• 城市数字孪生与AI驱动的智能交通系统创新研究

  随着城市化进程加速，交通拥堵、事故频发、基础设施老化等问题日益成为制约城市可持续发展的瓶颈。传统交通管理方法难以应对多模式交通流叠加、突发天气事件、大型活动聚集等复杂场景的动态变化。以纽约市为例，其布鲁克林-皇后区高速公路（BQE）长期受超重卡车违规行驶困扰，导致桥梁结构损伤加速；应急医疗车辆（EMV）在高峰期的响应效率受路况影响显著；2026年世界杯等大型赛事更对区域交通系统提出极致考验。针对这些挑战，纽约大学C2SMART中心的UrbanMITS实验室以"系统之系统"（system-of-systems）为方法论核心，将城市作为天然实验室，开展数字孪生与人工智能（AI）驱动的智能交通系统研

  来源：IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine

  时间：2025-12-03

• 基于博弈论学习的多无人机系统（UGV）公平性感知与及时数据收集技术在工业无线传感器网络（WSNs）中的应用

  摘要：在农业和食品生产中，传感器被广泛用于实时监控生产过程。这些传感器将数据传输到无线传感器网络（WSNs）中的接入点（APs），从而形成了一个基于物联网的先进生产模式。由于电池容量有限，传感器的传输范围受到限制，因此需要无人地面车辆（UGVs）来协助及时收集传感器数据。一个关键问题是多辆UGVs之间的智能协调，以实现安全路径规划和公平、及时的数据收集。然而，这面临着以下挑战：1）实时监控会导致传感器数据量的动态变化；2）未知障碍物（如移动包装容器和车辆）会复杂化WSNs中的安全路径规划和数据收集；3）低效的动作探索会降低动作选择的效率。为了解决这些问题，我们提出了一种基于联盟形成博弈和贝叶斯

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-03

• 网联自动驾驶车辆网络安全挑战与防护技术综述：攻击机制与防御策略的系统性分析

  随着智能网联汽车技术的快速发展，自动驾驶车辆正逐步融入人们的日常生活，从物流配送到城市公共交通，甚至军事侦察和灾难管理等领域都展现出广阔前景。然而，这些高度依赖无线通信和互联网技术的智能车辆，却面临着日益严峻的网络安全威胁。2015年，安全研究人员通过吉普车的Uconnect娱乐系统漏洞，成功远程控制了车辆的制动系统；2024年，杜克大学工程师演示了通过制造"幽灵车辆"欺骗雷达传感器的Sybil攻击。这些真实案例表明，网联自动驾驶车辆(CAVs)作为信息物理系统(CPS)的典型代表，其安全漏洞可能带来严重后果。为了系统分析CAVs面临的网络安全挑战，印度理工学院克勒格布尔校区的Bhosale

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

  时间：2025-12-03

• b-Symbol读取通道中的代码大小约束：一种界限分析方法

  摘要：在经典编码理论中，纠错码旨在保护码字中单个符号位置可能出现的错误。然而，在实际的存储和通信系统中，错误通常会影响多个相邻的符号，而不仅仅是单个符号。为了解决这个问题，引入了符号对读取通道（Cassuto和Blaum，2011年），后来将其推广到b符号读取通道（Yaakobi、Bruck和Siegel，2016年），以更好地模拟这种错误模式。b符号读取通道将符号对读取通道的概念扩展到现代存储和通信系统中的簇状错误情况。通过开发界限和高效编码，研究人员提高了存储设备、无线网络和基于DNA的存储等应用中的数据可靠性。给定整数q、n和b≥2，设Ab(n,d,q)表示存在一个长度为n的b-元码的最

  来源：IEEE Transactions on Information Theory

  时间：2025-12-03

• IEEE I&M Society 2026年度系列学术会议前瞻：从医疗测量到智能电网的跨学科创新

  在当今科技飞速发展的时代，精确的测量技术是推动医疗健康、工业自动化、能源管理和网络通信等领域创新的基石。然而，随着应用场景的日益复杂化和跨学科融合的深入，传统的测量方法面临着精度、实时性、智能化以及多系统协同等方面的严峻挑战。例如，在医疗诊断中，如何实现对人体生理参数的无创、高精度监测？在智能电网中，如何确保广域分布的测量单元实现精准的时间同步与数据分析？在机器人技术和人工智能应用中，如何让传感器更智能地感知和理解环境？这些问题都亟待测量科学与技术提供新的解决方案。为了回应这些挑战，并引领相关领域的未来发展，研究人员通过一系列高水平的国际学术会议平台，分享和交流最新的研究进展与技术突破。相关学

