• 窄带干扰抑制技术综述：从模型构建到机器学习赋能

  在万物互联的时代，无线通信系统正以前所未有的速度发展，从地面蜂窝网络到低轨卫星星座，从物联网(IoT)设备到自动驾驶汽车，它们都依赖于宝贵的射频(RF)频谱资源。然而，频谱作为一种不可再生的自然资源，其容量是有限的。随着新应用和新技术的不断涌现，频谱变得越来越拥挤，不同系统之间“抢地盘”的现象日益严重，导致了一种名为“窄带干扰(NBI)”的顽疾。NBI，顾名思义，是指带宽远小于有用信号的干扰信号。它就像在一条宽阔的高速公路上突然出现了一辆慢速行驶的拖拉机，虽然它只占了一个车道，但足以让整条道路的通行效率大打折扣。在通信系统中，NBI会严重恶化接收机性能，导致数据传输错误、导航定位失准，甚至使整

  来源：IEEE Communications Surveys & Tutorials

  时间：2025-12-19

• 基于傅里叶变换数据增强与元学习的域泛化新方法MLFD研究

  随着人工智能技术的快速发展，机器学习模型在现实场景中的泛化能力已成为制约其实际应用的关键瓶颈。想象一下，当一个在清晰手写数字图片上训练完美的模型，突然需要识别来自监控摄像头、街景门牌或扫描文档的模糊数字时，性能往往会急剧下降。这种"分布外"数据带来的挑战，正是域泛化领域亟待解决的核心问题。传统方法往往需要多个源域数据进行训练，但在医疗诊断、工业质检等实际场景中，获取大量标注数据成本高昂，使得单域泛化成为更具现实意义的研究方向。针对这一挑战，西南交通大学张孝波团队在《Big Data Mining and Analytics》发表的研究中，提出了一种创新性的MLFD方法。该方法巧妙地将傅里叶变换

  来源：Big Data Mining and Analytics

  时间：2025-12-19

• 可解释推荐系统中人机交互的展示内容、方法及评估体系综述

  随着人工智能技术的快速发展，推荐系统已广泛应用于电子商务、社交媒体和医疗健康等领域。然而，传统的推荐系统往往如同"黑箱"，用户难以理解其推荐逻辑，导致信任度降低和用户体验下降。在这一背景下，可解释推荐系统(XRS)应运而生，其目标是让推荐过程变得透明可理解，成为人工智能领域的重要研究方向。当前研究存在明显不足：一方面，现有综述多聚焦算法层面，对人机交互(HCI)层的关注较少；另一方面，XRS的分类体系混乱不堪，缺乏统一标准。更令人担忧的是，在短视频推荐蓬勃发展的今天，基于多媒体的解释方法研究严重滞后。这些问题严重制约了XRS的进一步发展和应用。为解决这些问题，发表在《Big Data Mini

  来源：Big Data Mining and Analytics

  时间：2025-12-19

• 基于随机对比学习协同粒子群优化的交互式特征选择新方法CPSORCL及其在GWAS中的应用

  在遗传学研究中，复杂疾病如年龄相关性黄斑变性(AMD)的发病机制往往涉及多个基因位点的协同作用。全基因组关联研究(GWAS)作为探索基因-表型关联的重要工具，虽已鉴定出大量疾病相关单核苷酸多态性(SNP)，但传统方法主要关注单个SNP的独立效应，难以捕捉SNP间非线性的交互作用(epistasis)，这导致遗传力缺失(missing heritability)问题长期悬而未决。尤其当交互作用阶数升高时，搜索空间呈指数级增长，使得检测工作面临巨大计算挑战。现有SNP交互作用检测方法主要包括穷举搜索、随机搜索、机器学习和群体智能优化四类。穷举法虽精度高但计算成本巨大；随机搜索易遗漏关键SNP；机器

  来源：Big Data Mining and Analytics

  时间：2025-12-19

• 基于局部超磁盘判别子空间聚类的高维大数据分析方法

  随着大数据时代的到来，高维数据的聚类分析已成为人工智能领域的重要挑战。传统聚类方法如K-means和层次聚类在低维数据上表现良好，但当数据维度升高时，往往会遭遇“维度灾难”问题——数据分布变得稀疏，噪声特征增加，导致聚类精度显著下降。更为棘手的是，高维数据中往往包含着大量冗余特征，这些特征不仅增加了计算复杂度，还可能掩盖真正的数据结构。为了应对这一挑战，研究者们提出了各种子空间学习方法，试图将高维数据投影到低维空间中进行聚类。然而，传统的降维方法往往会导致关键特征信息的丢失，从而影响聚类效果。近年来，基于仿射包和凸包的模型被引入到子空间聚类中，但它们各自存在明显局限性：仿射包模型对样本分布的近

