、木瓜和西瓜废料制得的生物乙醇乙醇含量分

  来源：Sugar Tech

  时间：2025-05-08

• 银基低辐射（low - e）涂层频率选择表面（FSS）微结构图案化：激光烧蚀与光刻技术开启通信新视野

  在当今建筑和汽车领域，节能成为关键追求，低辐射（low - e）窗户凭借其出色的隔热性能脱颖而出。low - e 窗户的核心是玻璃上的纳米多层涂层，由金属（M）和电介质（D）层以多种 D/M/D 配置叠加而成。其中，金属层（如 Ag、Au 或 Cu）负责提供低发射率并反射红外线（IR），电介质层（如 TiO₂、SnO₂、SiO₂）则保护金属层并增强可见光透射，还有极薄的阻挡层防止金属层氧化和腐蚀。然而，low - e 涂层的金属层虽有诸多优势，却带来了一个麻烦：它像一个信号 “阻挡器”，严重衰减微波和无线电信号，如移动电信信号、Wi - Fi 和 5G 信号，在车辆配备金属基 low - e

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-05-08

• 澳大利亚辅助生殖技术使用与融资的公平性：收入影响几何？

  在当今社会，辅助生殖技术（Assisted Reproductive Technology，ART）为许多渴望生育的夫妇带来了希望。然而，这项技术在使用和融资方面却存在诸多问题。一方面，ART 属于低使用频率但费用高昂的医疗服务，对于低收入家庭而言，经济负担沉重，可能导致他们无法获得必要的治疗；另一方面，高收入家庭对 ART 的需求更高，这使得资源分配的公平性受到挑战。同时，政府在补贴 ART 时面临两难抉择，需要在为富人提供补贴和优先保障低收入家庭的保险之间权衡，而这些决策对公平性有着深远影响。在此背景下，为了深入了解 ART 使用和融资的公平性状况，来自国外的研究人员开展了一项极具意义的研

  来源：Economics & Human Biology

  时间：2025-05-08

• 基于威布尔分布与稳定能量理论的随机波高数值模拟新方法及其在海岸工程中的应用

  波浪从深海向岸边传播时的破碎机制是海岸工程研究的核心难题。当波浪接近海岸时，其能量通过复杂破碎过程耗散，直接影响近岸波高预测精度。传统方法多采用瑞利分布(Rayleigh Distribution)描述波高概率，但大量研究表明该分布会高估实际波高，导致能量耗散(DB)计算偏差。虽然稳定能量理论(Stable Energy Concept)在既往研究中展现出潜力，但因关注度不足尚未充分开发。同时，威布尔分布(Weibull Distribution)作为更普适的概率模型，其形状参数(κ)和尺度参数(λ)的优化可能大幅提升预测准确性。为解决这些问题，胡志明市工业大学的研究团队通过整合稳定能量理论与

  来源：Dynamics of Atmospheres and Oceans

  时间：2025-05-08

• 基于 GNSS 技术解析尼泊尔可降水量水汽的时空变化奥秘

  在地球的大气层中，有一个神秘的 “水世界”，那就是大气中的水汽。可降水量水汽（Precipitable Water Vapor，PWV）作为衡量大气中水汽含量的关键指标，它就像天气和气候的 “小助手”，对天气预报、气候研究以及理解大气热力学起着至关重要的作用。然而，想要精准 “捕捉” 它的变化并非易事。传统的测量手段，比如无线电探空仪（radiosondes），虽然在垂直分辨率上表现不错，但由于成本高昂，导致其时间和空间分辨率受限，而且在一些特定天气条件下还容易出现测量偏差；水蒸汽辐射计（Water vapor radiometers）虽然时间分辨率高，但在捕捉水汽的精细空间变化上却有些力不从

  来源：Dynamics of Atmospheres and Oceans

  时间：2025-05-08

• 双流程反向蒸馏：突破无监督异常检测困境的创新之道

  在工业制造的大舞台上，产品质量检测至关重要。想象一下，流水线上的产品源源不断地生产出来，要是能快速、精准地找出那些存在异常的产品，就能大大提高生产效率和产品质量。然而，现实却给检测工作带来了诸多难题。无监督图像异常检测领域，由于收集各种各样的异常样本难度极大，一直面临着严峻挑战。早期，人们尝试用生成对抗网络（GAN）、自动编码器（AE）等方法来解决问题。这些方法就像是给异常数据 “整容”，试图把它们变成正常数据，然后通过比较差异来检测异常。但实际操作中，它们很难精准地还原图像细节，而且计算成本高得惊人，在现实工业场景中难以施展拳脚。后来，有人想出数据增强策略，模拟异常样本，可真实异常情况千变万

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-08

• 基于子空间学习的稀疏双图正则化二次降维算法(SDQDR)在特征选择与聚类性能优化中的创新研究

  在当今大数据时代，高维数据的处理犹如在迷雾中寻找方向，科学家们迫切需要更精准的"指南针"。非负矩阵分解(NMF)作为重要的降维工具，虽然能通过将高维数据映射到低维空间实现特征提取，却面临着两个致命缺陷：降维后的维度数量和质量难以控制，以及难以捕捉数据背后的隐藏结构。这就像试图用模糊的望远镜观察星空，既无法确定要看哪些星星，也看不清它们的真实面貌。更棘手的是，现有方法往往将NMF与特征选择简单结合，未能充分发挥两者的协同效应。针对这些挑战，研究人员开展了一项突破性研究，提出稀疏双图正则化二次降维算法(SDQDR)。这项发表在《Digital Signal Processing》的工作首次将特征选

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-08

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