  来源：IEEE Instrumentation & Measurement Magazine

  时间：2025-12-03

• 基于单扬声器与手机麦克风的多径辅助室内声学跟踪方法

  随着智能手机的普及，位置数据在日常生活和工业应用中发挥着越来越重要的作用。然而，全球定位系统（GPS）在室内或地下等环境中无法有效工作，这使得替代技术的开发成为迫切需求。现有的室内定位技术，如Wi-Fi、蓝牙、超宽带（UWB）和声学方法，通常需要部署多个发射器或接收器，或者依赖预先采集的指纹数据，导致安装和实施成本较高。因此，开发一种低成本、易部署且无需预采集数据的室内跟踪方法具有重要的现实意义。近日，发表在《IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation》上的一项研究提出了一种创新的解决方案。该研究由Ibuki Y

  来源：IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation

  时间：2025-12-03

• 双端口电磁方法在生物组织识别与肿瘤精准检测中的突破性研究

  在肿瘤治疗领域，确保手术切除的彻底性直接关系到患者的预后效果。然而，传统影像学方法如超声、磁共振成像(MRI)和X射线主要适用于术前筛查，在手术过程中的实时应用仍面临灵活性和实用性的挑战。更棘手的是，现有单端口电磁检测方法虽然能够通过反射系数分析组织特性，但存在检测速度有限、操作复杂、需要严格校准等问题，且对小于2 mm的病灶识别能力不足。针对这些技术瓶颈，来自北京航空航天大学和中国人民解放军总医院的研究团队在《Electromagnetic Science》上发表了创新性研究成果。他们开发了一种双端口生物电磁识别方法，通过同时分析反射系数和传输系数来提升组织鉴别能力。该方法巧妙利用了不同生物

  来源：Electromagnetic Science

  时间：2025-12-03

• 太赫兹波段超多层各向异性介质中基于传输矩阵法的快速能量检测新方法

  在电磁学研究领域，太赫兹波段因其独特的物理性质一直被视为"技术挑战区"和"未开发地带"。这种波长介于纳米和毫米之间的电磁波，既具有高穿透性又具备优异分辨率，在医疗诊断、通信技术和物体检测等领域展现出巨大潜力。然而，由于太赫兹光源和探测器制备的技术瓶颈，以及缺乏高效的分析方法，特别是对于超多层各向异性介质(UMAM)中能量传播特性的检测，长期以来一直是制约太赫兹技术发展的关键难题。传统上，研究人员主要关注微波频段的层状介质问题，而对太赫兹波段超多层各向异性介质的研究相对匮乏。商用仿真软件COMSOL在处理复杂多层结构时存在计算效率低、资源消耗大等局限性，而传统传输矩阵法(C-TMM)在计算效率上

  来源：Electromagnetic Science

  时间：2025-12-03

• HfO2-FeFETs中的电荷捕获动态与耐久性研究：来自电荷泵技术的洞察

  摘要：我们通过分析界面态和近界面氧化物陷阱，利用两级电荷泵浦（CP）技术研究了基于氧化铪（HfO₂）的铁电场效应晶体管（FeFETs）的耐久性退化。在±5 V、100 ns的条件下，经过10^4次编程/擦除（PG/ER）循环后，界面态的数量增加了约2倍，存储窗口（Memory Window, MW）从1.2 V降低到0.45 V。温度依赖性测量表明，在50°C以上时，随着电荷泵浦电流（CP max）的减小，氧化物陷阱的生成速率加快，这是由于氧化物陷阱的深度占据增加所致。脉冲参数的调整显示，较长的上升/下降时间和较短的保持时间可以减轻存储窗口的退化。循环后，平均界面陷阱密度达到了约4×10^12

  来源：IEEE Electron Device Letters

  时间：2025-12-03

• 利用晚期天然肽修饰方法实现Koshidacins A和B的全合成

  该研究聚焦于抗疟疾天然产物koshidacins A和B的合成路径开发，重点在于突破传统固相合成法在环状四肽体系中的局限性。作者团队创新性地采用液相肽合成（LPPS）技术体系，通过整合可溶性疏水标签（TCbz）的载体化策略，实现了对复杂环状结构的精准构建。研究首先从载体修饰入手，开发出基于TCbz氨基保护的肽段合成方法。相较于传统固相合成法需从C端向N端逐步延伸，该团队采用逆肽链延伸策略，从N端向C端反向构建线性四肽前体。这种拓扑结构 reversal不仅规避了固相合成中常见的二酮哌嗪（DKP）副产物问题，更通过可溶性载体实现规模化生产。载体化模块的引入使中间体在液相体系中的稳定性显著提升，成