  来源：Big Data Mining and Analytics

  时间：2025-12-19

• 基于跨模态文本引导与渐进式KV融合的可控图像风格迁移优化方法

  在数字艺术创作和视觉内容生成领域，图像风格迁移（Image Style Transfer）一直是一个充满魅力的研究方向。想象一下，将一张普通的风景照瞬间渲染成梵高笔下的星空，或是将现代建筑赋予古典油画的质感，这种跨越时空的艺术融合正是技术赋予我们的魔法。然而，这看似简单的“换装”背后，却隐藏着计算机视觉领域的核心难题：如何在为内容图像“穿上”新风格外衣的同时，不丢失其原有的“灵魂”——即内容的结构与高级语义信息。传统的风格迁移方法，无论是基于卷积神经网络（CNN）的统计特征匹配，还是基于生成对抗网络（GAN）的对抗训练，都面临着各自的瓶颈。CNN方法在处理复杂风格时语义保真度有限，而GAN则常

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• PPS-DMIA：基于定向交配与不可行解归档的约束多目标优化推拉搜索新方法

  在工程设计、资源分配等众多现实场景中，决策者常常需要同时优化多个相互冲突的目标，并且必须满足一系列严格的约束条件，这类问题被统称为约束多目标优化问题(CMOPs)。传统的优化方法在处理此类复杂问题时往往力不从心，而进化算法(EAs)因其能够一次运行即可获得一组代表目标间最佳权衡的可行解而展现出巨大潜力。然而，如何高效地平衡目标优化与约束满足之间的关系，始终是该领域面临的核心挑战。推拉搜索(PPS)框架为解决这一挑战提供了新思路。它将优化过程清晰地划分为两个阶段：推阶段忽略约束，专注于寻找具有优异目标值的解；拉阶段则转向寻找满足约束条件的可行解。尽管PPS框架表现出了良好的性能，但其改进版PPS

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 基于空间特征驱动透射图估计的Sentinel-2多光谱影像去雾方法及S2CH-MSI数据集构建

  在遥感技术飞速发展的今天，Sentinel-2卫星凭借其高光谱和高空间分辨率，已成为地球观测不可或缺的利器。然而，这颗“天眼”也时常被地球大气中的“面纱”——雾霾所困扰。雾霾中的水汽和气溶胶会散射光线，导致卫星拍摄的多光谱影像(MSI)变得模糊、对比度降低，严重影响了后续的土地覆盖制图、环境监测和农业分析等应用。尽管科学家们已经开发了多种图像去雾算法，但大多数方法都专注于我们日常所见的RGB图像。当这些方法直接应用于包含近红外、短波红外等更多波段的Sentinel-2多光谱影像时，往往会出现亮度不足、色彩失真、细节丢失等问题。此外，许多基于深度学习的方法虽然效果不错，但需要海量的标注数据进行训

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 单高压源七电平二极管钳位PWM逆变器的调制与电容均压技术研究

  在当今能源转型与电气化加速发展的时代，高功率、高电压的电能转换技术已成为可再生能源集成、高压直流输电、电动汽车牵引和工业传动等领域的核心支撑。多电平逆变器（Multilevel Inverters, MLIs）作为这一领域的基石技术，通过合成阶梯状输出电压波形，能够显著降低谐波失真、减小电磁干扰并减轻器件电压应力，从而使得采用更低耐压、更具成本效益的开关器件成为可能。然而，随着电平数量的增加，电路复杂度和控制难度也呈指数级上升，尤其是在追求更高波形质量和电磁兼容性的单相系统中，七电平逆变器因其在性能与复杂度间的良好平衡而备受关注。尽管MLI技术已相对成熟，但现有的大多数七电平拓扑，如飞跨电容（

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 《天体化学与分子天体物理学中的量子科学：庆祝国际量子科学和技术年的文集》

  2025年国际量子科学和技术年之际，天体化学与分子天体物理领域正经历由量子理论驱动的范式革新。这场变革不仅重构了星际分子形成与演化的认知框架，更催生出多学科交叉融合的新研究范式，为宇宙生命起源探索开辟了全新维度。量子科学对天体化学的基础性重塑体现在三个层面：首先是微观动力学的精准解析，传统经典模型难以捕捉的量子效应——包括隧道效应、零点振动和电子激发态——在天体极端环境中的主导作用得以揭示。以星际分子H3+与HNCO反应为例，量子化学模拟显示其产物分支比经典计算预测偏离达40%，这直接修正了分子捕获理论的预测偏差。类似地，表面催化反应中量子隧穿作用使C+与水冰表面反应能垒降低3-5 kcal/

