• 通过直接墨水书写技术，利用阳离子化的壳聚糖和几丁质纤维制备非对称水凝胶膜，用于先进的伤口护理

  ### 新型壳聚糖基不对称水凝胶敷料的3D打印技术及功能特性分析#### 一、研究背景与意义皮肤伤口修复是临床医学和生物材料领域的重要挑战。传统敷料在保护伤口、维持湿润环境、防止感染等方面存在局限性，而新型水凝胶材料因其生物相容性、可降解性和功能化特性备受关注。本研究通过3D打印技术制备了由壳聚糖衍生物HTCC、beta-壳聚糖微纤维（ChW）和植物源性交联剂genipin组成的复合水凝胶，实现了结构不对称性设计，为开发高性能伤口敷料提供了创新解决方案。#### 二、材料与方法1. **基材制备** - **HTCC合成**：采用超声辅助脱乙酰化技术处理beta-壳聚糖，获得脱乙酰度达

  来源：ACS Applied Polymer Materials

  时间：2025-12-19

• 【首发议程揭晓】BPI 2026解码新分子抗体：双抗/双载荷ADC/RDC/多抗/抗体偶联更多，千位同仁聚首蓉城共谋西部产业新程

  聚焦下一代抗体药物全生命周期的行业盛会——BPI 2026第十一届新分子抗体药研发论坛，即将在2026年1月21-22日于成都环球中心天堂洲际酒店举办。值此成都及川渝地区作为中国生物医药“第四极”强势崛起之际，本届论坛深度响应区域在抗体与ADC领域的集群优势，今日重磅首发大会核心议程。本次发布的议程全面覆盖八大关键环节，特设ADC/XDC与双多抗早研创新临床前开发、CMC工艺与质控、临床开发、AI应用、BD出海等前沿专题，探讨下一代抗体及蛋白药物：双抗ADC/双载荷ADC/RDC/双抗/多抗/抗体偶联更多中的前沿进展与挑战。大会已成功集结40余位来自国内外顶尖机构的演讲嘉宾，并将汇聚超20家产

  来源：组委会

  时间：2025-12-19

• 迈向栗褐腐病的可持续控制：传统方法与生物基解决方案的体外评估

  栗子褐腐病的病原菌生物学特性及防控策略研究1. 研究背景与问题提出栗子褐腐病（Gnomoniopsis smithogilvyi）已成为全球栗产业的主要威胁，其特点在于潜伏感染和储运期症状显现。该研究聚焦两个核心问题：（1）环境温度如何影响病原菌的生理活动；（2）现有化学 fungicides 和生物防控制剂（BCAs）的有效性评估。研究团队通过实验室模拟和田间样本检测，揭示了温度-时间协同作用对病原菌激活的关键影响，并筛选出高效防控材料。2. 病原菌生物学特性2.1 热力学特性实验证实25°C是病原菌菌丝生长和孢子分化的最适温度，此时菌落直径达3.34cm，孢子浓度达4.64×10^7个/m

  来源：Fuel Processing Technology

  时间：2025-12-19

• 超低负荷与灵活调峰燃烧的特性研究——基于循环流化床预热燃烧技术

  黄宇|刘静张|王海刚|刘玉华|朱建国|吕庆刚|宋国良|杨博文|贾胜波中国科学院工程热物理研究所煤炭转化国家重点实验室，北京100190，中国摘要全球向可再生能源的转型要求传统燃煤电厂提高运行灵活性，以确保电网稳定。循环流化床（CFB）燃烧技术虽然燃料适应性强，但由于其较大的热惯性、缓慢的负荷跟随速度以及在超低负荷下维持稳定燃烧的挑战，在削峰应用中存在固有限制。本研究通过探讨一种新型的煤粉预热技术，在CFB系统中重点研究其快速削峰能力和低负荷燃烧稳定性。实验结果表明，该技术能够在18%的超低负荷下实现稳定的流化床燃烧。此外，在利用预热技术进行负荷调节时，中等至高负荷下实现了最大3.75%/分钟的

  来源：Fuel

  时间：2025-12-19

• 综述：从废水中生产氢气：技术成熟度、经济与环境评估以及扩大生产规模的挑战及应对策略

  梁Y.Y. | 莎哈布丁M.马来西亚彭亨苏丹阿卜杜拉大学化学与过程工程技术学院，Tun Khalil Yaakob大道26300号，Kuantan，彭亨，马来西亚摘要从废水中生产氢气有助于满足对清洁能源日益增长的需求。本综述表明，所产生的氢气量取决于废水的类型。研究还指出，工业废水的潜力高于市政或家庭废水。研究表明，从废水中生产氢气的成本至少是传统方法的三倍。电力排放显著影响生命周期评估（LCA）的结果，而在技术经济分析（TEA）中，堆栈成本和降解问题更为突出。基于废水的氢气生产技术从概念验证阶段发展到接近工业化应用阶段，其中水相重整（APR）和水热液化（HTL）技术最为先进，但仍面临放大生产

