• 更正：柔性钙钛矿太阳能电池可扩展涂层技术的进展与策略

  近年来，柔性钙钛矿太阳能电池（Flexible Perovskite Solar Cells, F-PSCs）因其轻质、可弯曲和大面积制造的潜力，成为光伏技术领域的重要研究方向。随着研究的深入，科学家们不断探索和改进可扩展的涂布技术，以提高其性能、稳定性和生产效率。这些技术的进步不仅推动了实验室阶段的研究成果，也为未来的商业化应用奠定了基础。然而，在一篇名为《Scalable Coating Techniques for Flexible Perovskite Solar Cells》的文章中，作者们发现其原始手稿中的部分图注未正确标注所引用工作的来源，这一疏漏可能影响读者对相关研究的准确理解

  来源：Sustainable Energy & Fuels

  时间：2025-11-02

• 通过改进的无电极局部阳极氧化技术实现高精度原子力显微镜（AFM）切割石墨烯，以用于电子能带工程

  原子力显微镜（AFM）结合无电极局部阳极氧化（EFLAO）技术对石墨烯进行切割，具有极高的便捷性和灵活的图案设计能力，已被广泛应用于石墨烯及其纳米结构的各种实验研究中。然而，该技术的制造精度（即蚀刻纳米沟的宽度）一直限制在60–100纳米范围内，这阻碍了其在实现量子限制效应或调控能带结构方面的潜力。在此，我们提出了一种改进的EFLAO技术，能够将纳米沟的宽度精确控制在15纳米以内，从而实现周期为50纳米的石墨烯纳米带（GNR）阵列的可靠制备。我们还证明了这种具有极小周期的GNR阵列可以作为周期性栅极，用于调控石墨烯的能带结构并制备人工石墨烯超晶格。这种改

  来源：Nanoscale

  时间：2025-11-02

• 一种通过将机器学习应用于紫外线等离子体工程自荧光时间衰减序列（AFTDS）来分类单胺类神经递质的新方法

  本研究提出了一种结合先进等离激元纳米材料与机器学习（ML）技术的混合方法，用于高精度检测生物分子。我们采用了一种创新的等离激元基底——铝凹面立方体（AlCNCs），以增强神经递质如多巴胺（DA）、去甲肾上腺素（NE）和3,4-二羟基苯乙酸（DOPAC）的本征荧光信号。AlCNCs通过其独特的几何结构，能够显著放大微弱的荧光信号，使得无需使用探针或标记的检测成为可能，从而实现对这些分子的高度敏感和特异性识别。为了进一步提高分类的准确性，我们引入了机器学习算法，其中长短期记忆网络（LSTM）在分析时间依赖的荧光数据方面表现尤为突出。与K近邻（KNN）和随机森林（RF）算法的比较显示，LSTM在区分

  来源：Nanoscale Advances

  时间：2025-11-02

• 猪胃螺杆菌尸检诊断技术比较研究：印片细胞学、脲酶试验与实时PCR的效能评估

  在现代化养猪业中，胃溃疡已成为制约生产效益的关键因素之一。这种疾病不仅导致饲料转化率下降、生长迟缓，更引发动物福利的严重关切。特别值得注意的是，位于食管区(pars oesophagea)的胃黏膜因缺乏腺体保护层，极易受到胃酸和消化酶的侵蚀，成为溃疡的高发区域。尽管精细饲料、应激等因素已被确认为风险因素，但幽门螺杆菌(Helicobacter spp.)尤其是猪螺杆菌(Helicobacter suis)的定植作用近年来备受关注。这种革兰氏阴性螺旋形细菌在屠宰期猪群的感染率可达60-90%，其分泌的脲酶能分解尿素产生氨，改变局部pH值，为细菌在强酸环境中的生存创造条件。目前针对猪胃幽门螺杆菌的

  来源：Veterinary Research Communications

  时间：2025-11-02

• 地震关联谱：核电站多组件易损性中频率与楼层依赖性关联的估计方法

  Highlight这项研究通过两种替代方法推进了SPRA中关联性的处理：1. 基于模拟的多组件易损性分析方法，直接从响应模拟中生成联合易损性曲线，固有地包含了关联性，尽管计算成本相对较高但仍可承受；2. 地震关联谱（SCS），它以无显著额外成本的方式表征跨频率和结构位置的关联性，提供可整合到现有复合易损性框架中的偏相关系数。两种方法都依赖于物理信息模拟而非假定的依赖模型，为建模依赖失效提供了定量基础。Section snippetsSPRA中定量关联性处理的新框架地震概率风险评估（SPRA）是一个综合框架，可分为五个主要步骤：1）概率地震危险性分析，2）地震需求分析（例如，计算结构内响应），3

