• 综述：用于改善氧演化反应的轨道杂化技术进展

  李雷成|白萌|袁伟|杜冰冰|褚宪旭华北水利水电大学生态与环境学院，中国河南省郑州市450046摘要电催化氧进化反应（OER）是水电解和金属-空气电池中的关键半反应。然而，其固有的缓慢四电子动力学限制了这些先进能源转换技术的整体效率和速率，因此需要开发高性能的OER电催化剂。最近的研究表明，催化剂内部的原子轨道杂化显著增强了OER过程，带来了诸如优化d带中心位置、增加高活性位点的暴露度、加速电子转移以及通过更强化学键提高稳定性等优势。为了指导基于轨道杂化策略的先进OER电催化剂的未来发展，本综述总结了该领域的最新进展。我们首先定义了轨道杂化并讨论了其基本效应，随后详细研究了具有不同轨道杂化类型（

  来源：Fuel

  时间：2025-12-06

• 基于三维立方正弦逻辑耦合映射和改进的奇里科夫映射的图像加密技术

  以下是对该研究工作的详细解读，重点分析其创新性、技术实现及实验验证：一、研究背景与动机数字图像加密技术因其在医疗影像传输、军事通信等领域的广泛应用而备受关注。传统方法存在两大痛点：其一，依赖单一混沌映射（如Logistic映射、Lorenz吸引子）导致系统可预测性较高；其二，对彩色图像处理时，各颜色通道间的相关性未被充分消除。例如，部分算法虽采用像素置换技术，但未有效解决多通道耦合问题，导致加密后的图像仍存在可被利用的统计规律。二、核心创新点1. **双混沌系统协同机制**：研究首次将3D立方正弦逻辑耦合映射（CSLCM）与改进Chirikov映射进行有机整合。前者通过三个耦合变量（x,y,z

  来源：Franklin Open

  时间：2025-12-06

• 利用DNA条形码技术识别鱼鳔：一种用于国际贸易监测的方法

  本研究聚焦于国际鱼鳔贸易的物种鉴定与监管挑战，以巴西圣保罗瓜鲁柳斯国际机场查获的120份鱼鳔样本为研究对象，采用分子生物学技术揭示其物种构成与贸易流向。研究团队通过DNA条形码技术对样本进行物种鉴定，发现涉及8个物种，其中亚马逊弱鳎（C. acoupa）和Gillbacker海鲶鱼（S. parkeri）被列为易危物种。这一发现不仅为亚马逊流域鱼类资源保护提供了科学依据，更揭示了当前国际贸易监管体系的重大漏洞。在技术方法层面，研究采用COI基因序列进行物种鉴定。通过对干燥处理后形态不清晰的鳔组织进行DNA提取，利用改良的PCR扩增程序获取650bp左右的基因片段，再通过ABI 3500测序仪进

  来源：Forensic Science International: Reports

  时间：2025-12-06

• MATRIX-HAR：一种轻量级的基于时间运动引导的特征网络，采用自适应时间分辨率的迁移学习方法，用于资源受限的环境下的事件相机人体动作识别

  Muhammad Hamza Zafar|Syed Kumayl Raza Moosavi|Filippo Sanfilippo挪威格里姆斯塔德阿格德大学工程科学系，4879摘要基于事件的相机因其高时间分辨率、低延迟以及对光照变化的强适应性，已成为传统传感器在人类行为识别领域的一个有前景的替代方案。然而，现有方法在捕捉事件流中固有的复杂时空动态方面存在困难，尤其是在具有挑战性的环境条件下。在本文中，我们提出了一种名为“轻量级时间运动引导特征网络与自适应时间分辨率迁移学习相结合的基于事件相机的行为识别系统（MATRIX-HAR）”，这是一种专为基于事件的人类行为识别设计的新型深度学习架构，它结合

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 场景感知的向量化内存多智能体框架，结合跨模态差异化量化技术（VLMs），用于辅助视障人士

  该研究针对视障人士环境感知与导航需求，提出了一套融合模型压缩与多智能体协同的创新技术体系。研究团队通过构建双模态差异化量化框架与场景感知向量记忆多智能体系统，在保持AI能力的前提下显著降低了计算资源需求，同时突破了传统单视角感知的局限。在模型压缩方面，团队创新性地提出跨模态差异化量化策略。视觉编码器采用8位定点量化与混合精度量化相结合的方式，保留超过95%的原始精度；而跨模态融合模块则通过动态权重分配机制，在保证语义对齐精度的前提下将量化精度从16位降低至4位。这种分层量化方法使19B参数规模的VLM内存占用从38GB压缩至11.3GB，经MMBench验证显示模型性能仅下降2.05%。特别值