  来源：Fuel

  时间：2025-12-19

• 通过高通量筛选方法，从掺杂的石墨烯中制备异核双原子催化剂，用于一氧化氮的电化学还原生成氨

  张秀霞|冯俊丽|夏连欣|韩新璐|刘云飞|冯红清|王新伟中国石油大学（华东）新能源学院能源与动力工程系，青岛市266580，中华人民共和国摘要电催化NO还原在常温条件下实现绿色和可持续的NH3生产具有巨大潜力，其中高效催化剂起着关键作用，但这一领域仍面临长期挑战。本文采用四步策略，对（氮掺杂）石墨烯支持的二元原子催化剂进行了高通量筛选。通过关注稳定性、吸附能力、催化活性和催化选择性四个性能指标，从91种候选催化剂（如CrNi-N6、CuZn-N6、FeCu-N6、MnNi-N6和NiCu-N6）中筛选出了五种性能优异的催化剂。进一步系统研究了这些选定催化剂的结构和电子特性，阐明了NO还原反应（N

  来源：Fuel

  时间：2025-12-19

• 基于中性集理论的不确定数据缺失值插补新方法研究

  在现实世界的数据分析中，数据缺失是一个普遍且棘手的问题。无论是社会调查、医学研究还是经济统计，我们常常无法获得所有样本的完整信息。传统的统计方法通常假设数据是确定的、清晰的，但现实中的数据往往充满了不确定性、模糊性和不完整性。例如，在调查问卷中，受访者可能因为隐私、遗忘或理解偏差而拒绝回答或提供模糊的答案。这种不确定性使得传统的“确定性”统计方法在处理这类数据时显得力不从心，可能导致估计结果出现偏差，甚至得出错误的结论。为了应对这一挑战，研究人员将目光投向了中性集理论（Neutrosophic Set Theory）。该理论由Smarandache教授提出，它扩展了经典集合论和模糊集理论，能够

  来源：Franklin Open

  时间：2025-12-19

• 利用刚体摄影测量技术对事件现场进行法医重建

  该研究系统评估了法医调查中光测法（Photogrammetry）的精度受多种因素影响的规律，为现场重建提供了量化依据。研究构建了包含摩托车和枪械的模拟事故场景，通过对比不同成像条件下的测量误差，揭示了关键技术参数对结果的影响机制。在实验设计方面，研究人员采用混合成像方案：使用高精度3D扫描建立基准模型，同时配备三种不同规格的摄像机（佳能7D、GoPro Hero8、三星S22）形成静止与移动双组对照。特别设计了三组对照实验：1. 单静止摄像头+3D扫描基准2. 三静止摄像头联合成像3. 单移动摄像头+3D扫描基准通过控制变量法（固定场景、物体位置、光照条件），确保实验结果的有效性。值得关注的是

  来源：Forensic Science International: Reports

  时间：2025-12-19

• 综述：解开死亡后的时间之谜：死后间隔估计中多组学方法的全面综述

  Mian Sahib Zar | Afshan Bibi | Muhammad Shoaib AkhtarHamdard健康科学学院（HCHS），巴基斯坦开伯尔-普赫图恩库瓦省布内尔摘要死亡时间（PMI）的估计是法医调查的基石，能够提供关于死亡时间的关键信息。然而，传统方法——依赖于尸僵、尸斑、尸冷、分解阶段和昆虫活动——常常受到环境和生物学变异性的影响，导致结果不一致。近年来，多组学技术（包括基因组学、转录组学、表观基因组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学）作为变革性工具出现，以应对这些挑战。通过整合这些分子层面的数据，多组学提供了对死亡后变化的更细致和准确的理解。本文强调了多组学在死亡时

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 大麻（Cannabis sativa L.）中的大麻素及其提取物：通过LC-MS/MS方法进行验证与分析

  随着全球对大麻的合法化进程加速，其成分检测技术的研究显得尤为重要。本研究针对巴西联邦警察及地方执法机构在执法过程中遇到的复杂样本基质问题，建立了液相色谱-三重串联质谱（LC-MS/MS）联用技术体系，实现了对植物材料、油基产品和非法 hashish 六种主要大麻成分的同步定量分析。该方法在0.015%-0.18%检测限范围内保持高灵敏度，成功应用于分析包括108种植物材料（涵盖压缩块、花蕾及叶片形态）在内的三类样本。在植物材料分析中，检测到所有样本均含有THC、THCA和CBN三种主要成分。其中压缩材料的THC浓度最高达13.2%，THCA含量8.69%，而CBN浓度2.77%。值得注意的是，

