• 基于低共熔溶剂协同超声辅助三相萃取技术优化菌核侧耳多糖提取工艺及其抗溃疡性结肠炎活性研究

  本研究针对传统方法提取菌核侧耳多糖（PTPs）效率低、环境不友好的问题，开发了一种新型DESs（ChCl:1,6-hexanediol）基超声辅助三相萃取（TPP）技术。经BBD优化，该工艺显著提升了PTPs得率（2.61%），并通过DSS诱导的果蝇结肠炎模型首次系统证实了所提多糖PTP-DES2的抗UC活性，为开发PTPs作为功能性食品或药物先导物提供了高效绿色的提取方法和药理学依据。

  来源：Ultrasonics Sonochemistry

  时间：2026-02-16

• 通过插层技术制备的g-C3N4/高岭石复合材料，可有效增强电荷分离能力，从而提升环丙沙星的降解效果

  本研究提出层间介导的界面工程策略，通过预插层含钾有机分子（如钾醋酸盐）的高岭石与g-C3N4结合，定向调控其电子结构。复合物CN/K-KL在60分钟内实现91.7%的环丙沙星降解，·O2−产量达41.08 μM。密度泛函理论计算和实验表明，层间工程通过引入K+和氰基团，增强电荷分离、提高O2吸附并降低H2O2活化能垒，构建高效非金属光催化系统。挑战传统矿物载体观点，提供g-C3N4精准结构调控新策略。

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-02-16

• 闭路反渗透与吸附技术：PFAS（全氟和多氟烷基物质）的去除及其对结垢行为的影响

  PFAS和碳酸钙沉淀去除|闭环反渗透|滤饼过滤|吸附剂层|水处理效率提升

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-02-16

• 利用响应面方法比较基于DES的超声辅助提取与传统热辅助提取方法从Quercus infectoria树瘿中提取生物活性化合物的效果

  该研究比较了超声波辅助提取（UAE）与常规热提取（CE）结合胆碱盐-尿素深共熔溶剂（DES）在提取槲皮素感染树（QI）坚果中抗氧化代谢物的效率。结果显示UAE在更短时间内以更低能耗获得更高的生物活性物质，如总酚（TP）、总黄酮（TF）、自由基清除活性（RSA）、铁螯合活性（ICA）和α-淀粉酶抑制活性（AIA）。研究强调了绿色DES结合现代提取技术如UAE的可持续性和高效性。

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-02-16

• 采用UPLC-ESI-MS-MS技术对从Pistacia atlantica（漆树科）花朵中收集的花粉粉中的抗氧化剂、抗炎剂和降血糖物质进行了表征和评估：包括体外实验和计算机模拟（in silico）分析

  橄榄科植物Pistacia atlantica花粉水提取物首次系统研究，发现其富含酚酸类（84.34±0.81 mg/g）和黄酮类（22.61±0.16 mg/g）化合物，具有显著抗氧化活性（DPPH IC50=0.035 mg/ml）、抗炎（BSA保护率33.90±1.77 mg/g）及降血糖（α-淀粉酶抑制率386.40±4.71 mg/g）作用，LC-MS-MS鉴定出13种酚类物质，分子对接证实其与α-淀粉酶活性位点结合紧密。

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-02-16

• 一种基于碳量子点传感和靶向捕获技术的复杂草药中透明质酸酶抑制剂筛选策略

  高效筛选透明质酸酶抑制剂的综合策略：本研究创新性地将荧光生物传感与固定化酶亲和色谱相结合，通过碳点-金纳米颗粒复合探针实现HAase活性快速检测，并利用分子印迹技术分离纯化活性成分鞣酸（GA）。实验证明GA对HAase的IC50为111.7 μM，并证实其通过抑制HMW-HA降解发挥抗炎作用，分子模拟显示GA与HAase的结合能达-8.7 kcal/mol。该技术体系有效解决了天然产物中生物活性成分筛选效率与特异性不足的难题。

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-02-16

• 利用燃烧与热解EA-IRMS联用技术测定钻石氢同位素(δ2H)以揭示地幔深部水循环与早期太阳系挥发分起源

  本研究综述并比较了两种创新的元素分析-同位素比值质谱(EA-IRMS)技术——氢热解(H-Pyrolysis)与钻石燃烧后氢还原(Combustion/Reduction)，用于精确测定天然钻石中微量氢的同位素组成(δ2H)。研究验证了两种方法测定钻石δ2H的可靠性与一致性，为利用钻石这一独特地质档案追踪地球深部水循环、地幔氧化还原状态演化及太阳系原始挥发分来源提供了关键的分析工具与校准基准。

  来源：RAPID COMMUNICATIONS IN MASS SPECTROMETRY

  时间：2026-02-16

• 将机器学习与早期筛选技术相结合，用于评估甜菜（Beta vulgaris L.）不同基因型幼苗对干旱的响应

  甜菜品种在PEG诱导干旱胁迫下的早苗生长特性及机器学习模型应用研究。本研究评估了6个甜菜品种在4种PEG浓度下的早苗生长特性，应用XGBoost、RF等5种机器学习模型分析干旱胁迫与基因型间的关联，发现RF和MLP模型性能最佳（R²≈0.76-0.81），PI590669在严重胁迫下表现更优，为选育抗旱品种提供了方法框架。