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 针对恶劣条件下的深度估计，提出了一种参数高效的多模态自适应方法

  恶劣天气条件下的深度估计技术革新与多模态融合路径研究一、技术背景与问题界定在自动驾驶技术发展过程中，环境感知系统的可靠性始终面临严峻挑战。当车辆遭遇雨雾、夜间或极端天气时，传统基于阳光环境训练的深度估计模型会出现显著性能衰减。具体表现为LiDAR传感器受水雾反射干扰、摄像头在低光照条件下特征模糊、以及天气导致的纹理退化等问题。这些技术瓶颈直接威胁自动驾驶系统的安全性和稳定性，特别是在复杂天气场景下的实时深度感知能力。现有解决方案主要分为三类：第一类采用生成对抗网络（GAN）进行跨域图像转换，但存在数据依赖性强（需大量目标域数据）、计算成本高（约增加30%参数量）的缺陷；第二类引入可学习参数增强

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 在雨雾天气下，基于单目相机的自动驾驶系统感知能力提升：一种高效的视觉变换器方法

  在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的发展中，视觉感知的可靠性始终是关键挑战。随着气象条件复杂化，雨雾天气对车载摄像头的影响尤为显著。当前研究多聚焦于单一致性问题（如雨滴或雾霾）的修复，却忽视了雨雾复合污染场景下系统性能的系统性衰减。本文提出基于视觉Transformer的解决方案，通过融合深度感知与语义约束，在保持实时处理能力的同时，实现雨雾复合退化的高效修复。研究背景显示，雨雾天气对视觉系统的破坏具有双重性：雨 streaks 混淆近距物体细节，而雾效降低中远距离物体对比度。这种复合效应导致现有单模块修复系统在极端天气下存在性能瓶颈。文献分析指出，虽然CNN架构在传统场景中表现优异，但

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 一种多维度实例加权与动态监督信号选择方法，用于资源匮乏的跨语言摘要生成

  跨语言低资源环境下的摘要生成优化策略研究一、研究背景与问题提出当前跨语言摘要（CLS）研究面临显著的数据资源分布不均问题。以英语和汉语为代表的丰富语言资源已形成成熟的数据集（如En2ZhSum），但低资源语言（如越南语、缅甸语）受限于翻译工具性能和语料稀缺性，难以通过传统轮转翻译策略构建高质量数据集。具体表现为：正向翻译生成的目标语言摘要质量不稳定，逆向回译验证时大量数据被过滤，导致有效训练样本不足。传统处理方式在数据规模和质量间存在矛盾——提高过滤阈值虽能保证数据质量，但会急剧缩减样本数量；降低阈值虽能扩大数据规模，但会引入大量低价值样本。二、核心方法论创新（一）多维度质量评估体系针对低资源

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 在基于矩阵结构的制造系统中，通过大模型与小模型的协同方法实现知识驱动的单元生成

  高端电子制造中的矩阵型制造系统知识驱动型细胞形成方法研究制造业正面临全球供应链波动、市场需求多变等多重挑战，特别是高精度电子设备制造（HEEM）领域，传统生产模式难以应对复杂工艺流程、频繁的定制化需求和人力与机器协同的挑战。南京科技大学机械工程学院Miao Wang、Yifei Tong、Cunbo Zhuang团队针对矩阵型制造系统（MMS）的细胞形成难题，提出了一套融合知识工程与优化算法的解决方案，为复杂制造环境下的柔性生产转型提供了创新路径。传统MMS研究多聚焦于系统建模、仿真优化和调度策略，而基础性难题——如何动态构建适应性强、资源利用率高的制造单元——长期存在理论瓶颈。现有知识辅助聚

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 面向现实世界中废弃物品检测的基础研究框架：无需训练的基准方法及标准化测试标准

  智能监控系统中的遗弃物检测研究框架创新（摘要部分深度解读）该研究团队针对现实环境中的遗弃物检测（AOD）系统开发提出了创新性解决方案。研究聚焦两个核心突破点：首先构建了无需训练的基准检测系统，其次建立了标准化的评估体系。这两个突破共同形成了完整的AOD研究框架，有效解决了当前系统存在的身份跟踪断裂和所有权判断模糊两大技术痛点。（系统架构解析）提出的基线系统采用模块化设计，整合了两大核心组件：1）基于CLIP-SORT的类无关追踪器；2）动态所有权推理模块。前者通过跨模态特征匹配解决目标物体在遮挡或检测中断情况下的身份维持问题，后者则通过时空关联分析判断物体是否真正被遗弃。这种架构设计既保证了系