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 从“退化”到“破解”：在降解条件下应用ATAC-seq技术进行法医分子诊断

  一、研究背景与意义 近年来，分子生物学技术与高通量测序的交叉应用为法医学领域带来了革命性突破。传统法医病理学依赖形态学观察，存在主观性强、特异性不足等问题，尤其在死亡时间（ postmortem interval, PMI）超过24小时后，RNA和蛋白质等生物大分子因降解严重导致检测结果不可靠。相比之下，DNA因其双螺旋结构稳定性，成为法医遗传学研究的核心对象。然而，现有DNA检测技术多聚焦于STR分型或全基因组测序，对表观遗传修饰的解析能力有限。ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 从场景到目标的转换方法用于鲁棒的级联流水车间联合调度：一个多目标优化框架

  在智能制造快速发展的背景下，印刷电路板（PCB）制造系统的复杂性和不确定性显著增加。传统调度方法基于确定性的生产参数，难以应对实际场景中动态变化的技术挑战。针对这一行业痛点，Li等人（2024）提出了一种新型多目标优化框架，并开发了配套的协同进化算法，为解决级联流车间不确定调度问题提供了创新思路。该研究聚焦于两个关键生产环节的协同调度：表面贴装技术（SMT）和双列直插式封装（DIP）。SMT阶段采用分布式排列流车间（DPFS）模式，涉及多台设备并行处理不同工序；DIP阶段则通过混合流车间（HFS）实现组件插入和焊接的流水作业。这两个环节通过AGV运输系统紧密连接，任何环节的调度失误都会导致整个

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 基于CLIP的部分提示学习方法用于无监督的车辆重新识别

  该研究针对无监督车辆重识别任务中的关键挑战，提出了一种基于CLIP的局部提示学习框架。在车辆重识别领域，现有方法存在两个主要瓶颈：首先，传统视觉语言对齐方法多采用全局图像特征，容易忽视车辆局部区域的细粒度差异，导致模型对遮挡、视角变化等场景的鲁棒性不足；其次，基于聚类生成伪标签的过程中，跨模态信息未被有效利用，伪标签质量难以保障。研究团队通过构建"全局-局部"双层级对齐机制，在以下三个层面实现了创新突破：在特征表示层面，设计局部特征嵌入的文本提示模板，使CLIP文本编码器能够捕捉车辆轮毂、车灯等局部特征语义；在信息融合层面，提出跨模态中心点对齐算法，通过计算视觉特征空间和文本特征空间的聚类中心

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• GLPACO：一种基于全局与局部视角的自适应协作优化方法，用于图对比学习

  图结构数据在社交网络、生物系统、推荐引擎等领域的应用日益广泛，但其表示学习仍面临显著挑战。传统图对比学习（GCL）方法往往局限于局部交互捕捉或全局结构建模的单一视角，导致信息融合不充分。针对这一瓶颈，研究团队提出全球与局部视角自适应协同优化（GLPACO）框架，通过整合多通道子图扰动、双视角特征编码与动态损失平衡机制，构建端到端的图对比学习范式。该框架在六大数据集上的实验表明，其生成的语义丰富节点嵌入能够有效捕捉从微观节点交互到宏观拓扑特征的完整信息层次。研究背景指出，复杂系统普遍呈现网络化特征，网络拓扑分析已成为理解系统本质的重要途径。当前GNN方法主要依赖监督或半监督范式，存在标注数据依赖

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 一种创新的随机模糊优化调度策略，适用于具有不确定机会约束的多能源园区

  本文针对区域综合能源系统（RIES）在可再生能源波动与多样化负荷需求下的不确定性挑战，提出了一种基于模糊自适应调度的优化框架，并通过改进粒子群优化算法（IPSO）实现高效求解。研究核心在于构建多源不确定性的模糊概率约束模型，并动态调整置信水平以平衡系统可靠性与经济性。### 1. 研究背景与问题提出在能源绿色转型加速的背景下，可再生能源发电（如风电、光伏）的随机性及用户负荷需求的多样化特征，导致传统调度模型面临双重不确定性挑战。现有研究多聚焦单一不确定性源（如仅考虑电源波动或负荷预测误差），且在处理多能源耦合系统时存在模型松散、决策保守等问题。例如，单纯依赖概率约束的调度方案可能过度依赖保守的

