• 利用量子门结合扫描隧道显微镜驱动的电子自旋共振技术来解开自旋纠缠

  量子纠缠是量子信息处理的核心资源，其可控生成和检测仍然是可扩展量子架构中的关键挑战。在这一研究中，我们通过数值模拟，展示了在固态平台上使用电子自旋共振结合扫描隧道显微镜（ESR-STM）实现纠缠自旋态的确定性生成。我们以两个钛原子在MgO/Ag(100)基底上的模型为例，构建了一个双量子比特系统，其动力学过程通过定制的微波脉冲序列进行相干操控。通过实现哈达玛德门（Hadamard gate）和受控非门（CNOT gate），我们生成了贝尔态，并利用基于量子主方程的TimeESR代码对其保真度和纠缠度进行了评估。结果表明，ESR-STM能够在较高保真度下创建纠缠态，为基于原子的量子电路的实现铺平

  来源：Nanoscale Advances

  时间：2025-11-07

• 综述：通过ESR-STM技术探测表面单个自旋的量子相干性和弛豫现象

  现代设备向纳米级别的微型化发展推动了量子信息处理技术的发展，在这一领域中，量子相干性对于基础研究和应用都至关重要。将电子自旋共振（ESR）与扫描隧道显微镜（STM）相结合，已成为在表面进行原子尺度量子传感、模拟和量子比特操作的强大平台。然而，由于STM电路中的环境干扰，量子比特的寿命面临重大挑战，而理解这些干扰的机制需要深入而全面的研究。这篇简短综述总结了利用ESR-STM研究自旋相干性的最新进展，重点关注了包括电子散射和隧穿以及隧道结附近的磁干扰在内的基本退相干途径。通过阐明表面原子和分子自旋系统中退相干的微观起源，我们为提高表面自旋量子比特的量子相干

  来源：Nanoscale

  时间：2025-11-07

• 基于迁移学习方法对MoS2晶体管电极接触特性预测的研究

  数据稀缺是机器学习在材料发现领域应用中的关键瓶颈之一。在这一挑战中，迁移学习可以利用现有的大规模、一致性强的数据来辅助对小规模数据集进行属性预测，从而为材料开发开辟更多可能性。随着多维材料的发现以及晶体管微型化带来的挑战，可用于晶体管的电极材料种类极为丰富，但通过传统实验方法很难对这些材料进行全面探索。因此，鉴于电极接触特性数据的匮乏，本研究提出了一个跨尺度的混合迁移学习框架，该框架将第一性原理计算与二维材料数据库相结合。通过利用基于PBE泛函计算获得的大规模电位高度数据，该框架能够实现对DFT-1/2方法和HSE06泛函计算结果的高精度预测，其均方误差

  来源：Nanoscale

  时间：2025-11-07

• 撤回声明：通过生物信息学方法确定MIG7、TGM2、CXCL8和PDGFC为结肠癌的关键基因，并据此设计多表位疫苗

  由Jing Zhenhai等人发表的论文《利用生物信息学策略识别MIG7、TGM2、CXCL8和PDGFC作为结肠癌的关键基因，并用于多表位疫苗的设计》（《Mol. Syst. Des. Eng.》，2025年，https://doi.org/10.1039/D5ME00104H）已被撤回。 由于对作者信息的真实性、论文的署名情况以及可能存在操控出版流程的迹象的担忧，英国皇家化学会正式撤回这篇发表在《Molecular Systems Design &

  来源：Molecular Systems Design & Engineering

  时间：2025-11-07

• 一种用于检测虚假新闻的自学习多模态方法

  近年来，随着社交媒体的迅猛发展，网络新闻内容呈现出爆炸式增长的趋势。这种增长虽然为公众提供了前所未有的信息获取便利，但也带来了严重的虚假信息传播问题。虚假新闻或误导性内容常常以文本与图像的配对形式出现，例如，一篇新闻文章可能配有一张经过精心设计或篡改的图片，以增强其欺骗性。因此，如何高效且准确地识别这种虚假信息成为学术界和工业界共同关注的焦点。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于自学习的多模态模型，专门用于虚假新闻的分类任务。该模型采用对比学习（Contrastive Learning）方法，这是一种无需依赖标签数据即可进行特征提取的强有力技术。此外，该模型还结合了大型语言模型（Large L