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 基于CNN-GNN的特征识别与模糊多属性决策方法（MCDM）在STEP文件中的策略排序：智能机械加工决策的案例研究

  该研究提出了一种基于深度学习的自动特征识别（AFR）与混合多准则决策模型（MCDM）的集成框架，旨在从ISO 10303-21 STEP文件中直接生成智能加工策略。研究以机械制造中的几何特征识别与加工决策为核心，结合了计算机视觉、图神经网络和模糊决策分析方法，为数字化制造系统提供了端到端的解决方案。在特征识别方面，研究创新性地融合了卷积神经网络（CNN）与图神经网络（GNN）的双重优势。CNN通过三维网格数据提取几何特征，能够有效识别孔、凹槽等标准制造特征；而GNN则通过构建CAD模型的图结构，捕捉特征间的拓扑关联性。这种混合架构在处理复杂几何时表现出显著优势，特别是在存在相交特征或嵌套结构的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-06

• 基于改进的快速区域检测算法和卷积神经网络模型的在线多通道实时检测方法及设备，用于检测冬枣表面的缺陷

  冬季枣缺陷检测与智能分拣系统研究进展解读一、研究背景与产业需求冬季枣作为药食同源的特色农产品，其表面缺陷（裂纹、日灼、机械损伤等）直接影响商品价值与经济效益。传统分拣设备存在精度低（约70-80%）、效率慢（处理量不足200颗/分钟）、成本高（单台设备价格超50万元）等痛点。据中国枣产业协会统计，2023年因分拣不当造成的经济损失达2.3亿元，其中缺陷漏检率高达35%。因此，开发低成本、高精度、实时性的智能分拣技术具有重要现实意义。二、技术路线创新该研究采用"算法优化+专用硬件"双轨并进策略，在三个维度实现突破：1. 检测算法革新：构建ResNet50-SE-FPN协同架构- 代替传统VGG1

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-06

• 全局-局部对比学习：一种基于多操作条件引导的少样本跨域轴承故障诊断方法

  该研究针对旋转机械轴承故障诊断中的跨域适应难题，提出了一种融合多工况引导的全局-局部对比学习方法。研究团队通过系统分析现有单源域方法在跨工况诊断中的局限性，创新性地构建了双路径对比优化机制，有效解决了数据稀缺条件下的域适应与特征可分性问题。在问题分析层面，研究指出传统单源域方法存在两个关键缺陷：首先，决策边界对目标域分布的适应性不足，导致跨域诊断精度受限；其次，对局部特征差异的忽视使得模型容易过拟合，特别是在样本稀缺时更易产生负迁移。通过文献综述可见，当前主流方法如基于卷积神经网络的深度诊断模型、Transformer增强型方法等，虽然在不同场景下取得进展，但普遍存在特征空间结构松散、跨工况泛

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-06

• 通过动态模糊隶属度和注意力融合技术提升多模态情感识别能力

  本研究针对多模态情绪识别（SER）领域的技术瓶颈，提出了一种新型架构FleSER。该方案通过动态模糊隶属机制与注意力融合策略的协同创新，有效解决了现有系统在跨场景泛化、多模态整合效率以及复杂情绪分类等方面的局限。研究团队在三个权威数据集上的实验表明，FleSER较现有最优模型在IEMOCAP数据集上提升1.91%准确率，ESD数据集上突破6.37%的性能增益，特别是在处理重叠情绪和非标准情感类别时展现出显著优势。多模态情绪识别的核心挑战在于如何有效整合语音、文本、面部表情等多源异构数据。传统方法多采用静态融合策略，例如早期融合将不同模态特征直接拼接，后期融合则需复杂的特征对齐处理。此类方法在处

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-06

• 综述：全球海水淡化产业展望及先进的盐卤资源化利用技术

  这篇论文系统性地分析了海水淡化（SWRO）副产物浓缩盐水（brine）的资源化潜力，涵盖技术分类、全球应用现状、资源回收可行性评估及典型案例研究。以下是对全文的核心内容解读：### 一、全球海水淡化与浓缩盐水产生现状1. **技术分布与区域差异** 全球海水淡化以反渗透（RO）技术为主（占比68%），热力型技术如多效闪蒸（MSF）和MED在SWRO（海水反渗透）中应用广泛。中东地区（占全球SWRO产能的33%）因气候和能源优势成为主要应用区，而欧洲和北美更多依赖中小型淡化设施。2. **浓缩盐水（Brine）的全球产量** 2024年数据显示，全球SWRO过程日均产生约121.