  来源：Sugar Tech

  时间：2026-02-16

• PRiDε：一种基于遗传优化差分隐私技术的、具有上下文感知和模式识别能力的数字孪生模型

  数字孪生隐私保护框架PRiD结合上下文敏感度估计与遗传算法优化差分隐私参数，通过四层模块化架构实现动态隐私预算管理，在医疗、能源和交通领域达到95%以上效用，ε∈[0.1,0.35]且抗攻击性强。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 用于估计个体治疗效果的联邦逆概率处理加权方法

  个体治疗效应（ITE）估计在医疗中至关重要，但现有方法多适用于集中式数据，联邦学习场景下存在数据不可共享和本地模型偏差问题。本文提出FED-IPTW算法，通过全局和本地协变量与处理变量去混淆化解决联邦场景中的IPTW偏差问题，并在ICU机械通气生存率预测任务中验证其优于现有方法。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 基于微尺度搜索优化技术的迁移学习驱动的滤波器微调方法

  过滤器级微调优化方法在数据稀缺任务中提升性能，通过分解策略与进化算法实现高效参数选择。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 利用大型多模态模型进行讽刺语检测的线索与上下文融合方法

  多模态反讽检测框架SCARF通过标签约束问答提取场景级与局部级矛盾证据，融合视觉特征与文本线索生成控制向量，结合示范检索与多视图编码优化模型对反讽的识别能力，在MMSD2.0和XDMSD上准确率分别达87.92%和77.14%，显著优于基线模型。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 大型语言模型（LLMs）在数据到文本生成任务中的全面性能评估以及基于差异权重的训练方法

  数据到文本生成研究系统评估了12种大语言模型（BART、T5、BLOOM、OPT、Llama 2）在五个数据集上的表现，涵盖可读性、信息量和准确性三个核心指标，提出基于源参考分歧加权的训练策略有效提升模型性能，发现模型大小对可读性和信息量有正向影响，但对准确性的提升有限且存在规模反效应。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 多指标客户端激活方法：实现快速且准确的联邦学习

  联邦学习非独立同分布数据下客户端激活方法研究。提出多指标偏差概念，结合本地损失与梯度范数，设计优先选择高代表性数据且低梯度曲率客户端的激活策略，平衡收敛速度与泛化性能。实验表明该方法在CIFAR-10等数据集上较传统方法提升12.7%验证精度，较SOTA方法高2.5%，尤其适用于强非-IID和分布失衡场景。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 基于动态人口分布感知的行人轨迹生成方法：结合扩散模型

  人类轨迹数据对城乡规划等领域的应用至关重要，但存在隐私、成本和质量问题。本文提出基于扩散模型的生成框架，通过构建空间图增强地理位置关联性，并设计动态人口分布感知的降噪网络，在训练中融合个体移动损失与人口分布交叉熵损失。实验表明，该方法在轨迹统计指标和群体分布一致性上较SOTA方法提升54%。

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-02-16

• 基于大语言模型（LLM）的多模态驾驶员情绪识别技术在智能出行系统（IoV）中的应用

  驾驶员情绪识别在车联网（IoV）中至关重要，现有方法未充分挖掘大语言模型（LLM）在文本信息提取和多模态融合中的作用。本文提出训练阶段的LLM辅助监督模块，通过LTFE模块将文本标签转化为语义特征，结合LAS策略与多模态特征对齐，提升模型推理能力且不增加实时计算负担。实验表明该方法在PPB-Emo、RAVDESS、IEMOCAP数据集上显著优于基线，尤其在复杂光照和多样化驾驶群体中表现优异。

  来源：ACM Transactions on Internet of Things

  时间：2026-02-16

• 多视角视觉对比解码技术：实现可靠的辅助功能

  视障辅助技术中多模态大语言模型（MLLMs）面临图像质量退化、物体不完整和空间错位三大挑战。本文提出MPVCD框架，通过噪声对比解码、检索对比解码和焦点对比解码三种视角动态平衡优化，有效降低视觉描述幻觉并提升准确性，为视障人士环境理解提供可靠技术支持。

  来源：ACM Transactions on Internet of Things

  时间：2026-02-16

• 凤凰城：针对移动视频应用的多实例深度神经网络（DNN）的基于温度感知的片上推理技术

  移动设备多DNN推理中，Phoenix系统通过强化学习动态分配异构处理器任务并设计多退出网络架构，有效延迟热 throttling，维持帧率稳定，同时优化计算精度。

  来源：ACM Transactions on Embedded Computing Systems

  时间：2026-02-16

• 在具有动态电压频率调节（DVFS）和任务迁移功能的异构多核平台上，基于服务质量（QoS）的近似任务映射方法

  针对异构多核平台上的近似计算任务分配问题，提出融合动态电压频率缩放（DVFS）和任务迁移的优化方法。通过线性化非线性规划模型并分解为子问题求解，显著提升服务质量（QoS）与可行性（平均3.263倍提升），并设计高效启发式算法平衡性能与计算开销。

  来源：ACM Transactions on Embedded Computing Systems

  时间：2026-02-16

• iCrop+：基于LoRa技术的设备端AI作物病害检测系统，具备自适应数据卸载功能

  作物病害智能检测系统通过边缘计算与远程协同优化，利用LoRa通信实现轻量级模型与深度学习模型的协同工作，在保证高精度的同时显著降低数据传输量，为资源受限的农业环境提供高效解决方案。

  来源：ACM Transactions on Cyber-Physical Systems

  时间：2026-02-16

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