  来源：Engineering

  时间：2025-11-02

• Fed-Joint：基于联邦学习的非线性退化信号与失效事件联合建模在剩余使用寿命预测中的创新应用

  亮点 (Highlights)•提出Fed-Joint框架，首次将传统集中式、参数化的联合建模扩展至联邦化、非参数化的联合建模框架。•采用非参数化的多输出高斯过程（MGP）灵活捕捉资产退化信号的复杂非线性行为，无需预设函数形式。•集成Cox比例风险（CoxPH）模型，稳健分析失效事件与退化模式的关系。•在联邦学习（FL）设置下实现协同建模，各站点仅交换模型参数，原始数据保留本地，解决数据隐私与所有权问题。•通过综合仿真和案例研究（涡扇发动机退化信号和锂离子电池容量衰减数据）验证了方法的优越性。联邦RUL预测 (Federated RUL prediction)近年来，利用隐私保护联邦学习（FL

  来源：Engineering

  时间：2025-11-02

• 基于分层聚类重要性采样算法的预测失效概率估计与更新方法研究

  Section snippetsThe definition of PFP考虑具有指定nθ维分布参数向量θ = {θ1, θ2, ⋯, θnθ}的n维随机输入向量X = {X1, X2, ⋯, Xn}，失效概率Pf(θ)可由公式(1)定义，其中fX(x|θ)表示在固定分布参数向量θ下X的概率密度函数（PDF）。F = {G(x) ≤ 0}表示由依赖于随机输入向量X的性能函数G(x)定义的失效域。在工程应用中，通常难以获得...The basic idea of the LC-IS and the comparison with the related similar methods本节提出了分

  来源：Engineering

  时间：2025-11-02

• 乳制品工业脱碳的氢能利用路径：帕马森干酪生产系统的技术经济情景分析

  在全球碳中和的浪潮中，乳制品工业作为碳排放的重要来源之一，其热工过程的脱碳路径亟待探索。据统计，乳制品行业贡献了全球约4%的人为温室气体排放，其中奶酪生产更是能源消耗大户。以意大利著名的帕马森干酪为例，每生产一个奶酪轮就需要约66 kWh的热能，传统上这些热能主要来自甲烷燃烧，导致大量二氧化碳排放。面对这一挑战，绿色氢能因其燃烧时零碳排放的特性，被视为替代化石燃料的理想选择。然而，将绿氢应用于食品工业热工过程仍面临技术集成复杂、经济性不明朗等多重障碍。为系统评估氢能在乳制品工业的应用潜力，意大利摩德纳雷焦艾米利亚大学工程系的Marco Puglia等研究团队在《International Jo

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-11-02

• 面向智能手机应用的AI驱动UI过渡直观性检测新方法

  亮点 (Highlights)•1.一个支持对UI过渡进行用户模拟的人工标注基准数据集及相关人因洞察。•2.基于人工标注数据集构建的AI模型及提示策略，用于预测和解释用户对链接UI元素的选择。AI驱动的用户模拟模型 (AI-driven user simulation models)基于第3节收集的数据集和人因洞察，我们开发了AI驱动的用户模拟模型，以辅助UI/UX设计师进行UI过渡的形成性评估。具体来说，我们专注于两项任务：•1.不确定性预测 (Uncertainty prediction)：预测并解释用户在选择当前屏幕上的UI元素以到达目标屏幕时感到多么不确定。•2.链接UI预测 (Lin

  来源：International Journal of Human-Computer Studies

  时间：2025-11-02

• 模拟真实学习过程：基于预习-分层学习-复习策略的黑盒域自适应方法

  研究亮点我们重点阐述以下主要贡献：• 提出新型三阶段BDA框架PDLR，基于黑盒域自适应特性，从宏观视角模拟真实学生学习策略构建整体训练方案。• PDLR创新性引入预习（Preview）、分层学习（Differentiated Learning）和复习（Review）三阶段训练法：通过预习阶段确保模型获取基础知识与稳定特征；采用样本分级策略实现由易到难的渐进式学习；利用复习机制避免少数类别知识的遗忘。• 本方法在多个基准测试中达到最先进性能，验证了其有效性与普适性。结论本文提出模拟真实学习策略的新型三步骤BDA框架PDLR。具体而言，我们首先通过预习阶段使模型掌握基础知识与稳定特征；随后在分层