  来源：ACS Earth and Space Chemistry

  时间：2025-12-19

• 利用微波技术检测金属过氧化物及两种新型金属碳化物：CaO2、SrC2和YbC2的精确半实验平衡结构

  本研究聚焦于碱土金属（及类似结构的稀土金属）与闭壳层阴离子（如C₂²⁻和O₂²⁻）形成的化合物体系，通过微波光谱实验与理论计算相结合，揭示了这类分子在结构、电子排布及振动激发特性上的规律性，并探讨了其在天体化学中的潜在意义。研究选取了SrC₂、YbC₂和CaO₂三个典型分子，通过激光烧蚀-电晕放电超声膨胀源（LD-ED-SES）生成气态分子，利用高精度腔式傅里叶变换微波光谱（cFTMW）进行检测，并结合同位素稀释技术与高阶量子化学计算，实现了亚埃级精度的分子结构解析。### 实验体系与方法创新实验系统采用激光烧蚀与电晕放电协同作用，有效解决了碱土金属化合物气相生成的动力学难题。通过调整激光脉冲

  来源：The Journal of Physical Chemistry A

  时间：2025-12-19

• 通过轻链捕获技术结合NanoRP-LC-MS对多克隆IgG、IgA和IgM进行Fc蛋白分析

  抗体Fc域质谱分析技术进展及多型FC亚基的全面解析免疫球蛋白（Ig）的Fc区域作为效应功能的关键执行者，其结构异质性直接影响抗体介导的免疫应答。传统IgG Fc质谱分析技术已较为成熟，但IgA和IgM的复杂结构导致其分析长期面临技术瓶颈。2023年发表于《Analytical Chemistry》的研究团队通过开发新型多型FC同步捕获与分步释放技术，成功实现了IgG、IgA1和IgM FC亚基（C-H2-C-H4）的联合表征，并首次揭示了IgA1-J链和IgM-J链-CD5L复合物的结构特征。一、技术挑战与解决方案现有FC质谱分析主要依赖IgG的单一型态，采用底向上分解或完整FC捕获技术。对于

  来源：JACS Au

  时间：2025-12-19

• 基于乙腈、聚合物和离子液体的创新无水两相系统，作为选择性分离番茄中番茄红素和抗坏血酸的平台

  水-free两相系统（WFTPS）在生物分子分离领域的应用探索一、研究背景与意义随着食品工业对功能性成分提取需求的提升，开发新型高效分离技术成为研究热点。传统水相两相系统（ATPS）虽在生物分子分离中表现优异，但存在水敏感物质易沉淀、极性调节范围受限等缺陷。本研究创新性地采用乙腈（ACN）替代水作为溶剂，构建由聚乙二醇（PEG）、聚丙二醇（PPG）及离子液体（IL）组成的WFTPS体系，成功实现了番茄中脂溶性番茄红素与水溶性维生素C的高效选择性分离。该技术突破传统水相体系限制，为开发低水分、低能耗的生物分离技术提供了新路径。二、材料与方法1. **体系构成**：以ACN为溶剂，选择PEG（分子

  来源：Industrial & Engineering Chemistry Research

  时间：2025-12-19

• 利用离子液体优化从图库曼果（Astrocaryum aculeatum）中提取β-胡萝卜素的方法：评估提取效率及其对热和光的稳定性

  本研究聚焦于亚马逊热带水果火参果（*Astrocaryum aculeatum*）的β-胡萝卜素提取与功能特性分析，提出以离子液体作为绿色替代溶剂的创新方案。该成果不仅为热带植物资源的高值化利用提供了新思路，更在食品、化妆品及医药领域展现出重要应用潜力。一、研究背景与科学问题火参果作为亚马逊典型棕榈科植物，其富含β-胡萝卜素等生物活性成分，但传统提取方法存在溶剂毒性大、热稳定性差、色价保持性不足等问题。研究团队通过中央复合设计（CCRD）系统优化提取参数，选用[BMIM][BF4]离子液体作为新型溶剂，重点解决三个核心问题：1）如何通过参数优化实现高效提取；2）如何评估溶剂体系对活性成分的稳定

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• 通过银离子还原剂自组装技术优化含有银纳米颗粒的水凝胶基体的分散性能

  纳米材料自组装技术在水凝胶基复合材料中的应用与进展 ——以普鲁洛醇引导的银纳米粒子负载水凝胶传感机制为例 1. 研究背景与科学问题 15 nm）会导致材料性能退化；二是分子识别机制尚不明确，难以实现目标物的高选择性检测。针对这些挑战，本研究创新性地提出"预聚物自组装同步法"，通过普鲁洛醇（PHL）双功能试剂的引入，在银纳米粒子（AgNPs）自组装过程中同步完成分散优化与分子识别位点构建，为智能材料设计开辟新路径。2. 关键技术突破 2.1 多尺度自组装体系构建 研究采用"预聚物-模板剂协同"策略：在丙烯酰胺（AAM）单体与交联剂MBAA的预聚物体系中，引入PHL作为三维空间导向剂。通