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2025-11-07

• 深共熔溶剂中Betti碱的电化学合成及其作为汞离子荧光探针的创新应用

  在环境监测和生物医学领域，重金属污染尤其是汞离子（Hg2+）的检测一直是个重大挑战。汞离子具有高毒性、生物累积性和持久性，即使微量也存在严重危害。传统检测方法如原子吸收光谱法虽然灵敏，但设备昂贵、操作复杂，难以实现现场快速检测。因此，开发新型高灵敏度、高选择性的汞离子检测技术成为研究热点。在这一背景下，荧光探针技术因其操作简便、响应快速、灵敏度高等优势受到广泛关注。Betti碱作为一类具有立体活性的曼尼希反应产物，因其独特的分子结构和光学特性，在荧光传感领域展现出巨大潜力。然而，传统Betti碱合成方法通常需要使用危险氧化还原试剂，产生大量废弃物，不符合绿色化学原则。如何实现Betti碱的绿色

  来源：BMC Chemistry

  时间：2025-11-07

• 静脉系统三维解剖教学革新：Claude Gillot彩色分段技术的应用与验证

  在解剖学教学领域，血管系统的三维结构理解一直是医学生面临的重大挑战。自17世纪哈维发现血液循环以来，解剖学家们不断探索血管灌注技术——从鲁伊施的蜡质灌注到斯瓦默丹的汞合金注射，但这些传统方法在现代化教学场景中逐渐暴露出局限性。当前医学课程多依赖二维平面图谱进行血管教学，使得学生难以构建完整的空间解剖认知，特别是对下肢静脉系统这种具有复杂穿支网络的结构更是如此。在这一背景下，巴黎解剖学家克劳德·吉洛开发的彩色分段技术为静脉解剖教学带来了突破。该技术通过绿色乳胶灌注结合术后静脉着色，创造出具有立体视觉效果的解剖标本，使每条静脉属支都能通过不同颜色清晰辨识。这项发表于《Anatomical Scie

  来源：Anatomical Science International

  时间：2025-11-07

• 同类增强技术：初步思考

  摘要传统的游戏理论强调玩家的自愿参与、身体自主性以及玩家的能动性。然而，新兴的人机增强技术通过引入玩家与系统之间的共同控制，对这些基础提出了挑战。为此，我们提出了“同质游戏增强”（Homoludic Augmentation）的概念：即有意识地将增强技术整合到游戏中，以扩展、修改或颠覆现有的游戏形式。基于Caillois提出的四种游戏类型——竞争（Agon）、机遇（Alea）、混乱（Ilinx）和模仿（Mimicry）——我们概述了四种相应的同质游戏增强形式：提升竞争性（Arete）、增加风险与机遇（Tyche）、增强感官体验（Dionysia）以及强化角色扮演（Mimesis）。通过历史、文

  来源：Games: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 智能合约与普通用户需求：现状、最新技术及研究议程

  摘要2008年，比特币作为世界上第一种完全去中心化的货币问世，它带来了一种在几乎所有领域都具有广泛应用潜力的技术。尽管这些去中心化技术随后在多种应用中得到了探索，但它们仍远未融入普通人的日常生活中。本文回顾了相关文献，指出了四个主要领域中阻碍去中心化理念被普通用户接受的障碍：1）治理结构；2）安全性；3）可扩展性；4）身份认证。研究结果揭示了当前技术发展的现状，并指出在实现现实世界中的各种应用时，如果不违反去中心化原则，将面临诸多困难，这是其普及的主要障碍。此外，通过将互联网早期普及的过程与去中心化理念进行类比，本文提出了一项研究议程，以解决文献中提到的其他问题。

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 在支付渠道网络中使用无噪声隐私技术进行余额披露

  摘要支付通道网络（Payment Channel Networks, PCNs）是一种提高加密货币可扩展性的新兴方法。PCN能够将大量的支付交易整合为少量的交易，并确保每笔交易都能立即得到确认。该网络由一对对节点之间的支付通道组成，每个通道的总容量被分为两个方向的余额，从而决定了每个方向上可以传输的最大支付金额。如果两个节点之间没有直接的支付通道，它们仍然可以通过网络中的其他通道来完成支付，前提是这些通道具有足够的余额来完成相应的支付。每当有通道被用于支付时，其余额会相应地更新。为了保护支付隐私，通道通常不会公开当前的余额信息。然而，这给路径规划带来了复杂性，因为往往需要通过试错的方法来寻找可