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-19

• 克服雷达数据稀疏性和视图间的不对齐问题：一种基于稀疏数据融合的鲁棒3D物体检测方法

  自动驾驶感知系统正朝着多传感器融合的方向发展，其中雷达与相机的协同工作成为重要研究课题。传统融合方法存在两个显著瓶颈：首先，基于密集BEV（鸟瞰视图）的特征融合方式需要将雷达点云进行体素化处理，这种高密度转换过程导致计算复杂度激增，同时背景区域的无效计算造成资源浪费。其次，雷达点云的密度通常仅为LiDAR的5%以下，难以通过常规特征交互机制提取有效几何信息。针对这些问题，研究者提出了一种新型雷达-相机融合3D检测框架，通过三个核心模块的协同工作实现了突破性进展。在数据特征层面，系统创新性地采用了"稀疏-稀疏"交互策略。传统方法试图将高分辨率的图像特征与低密度的雷达特征进行空间对齐，但这种方法存

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-12-19

• 基于角度引导的中间监督方法的无网格相干极化方向到达角（DOA）估计

  摘要解读：该研究聚焦于无网格协同极化方向到达角（DOA）估计的技术突破，针对传统方法存在的空间维度单一、极化维度耦合处理不足等问题，提出融合中间监督机制与角度引导注意力机制的创新架构。通过Transformer模型提取空间-极化联合特征，结合中间监督模块建立粗粒度角度分布认知，最终利用网格化预测头实现无量化高精度估计。实验表明，该方法在低信噪比（SNR）场景下展现出显著优势，较现有数据驱动算法精度提升达30%，同时超越传统模型驱动方法约15%。引言分析：当前雷达与通信系统面临多目标、多维度参数联合估计的复杂挑战。传统均匀阵列（UA）受限于单空间维度，难以处理FDAs（频率分集阵列）带来的三维参

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-12-19

• LMM-UNet：一种轻量级的UNet模型，采用多级扩张坐标增强技术和多层混合器来实现皮肤病变的分割

  皮肤病变分割技术是皮肤癌早期检测和精准治疗的重要支撑环节。随着深度学习技术的发展，基于U-Net架构的分割模型在医学影像分析领域取得了显著进展，但仍面临全局上下文信息提取不足和细节丢失等关键问题。本文提出LMM-UNet模型，通过创新模块设计和优化网络结构，有效解决了现有模型的局限性，为临床诊断提供了新的技术路径。在现有技术分析方面，传统方法主要依赖阈值分割、区域生长等传统图像处理技术，或采用支持向量机等机器学习方法，这些方法在复杂皮肤图像场景中表现欠佳。虽然深度学习尤其是U-Net架构在医学图像分割领域取得突破，但现有模型仍存在明显缺陷：首先，标准卷积操作在空间维度上的信息传递存在局限性，难

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-12-19

• 利用磁场辅助脉冲色谱技术实现盐湖中铀和锂的同时原位提取

  盐湖资源开发技术取得突破性进展：磁控脉冲液相色谱协同分离铀锂体系构建在清洁能源革命背景下，盐湖资源开发已成为全球战略关注重点。中国科学家团队创新性地将磁场调控技术与脉冲液相色谱结合，成功构建了新型铀锂协同提取体系，为盐湖资源开发开辟了全新技术路径。该研究通过系统优化设备结构和工作参数，实现了复杂盐湖水中铀、锂的高效分离与提取，其技术突破主要体现在以下四个维度：一、设备创新与工作机理研发团队设计的自动化分离装置突破传统色谱技术局限，采用"液-气-液"三相脉冲进样系统。设备核心组件为直径1毫米的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微球填充柱，通过精准控制脉冲频率（0.5-2.0Hz可调）和进样体积（5-2

  来源：Desalination

  时间：2025-12-19

• 采用超声技术制造的仿生多孔纳米纤维蒸发器，用于太阳能驱动的光热-光催化协同过程，以实现海水淡化和染料降解

  海水淡化技术作为应对全球水资源短缺的重要解决方案，近年来在太阳能驱动蒸发领域取得了显著进展。该研究团队创新性地采用仿生学设计理念，结合材料科学前沿技术，开发出具有多重功能的光热蒸发膜材料，为可持续水资源管理提供了新思路。以下从技术背景、材料创新、性能突破、应用潜力四个维度展开系统解读。一、技术背景与发展需求全球淡水需求持续增长与海洋污染加剧形成矛盾，传统海水淡化技术面临能源消耗大（RO系统能耗占生产成本60%以上）、化学药剂依赖性强（反渗透膜易污染）、材料成本高等瓶颈。太阳能蒸发技术因零碳排放和可再生能源特性备受关注，但存在光热转换效率低（多数材料70%的活性剂被基体包裹）等技术瓶颈。二、材料

  来源：Desalination

  时间：2025-12-19

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