  来源：Desalination

  时间：2025-12-06

• 混合方法项目影响评估：减少获得医疗服务的经济障碍（REBAHS）长期初级卫生保健补贴计划（LPSP）II在黎巴嫩的实施

  本文对国际医疗协会（IMC）和普瑞门捷国际（PUI）在黎巴嫩实施的“降低经济障碍以获取医疗服务”（REBAHS）LPSP II项目进行了系统性评估，重点分析了该计划对基层卫生中心（PHCCs）服务利用、患者健康结局及系统可持续性的影响。研究采用混合方法，结合定量数据分析与定性访谈，为类似项目在冲突地区及资源有限国家的实施提供了重要参考。### 一、项目背景与实施框架该计划作为2018年启动的REBAHS项目的延续，于2022年5月由IMC和PUI联合推出，旨在通过财政补贴降低医疗成本，覆盖叙利亚难民及弱势群体。项目核心机制包括：1. **服务包模式**：提供涵盖高血压管理、糖尿病筛查、乳腺癌早

  来源：PLOS Global Public Health

  时间：2025-12-06

• 利用机器学习方法进行无偏分位数显著性检验

  在统计学领域，针对高维数据中协变量筛选的挑战，近年来非参数检验方法逐渐成为研究热点。本文聚焦于条件分位数回归模型中协变量集的增量信息检验，提出基于机器学习偏差校正框架的新型检验 procedure，并通过集成策略显著提升检验效能。这项研究在多个维度实现了方法论的突破，对后续相关研究具有重要参考价值。传统检验方法多基于参数假设，如线性回归模型下的t检验或F检验。这些方法在模型设定正确时具有良好性质，但面对现实数据中常见的非线性关系、交互效应及高维特征时，容易因模型误设导致检验效力下降。以生物信息学领域为例，在基因表达数据与代谢产物关联分析中，研究者常需从数千个基因中筛选出具有显著影响的因子。Ja

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2025-12-06

• 综述：21世纪的心内膜炎：感染性心内膜炎的病因、临床表现、诊断和治疗方法的新进展

  近年来，感染性心内膜炎（EI）的临床特征、病原谱及治疗策略均呈现显著变化。本文系统梳理了2000年后EI诊疗领域的重要进展，结合临床实践中的新挑战进行深度解析。一、流行病学特征与高危因素演变1. 患者结构变化- 年龄中位数由45岁上升至58岁（2010-2022）- 65岁以上患者占比达46%，其中23%合并至少3种基础疾病- 性别差异缩小，男性发病率仍保持1.5倍优势2. 病原谱重构- 葡萄球菌属占比从35%增至51%（2015-2023） - S. aureus：占比由18%升至27% - S. coagulase-negative：占比由9%升至24%- 肠球菌属：占比从12%升至1

  来源：Cirugía Cardiovascular

  时间：2025-12-06

• 开放创新与可持续绩效：发展中国家制造业的系统性文献综述与研究议程

  制造业活动对气候变化的加剧作用已成为全球焦点，尤其是发展中国家工业化进程中的资源消耗与温室气体排放问题。据研究显示，制造业贡献了全球近四分之一的温室气体，主要源于能源密集的生产流程、物料运输及产品制造。与此同时，发展中国家制造商在推行可持续实践时面临技术滞后、资金短缺及制度支持不足的困境。在这一背景下，开放创新（Open Innovation, OI）作为一种通过内外知识整合加速创新的模式，被寄望为破解可持续发展难题的钥匙。然而，现有研究多集中于欧美日等发达国家，对制度环境迥异、资源禀赋薄弱的发展中国家关注严重不足。这种失衡使得OI在促进可持续绩效（Sustainable Performanc

  来源：Journal of Management & Organization

  时间：2025-12-06

• 基于图像处理的工业粉尘实时监测技术：控制环境实验与特征浓度映射研究

  在现代化采矿和制造业中，空气中飘浮的粉尘颗粒不仅严重威胁着工人的呼吸系统健康，导致尘肺病和硅肺病等职业性疾病，还会加速设备磨损、降低能见度，甚至引发可燃性粉尘爆炸风险。尽管各国监管机构都制定了严格的粉尘暴露限值标准，但工业现场仍然缺乏有效的实时监测手段。传统的光学仪器虽然能够提供快速读数，但容易受到粒径分布、湿度和折射率变化的干扰，而基于滤膜采样的重量法虽然准确，却需要漫长的采样时间和离线分析，完全无法满足现代工业自动化生产线对高频、空间分辨监测的需求。正是在这样的背景下，一项发表在《International Journal of Coal Science & Technology》

  来源：International Journal of Coal Science & Technology

  时间：2025-12-06

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