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 利用多层架构改造开放式无线接入网络：一种去中心化方法

  摘要自我主权身份（SSI）是身份与访问管理领域的一项最新发展，它基于分布式账本技术（DLT），为个人和组织提供了对其数据的控制权。相比之下，开放无线接入网络（O-RAN）为用户和移动网络运营商（MNOs）之间共享无线基础设施和数据提供了平台。因此，将SSI与O-RAN集成起来，可以为去中心化、安全的身份管理提供可能，从而促进更加透明、高效且以用户为中心的网络环境。首先，我们提出了总体架构，并进行了详细的威胁模型和安全分析，识别了潜在的漏洞，并解释了我们的多层次安全策略如何缓解这些风险。通过集成量子密钥分发（QKD），认证过程也得到了加强，以确保具备抗量子攻击的安全性。我们进行了模拟测试，评估了

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 一种基于设计的研究方法：架起教师期望与目标设定之间的桥梁

  摘要信息通信技术发展（ICTD）研究在将其成果应用于不同项目或通用人机交互（HCI）领域时常常面临挑战，因为这些研究通常针对特定社区展开。以理论为导向的研究（如关于教师职业抱负的研究）可以促进不同社区之间的合作。然而，为新兴理论（如教师的职业抱负）设计相应的技术本身具有复杂性。本研究采用基于设计的研究（Design-Based Research, DBR）方法，探索为科特迪瓦农村地区的教师设计数字工具以支持他们的职业发展。首先，我们采访了教师，发现数字素养在他们的职业抱负中起着重要作用。随后，我们与16名教师进行了四次焦点小组讨论，了解他们的每周教学计划制定过程及所面临的挑战。研究发现，教师们

  来源：ACM Journal on Computing and Sustainable Societies

  时间：2025-11-07

• 指标至关重要——大型调查中的源相机取证技术

  摘要源相机取证（SCF）技术在数字调查中发挥着关键作用，尤其是在确定犯罪内容的来源方面。虽然传统的SCF方法（如传感器模式噪声（SPN）在验证任务中表现良好，但它们往往无法满足大规模筛查的需求。本文提出了评估重点的转变，从以验证为导向的指标（例如误报率，旨在防止错误定罪）转向以调查为导向的指标（例如召回率，优先考虑最小化证据损失）。为此，我们评估了三种方法：经典的SPN方法；CompaRe，一种高效的基于SPN的改进版本；以及Media Source Similarity Hash（MSSH），一种利用JPEG结构元数据的非SPN方法。在当代数据集上，MSSH实现了完美的召回率（1.0），尽管

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 利用生成式人工智能推动公共服务创新：印度尼西亚迈向智慧政府的路径

  摘要生成式人工智能（Generative AI）已成为一项变革性技术，它能够通过简化行政任务、提升数据分析能力以及促进更加个性化的公民互动来重塑公共部门的运作方式。尽管其潜力巨大，但在如何有效将生成式人工智能整合到政府流程中仍存在关键性差距，尤其是在像印度尼西亚这样的发展中国家，那里官僚主义效率低下且基础设施受限。本研究通过采用混合方法进行调查来填补这一空白：一方面通过对多个领域中生成式人工智能应用的系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）为公共服务创新提供依据；另一方面，与印度尼西亚政府、学术界和工业界的重点利益相关者进行了专家访谈。研究结果表明，生

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 信息安全中的人为因素：一项定量研究及预防社会工程攻击的技术解决方案

  摘要人为因素在社交工程攻击中起着关键作用，这些攻击利用人类的行为、认知偏见和心理弱点来操纵个体并突破安全协议。由于缺乏对这些人因素的全面理解以及有效的应对措施，攻击者能够在全球范围内成功实施社交工程攻击，从而导致严重的安全漏洞。根据2023年《互联网犯罪报告》，假冒身份和商业电子邮件入侵是成本最高的攻击类型之一，分别造成了29亿美元和13亿美元的损失。本文通过真实案例研究，探讨了人为因素在社交工程攻击中的作用及其日益普遍的趋势和影响。此外，还回顾了现有文献中的各种安全框架和技术，分析它们的优点和局限性，为新的概念性安全框架奠定了基础。为了深入理解这些问题，我们设计了一份定量问卷，收集了208份

  来源：Digital Threats: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 大型语言模型在创意和假设生成任务中的适应性研究：下游任务适配、知识蒸馏方法及其挑战