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-11-02

• 基于三重粒度条件引导扩散模型的糖尿病视网膜病变分类方法TCG-DiffDRC研究

  Highlight本文的创新亮点在于：1）构建了首个面向糖尿病视网膜病变分类的三重粒度条件引导扩散模型TCG-DiffDRC；2）提出分类引导噪声调整机制（CGNAM）动态优化扩散过程；3）将分割掩码作为正则化项嵌入损失函数，增强病灶区域结构一致性。Diabetic retinopathy classification糖尿病视网膜病变（DR）作为糖尿病最常见并发症之一，其早期筛查和精准分级对临床干预至关重要。近年来，基于深度学习的方法已成为DR自动分类的核心工具，主要研究方向包括：基于卷积神经网络（CNN）的改进架构、Transformer与自监督表征学习方法，以及基于生成模型的方法。Meth

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-11-02

• 太阳能热发电用自由活塞斯特林发电机瞬态活塞位移超调的快速预测与抑制方法

  在追求可持续发展的全球背景下，太阳能等可再生能源的利用日益受到重视。太阳能热发电技术因其能够将太阳能以热能形式储存并稳定发电而备受青睐。自由活塞斯特林发电机（Free Piston Stirling Generator, FPSG）作为一种高效、环保的热电转换装置，在这一领域展现出巨大潜力。它仅需加热器与冷却器之间的温差即可发电，且其部件无摩擦地密封于腔体内，具有免维护、高可靠性等优点。然而，FPSG也面临着严峻的挑战。其双活塞振动系统（排出器活塞和动力活塞）通过内部压力波动态耦合，而非机械连接，这种独特的结构使得分析和控制其动态响应变得复杂。当输电线路因自然灾害或操作失误发生物理损坏，导致开

  来源：Green Energy and Intelligent Transportation

  时间：2025-11-02

• 基于集成方法的预测分析在多渠道零售业中的需求预测应用

  在当今快速发展的商业环境中，精准的销售需求预测对于优化库存管理、提高运营效率以及支持战略决策具有至关重要的作用。特别是在多渠道零售场景中，消费者行为的多样性、渠道间互动的复杂性以及外部因素如促销活动、季节性变化和价格波动的影响，使得传统的统计模型难以满足需求预测的高标准。因此，近年来，随着机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的不断进步，越来越多的研究开始探索更先进的预测方法。然而，单一模型在实际应用中仍面临诸多挑战，例如过拟合、高计算成本以及处理分类特征或事件驱动变量（如促销和价格变动）时的困难。面对这些挑战，研究者们逐渐认识到集成学习（Ensemble Learning）方法的潜力。通过结

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-02

• 基于课程学习与迁移学习融合的跨被试运动意象识别方法

  Section snippetsRelated Works本节介绍并讨论了迁移学习（TL）、课程学习（CL）以及基于Transformer的运动意象（MI）识别方法。近年来，迁移学习已成为机器学习的一个重要范式。Pan & Yang (2010) 建立了一个迁移学习的基础框架，将其方法分为三种不同类型：归纳式、直推式和无监督迁移。诸如欧几里得对齐（EA）和标签对齐（LA）等技术通过对齐...Proposed Method在本研究中，我们提出了一种基于课程迁移学习（CTL）的MI识别方法。整个过程如图2所示，其中蓝色框代表迁移学习过程，红色框表示基于课程学习的训练策略。通过迁移学习选择与

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-02

• 一种新兴疫情期间鲁棒医疗供应链物流调度的混合协同协同进化方法

  亮点新兴疫情期间医疗供应链物流调度维持新兴疫情期间医疗供应链的物流调度正常运行至关重要且充满挑战，这源于高度紧迫性和不确定性。为解决这一棘手问题，大量研究致力于此。本小节我们从以下三个视角对相关工作进行概述：物流模型、不确定性建模和求解方法。医疗供应链的物流模型可分为三类：正向物流（仅关注医疗物资配送）、逆向物流（仅关注医疗废物收集）以及集成正向和逆向物流的闭环供应链。在正向物流中，研究主要聚焦于将医疗物资从上游工厂通过中游仓库配送到下游社区或医院。逆向物流则处理使用过的医疗物资的收集和处理。考虑到控制新兴疫情需要充足的医疗物资和及时的废物处理，集成正向和逆向物流的闭环供应链模型更为合适。新兴