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• ModuloStat：物联网技术在微型生物反应器中实现连续培养的路径

  ModuloStat：基于模块化设计和物联网技术的连续培养系统创新与应用在微生物学研究领域，连续培养技术因其对稳态代谢研究、适应性实验室进化及工业生物制造的重要价值而备受关注。然而传统连续培养装置存在操作复杂、成本高昂且难以适应多样化实验需求等问题。2023年发表于《ACS Omega》的研究团队创新性地开发了ModuloStat系统，通过整合数字制造与物联网技术，构建了一个高度灵活、可扩展且易于维护的微型连续培养平台。该系统不仅突破了传统生物反应器的技术限制，还通过定向进化策略培育出具备零生物膜特性的新型大肠杆菌菌株，为长期连续培养实验提供了可靠解决方案。一、系统架构与技术创新ModuloS

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• 基于生物活性玻璃的植入物涂层制备技术：通过等离子体电解氧化法实现这一目标，旨在改善糖尿病等影响愈合的疾病中的骨骼修复过程——这是一种临床前研究方法

  糖尿病作为全球性代谢疾病，严重制约着骨植入物的愈合效率。本研究通过等离子电解氧化（PEO）技术在钛植入物表面构建生物活性玻璃（BG）涂层，系统评估其在糖尿病大鼠模型中促进骨再生的作用机制。实验采用双盲设计，将30只糖尿病大鼠分为实验组和对照组，分别植入PEO-BG涂层钛钉和标准SLA处理钛钉。通过14天和28天的系列观测，结合显微CT、荧光标记和组织化学分析，揭示了BG涂层在糖尿病骨代谢紊乱环境中的独特优势。在表面特性方面，PEO-BG涂层展现出显著优于传统SLA处理的特性。扫描电镜显示，BG涂层形成典型多孔结构，表面粗糙度Ra值达到2.35μm（p<0.001），较SLA组（Ra=0.78μ

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• 锂硫电池：用于可重复实验室规模纽扣电池制造的3D打印工具和组装技术

  该研究聚焦于解决实验室环境下硬币电池组装过程中存在的重复性和效率问题。传统手动组装工艺面临两大核心挑战：一是多层组件（如弹簧、隔膜、电极等）的精准同心对齐，二是锂金属等活性材料的操作限制。尽管已有研究尝试通过真空笔、自动化设备等辅助手段改善组装流程，但这些方法或成本高昂，或难以适应实验室的灵活需求。本文创新性地提出基于3D打印的模块化组装工具，结合导电胶固化技术，构建了一套适用于实验室研究的标准化硬币电池组装方案。在工艺流程优化方面，研究团队重新设计了硬币电池的组装顺序。通过将电池组件分为顶部（电极）和底部（正极、集流体等）两个独立装配单元，既降低了暴露在空气中的活性材料面积，又通过分阶段操作

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• 利用沉积在岩基上的镍基催化剂，通过催化水热裂解技术在原位对重质原油进行升级处理

  该研究聚焦于通过催化水热裂解技术实现重质原油的现场升级，重点探索了镍基催化剂在石灰岩基质中的负载、活化与协同作用机制。实验采用商业化重质原油（10°API）为原料，在300°C、300 psi、72小时反应条件下，系统考察了催化剂-岩石相互作用对原油升级效率的影响。研究通过多维度表征技术揭示了催化水热裂解的机理创新与性能优势，主要发现如下：**1. 催化剂-岩石协同作用机制**在石灰岩孔隙介质中负载的镍基催化剂表现出独特的稳定性与活性。XRD和XRF分析证实，催化剂在反应过程中发生了结构相变，生成了镍磷（Ni₃(PO₄)₂）和镍硫化物（NiS）等稳定矿物相。SEM和HRTEM观测显示，纳米级催

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

• 纳米粒子辅助的铀提取及地下水中的精确同位素分析（利用TIMS技术）

  地下水铀同位素比率测定技术的革新与实践一、研究背景与科学价值铀同位素比率测定在环境科学和地质学领域具有重要应用价值。其中，²³⁴U/²³⁸U比率作为地质和水文地球化学研究的"金标准"，能够揭示地下水与岩石圈相互作用的时间尺度、迁移路径及污染程度。传统方法依赖α谱仪，存在样品量需求大（通常需克级铀量）、电极制备复杂（需碳膜电极）、分析周期长（单次分析需数小时）等技术瓶颈。本研究通过开发新型铀固相萃取材料与优化质谱分析流程，实现了检测效率提升80%以上，同时将测量精度控制在0.1%以内，为水文地质调查提供了更高效、更精确的分析手段。二、技术创新与材料开发1. 纳米材料制备与表征研究团队采用聚多巴胺

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-19

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