  摘要创意过程（如想法生成和假设构建）需要较高的推理能力。头脑风暴、分析推理、归纳推理等多种推理方法已被证明在这一领域的研究中非常有效。为了应对这些具有挑战性的任务，机器学习技术得到了广泛研究。然而，这些技术在推理能力方面存在局限性，无法完全满足需求，因此语言模型的出现为这一方向的研究带来了新的活力。大型语言模型（LLMs）已成为实现高效生成任务和支持语言理解的最新技术。BERT、BARD、GPT 和 LLaMa 等模型主要基于Transformer网络架构，在文本分类、情感分析、语言推理、问答、文本摘要和命名实体识别等下游任务中取得了显著成果。然而，将这些模型应用于想法生成和假设构建等新兴任务

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2025-11-07

• 可扩展性三难问题的缓解与再现：双层拜占庭容错区块链中最优分片技术的数学分析

  摘要双层共识机制通过采用分片技术提升了拜占庭容错区块链（BFT BCs）的交易处理性能。在这种机制中，验证节点被划分为多个分片。在每个分片内部，会形成较低层次的共识；而较高层次的共识则汇总来自各分片领导者的决策，从而显著降低了通信开销。本文利用数学模型对双层共识机制中分片对平均交易吞吐量的影响进行了理论分析。通过随机分析来模拟广播时间和区块生成时间，我们推导出了平均吞吐量的数学表达式，该表达式与通过ShardEval获得的仿真结果在定性上是一致的。此外，我们确定了能够最大化平均吞吐量的最佳分片数量，证明了在配置最优的双层BFT BC中，可以缓解可扩展性三难问题，从而在提高去中心化程度的同时增强

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 使用可解释性的聚类方法识别可疑的区块链交易

  摘要区块链是一种分布式账本技术，它为参与者提供伪匿名性以保护隐私。然而，恶意行为者利用这一特性来隐藏他们通过网络攻击、黑市交易、洗钱和庞氏骗局获得的非法收益。最近，FBI从“丝绸之路”黑市没收了价值超过400万美元的比特币，这表明金融监管机构和执法部门面临的问题非常严重。因此，分析和识别这些恶意行为者对于规范数字资产交易至关重要。机器学习模型可以帮助检测区块链网络中参与者之间的模式和相关性，而这些模式和相关性可能通过传统方法难以发现。在区块链网络中，与非法活动有关的参与者数量远少于与正常活动有关的参与者数量。此外，关于这些恶意行为者的标记交易数据也非常有限。这些限制使得训练监督学习模型以提供实

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 揭示公共采购与新兴技术的研究现状：一种基于文献计量分析和共现网络研究的顶级建模方法

  摘要本研究采用文献计量分析、共现网络分析和主题建模技术，为政策制定者、实践者和研究人员提供支持，帮助他们就公共采购和新兴技术中的资源分配及研究重点做出明智的决策。研究旨在了解当前的研究现状，强调各类主题的重要性，从而指导相关努力，以增进知识、促进创新，并优化新兴技术在公共采购中的应用效果。研究方法包括从Scopus数据库收集文献数据，并根据确定的主题或关键词构建共现网络。此外，还运用Bibliometrix、LDAShiny和ggplot2等工具对共现网络进行深入分析，同时借助Biblioshiny和LDAshiny应用程序进行数据可视化。研究结果表明，有必要让研究人员及时了解机器学习、数据挖

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2025-11-07

• 将信息通信技术（ICT）设备作为公共资源重新利用：一种促进集体使用的产权与治理模式

  摘要理解产权在管理信息和通信技术（ICT）设备（主要是计算机）中的作用，对于解决资源浪费问题以及实现数字包容性和可持续发展目标至关重要。尽管ICT设备的获取、使用和处置主要受私有财产权的约束，但再利用生态系统却展现出显著的优势。在这些生态系统中，各种参与者共同合作，以最小的环境和经济成本回收废弃的ICT设备，对其进行翻新、维护和再利用。本文借鉴了“公共资源池”理论，提出了一种利用产权来规范ICT设备再利用的模型，并通过一套权利体系来构建这些再利用生态系统的结构。该模型基于西班牙加泰罗尼亚理工大学和非营利组织Pangea的研究人员开发的eReuse项目。该模型能够捕捉集体行动的模式，根据参与者角

  来源：ACM Journal on Computing and Sustainable Societies

  时间：2025-11-07

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