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-02

• ITGO：基于想象文本引导的图像外绘通用框架——突破语义一致性的多模态融合新方法

  Highlight• 提出全新全自动文本引导图像外绘方法ITGO，核心在于融合多模态大语言模型（MLLM）与扩散模型，为外绘过程引入文本引导，生成视觉连贯且美学愉悦的图像。• 提出混合数据增强策略并开发集成局部与全局特征的专家混合（MoE）模块，共同训练出能根据子图像生成扩展区域文本信息的专用MLLM。• 提出将子图像特征和文本条件分别注入双生UNet的策略，确保原始图像信息充分利用，同时防止单一模态条件过度主导去噪过程。• 综合实验表明专用MLLM的实用性，证明本方法优于当前最优外绘技术，并展现卓越泛化能力。Multimodal Large Language Model多模态大语言模型是人工

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-02

• 主动呼吸循环技术对肺癌患者呼吸窘迫症状群的干预效果：一项随机对照试验

  Highlight主动呼吸循环技术（ACBT）作为一种成熟的气道廓清方法，已在多种肺部疾病患者中展现出缓解呼吸困难与咳嗽的益处（Athawale等，2020；Zuriati等，2020）。既往研究报道，ACBT有助于肺癌患者术后恢复期提升运动耐量，同时缩短住院时间并降低医疗成本（Yang等，2018）。此外，研究还表明ACBT能改善心胸外科术后患者的心肺功能（Ji和Yan，2023）。Conclusion本研究证实，ACBT可显著减轻晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的呼吸困难、咳嗽及疲劳症状。这些症状间存在的强相关性支持了呼吸窘迫症状群（RDSC）的概念，并凸显了多维管理策略的必要性。鉴于目

  来源：European Journal of Oncology Nursing

  时间：2025-11-02

• 基于优化积分超螺旋滑模技术的四旋翼轨迹跟踪控制设计

  在当今飞速发展的科技领域，无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）凭借其卓越的敏捷性、多功能性以及广泛的应用前景，已成为农业、教育、搜救任务、数据收集乃至军事行动等多个领域的明星工具。其中，四旋翼无人机（Quadcopter）因其设计简单、操作便捷、结构紧凑且坚固耐用，在研究与开发中备受青睐。然而，这类飞行器也面临着与生俱来的挑战：它们仅有四个执行器（电机）来控制六个自由度的运动，是一个典型的欠驱动系统。此外，其高度非线性的动力学特性，极易受到空气动力效应、非最小相位行为、非完整约束以及其他不确定性的影响，这使得实现精确稳定的轨迹跟踪变得异常困难。开发能够有效应对

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-11-02

• 基于深度学习的岩石裂隙自动精准表征与水力压裂演化映射新方法

  HighlightRock fracture processes, experiments and observations摄影技术是在实验室实验中观察和研究裂隙过程的重要手段。借助摄影技术，裂隙的起裂、扩展和贯通过程已在宏观和微观尺度上得到了广泛研究（Shen等人，1995；Bobet和Einstein，1998；Mughieda和Alzo'ubi，2004；Ko等人，2006）。基于裂纹成像的系统性研究已经探讨了各种材料和几何因素的影响。Experimental process压裂过程的图像是在麻省理工学院（MIT）岩石力学实验室进行的三组水力压裂试验中捕获的（AlDajani，2022）

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-02

• 基于停滞改进自适应差分进化的光伏模型参数辨识方法及其在可再生能源优化中的应用

  Highlight本文提出了一种创新的停滞改进自适应差分进化（SIADE）算法，通过三方面核心改进有效解决光伏模型参数辨识中的优化难题：首先，基于欧氏距离的两阶段参数自适应策略（Two-stage Parameter Adaptation）在算法早期生成更大步长，强化全局探索能力；其次，改进的自适应变异框架（Adaptive Mutation Framework）综合个体排序因子和欧氏距离，动态选择最优变异策略；最后，基于莱维飞行（Lévy Flight）的停滞个体跳跃机制，通过空间跳跃帮助个体逃离局部最优。实验证明SIADE在72个CEC基准函数和五种光伏模型中均表现出显著竞争力。Concl

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-02

知名企业招聘：