  来源：JACS Au

  时间：2025-12-03

• 利用蓖麻油基聚氨酯改善钛表面性能：一种可持续且低细胞毒性的方法

  钛植入物表面改性研究：蓖麻油基聚氨酯涂层的生物相容性探索本研究针对钛植入物表面改性展开系统性研究，重点评估以可再生蓖麻油为原料合成的聚氨酯（PU）涂层的生物医学性能。通过多维度表征与体外细胞实验，系统验证了该涂层在提升表面生物活性、优化细胞相互作用方面的技术优势，为开发可持续的口腔植入体材料提供了新思路。1. 材料制备与基础表征研究采用新型绿色合成路径制备PU涂层。以蓖麻油为多元醇组分，与聚乙二醇（PEG）按质量比2:1混合预聚，再与异氰酸酯（HDI）以4.5:1的摩尔比进行交联反应。通过FTIR光谱证实反应完成度，检测到典型聚氨酯特征峰：3315 cm⁻¹的氨基伸缩振动、1681 cm⁻¹的

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-03

• 基于碳点的荧光传感器，通过Fe3+介导的荧光淬灭与恢复技术检测草甘膦

  碳点（CDs）作为新型纳米材料在环境监测中的应用研究碳点（Carbon Dots, CDs）因其优异的光学性能、低毒性及环境友好特性，近年来在生物成像、环境检测等领域展现出广阔应用前景。本研究通过水热碳化法成功合成了四种不同碳源（抗坏血酸、柠檬酸、马来酸、琥珀酸）与固定氮源（硝酸铵）配比的CDs，系统研究了其光学特性与对草甘膦的传感性能。研究揭示了碳源种类对CDs表面化学及光学性能的关键影响，并开发出具有国际领先检测灵敏度的"关-开"型荧光传感系统。一、碳点材料制备与特性分析1. 材料合成采用水热碳化法在180℃反应8小时制备CDs，通过控制碳源种类（抗坏血酸、柠檬酸、马来酸、琥珀酸）与固定氮

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-03

• 一种综合性1型糖链决定簇库的酶促合成方法

  糖胺聚糖（glycan）作为细胞表面重要的分子识别标志，其结构与功能的研究对疾病诊断和靶向治疗具有重要意义。本研究聚焦于类型-1糖胺聚糖 Determinants 的系统合成及其与糖结合蛋白（GBPs）和单克隆抗体的相互作用机制。类型-1 Determinants 以Galβ1-3GlcNAc为核心骨架，广泛分布于哺乳动物细胞表面，参与细胞黏附、免疫识别、肿瘤进展等关键生理过程。例如，Sialyl-Lewis A（SLeA）是胰腺癌等恶性肿瘤的标志物，而Lewis B（LeB）则是幽门螺杆菌的受体。然而，传统合成方法效率低且难以制备复杂结构，阻碍了糖组学研究与临床应用的进展。研究团队创新性地采

  来源：ACS Catalysis

  时间：2025-12-03

• 微波辅助合成(C12H25NH3)2MnCl4层状钙钛矿：一种快速、可靠且可扩展的固固热能存储方法

  该研究聚焦于开发一种高效、可扩展的固态相变材料（PCMs）合成技术，并探索其在实际应用中的潜力。论文通过对比微波辅助合成（MWA）与传统溶剂热法（ST）的制备效果，揭示了新型合成方法对材料性能的显著提升，同时提出压力烧结技术（PS）解决材料成型难题，为固态PCMs的大规模应用奠定基础。### 一、固态PCMs的技术优势与现存挑战固态相变材料因其无需封装、抗腐蚀性强、体积稳定等特性，被视为替代传统液态PCMs的理想选择。这类材料通过有机-无机杂化结构实现固态-固态相变，其能量存储密度可达液态PCMs的1.5倍以上，同时具备更低的吸放热温度。然而，现有合成方法存在两大瓶颈：其一，溶剂热法需长时间回

  来源：ACS Applied Energy Materials

  时间：2025-12-03

• 通过预冷和可再生热管理技术优化快速加氢过程中的氢储存

  本研究聚焦于氢能储运关键技术突破与经济性优化，针对北非地区高气温环境下的氢燃料电池车加氢效率问题，提出预冷却与新型储氢罐协同创新方案。研究通过H2Fills仿真平台建立多维度分析模型，在摩洛哥卡萨布兰卡开展系统性验证，为发展中国家氢能基础设施建设提供可复制的技术路径。一、技术背景与核心问题全球交通领域碳排放占比达25%，氢能作为零碳能源载体，其储运瓶颈在于高压加氢时产生的热力学效应。现有70MPa储氢罐在20°C环境条件下，储氢量仅19%，且温度每升高10°C导致储氢量下降约1.8kg/h。这种热力学特性直接影响加氢时间与安全性，特别是在北非地区夏季平均气温达35°C的情况下，传统储氢罐技术面

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-12-03

• 综述：对CPVT太阳能系统的全面综述：结构配置、热管理策略以及热电-CFD技术的进展

  集中式光伏热电联产（CPVT）系统作为可再生能源技术的重要分支，近年来在光热转换与电能协同生产领域取得显著进展。该系统通过整合光伏发电与光热转换技术，在单台设备中实现电能与热能的同步产出，其核心价值在于突破传统光伏与光热系统的功能割裂，形成多能互补的新型能源结构。研究显示，此类系统在提升能源综合利用率方面展现出独特优势，其技术突破路径可归纳为三大核心方向：光学结构与光伏组件的协同优化、高效热管理策略的集成创新、以及数值模拟与实验验证的深度融合。在系统架构层面，当前主流技术路径主要分为五大类光学聚光装置：线性菲涅尔反射器通过连续式聚光结构实现平-卧式组件布局，适合大规模地面电站部署；抛物线槽式聚

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-12-03

• MSSDF：一种用于高分辨率多模态遥感图像学习的共享模态自监督蒸馏方法

  遥感领域高分辨率多模态数据表征学习的新突破一、研究背景与问题陈述随着无人机航拍和卫星遥感技术的快速发展，厘米级分辨率的多源遥感数据（如正射影像DOM、数字表面模型DSM）呈现出指数级增长态势。这些数据在保持米级分辨率卫星影像空间特征的基础上，通过DOM-DSM的垂直对齐关系（0.05米像素级配准），为地表三维结构重建提供了革命性数据支撑。当前研究面临两大核心挑战：首先，多源数据的高维异构性导致传统特征融合方法难以捕捉跨模态语义关联；其次，标注数据的稀缺性严重制约了监督学习模型的性能提升。以Google Earth提供的全球三维地表模型为例，其数据量已达PB级，但针对DOM-DSM配对关系的系统

  来源：Information Fusion

  时间：2025-12-03

• PIFGSR：一种用于推荐系统中信息融合的可插拔框架，该框架结合了生成式人工智能（GenAI）技术

  随着生成式人工智能（GenAI）在信息融合领域的快速发展，其在推荐系统中的创新应用逐渐成为研究热点。当前基于扩散模型的推荐系统在缓解数据稀疏性方面取得显著进展，但存在两大核心缺陷：首先，传统扩散模型通过全局随机噪声注入增强数据多样性，但破坏了用户行为序列的时空逻辑，导致生成的伪交互与真实兴趣轨迹存在偏差；其次，现有方法依赖人工设计的领域先验约束，在跨场景迁移时泛化能力受限，且动态平衡噪声强度与语义保真度的设计复杂度高，难以满足实时推荐需求。针对上述问题，研究者提出了一种名为"可插拔信息融合生成框架（PIFGSR）”的创新解决方案。该框架通过三个核心组件的协同工作，实现了生成式模型与用户行为逻辑

  来源：Information Fusion

  时间：2025-12-03

• 生成式人工智能与强化学习在机器人技术中的双重作用：综述

  在人工智能与机器人学领域，生成式AI与强化学习（RL）的结合正推动机器人技术进入新阶段。本文系统梳理了这一交叉领域的最新进展，提出双视角分类框架，并指出未来三大研究方向。以下为深度解读：一、技术融合的驱动逻辑当前机器人发展面临两大核心挑战：一是物理环境感知与抽象表征的鸿沟，二是复杂任务中持续学习与泛化能力的不足。生成式AI通过海量数据预训练，能够构建高维语义表征，而强化学习通过试错机制实现动态优化，两者结合后显著提升了机器人系统的智能水平。例如，LLM（大语言模型）可将自然语言指令转化为具体动作序列，VLM（视觉语言模型）能融合图像与文本信息生成三维场景预测，扩散模型则通过渐进式去噪生成连续动

  来源：Information Fusion

  时间：2025-12-03

• 重新思考基于频率完备性的领域无关持续学习方法

  该研究聚焦于将Transformer架构中的矩阵混合框架拓展至时间序列分类领域，通过系统性实验揭示了模型设计的关键要素及其对性能的影响。研究团队从理论分析和工程实践两个维度出发，针对时间序列数据固有的异质性和复杂性，提出了一套完整的解决方案，其核心价值体现在以下方面：在理论层面，研究重新定义了矩阵混合框架的底层逻辑。传统Transformer模型通过自注意力机制捕捉长程依赖，但时间序列数据具有明确的顺序性和周期性特征。团队创新性地将时间维度和频率维度的信息融合机制嵌入到分块处理阶段，通过构建统一的架构将时域特征与频域特征在早期阶段进行整合。这种设计突破了传统方法仅依赖单一数据表征的局限，使模型

  来源：Information Fusion

  时间：2025-12-03

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