• 鼻唇沟线提升的解剖学考量与技术

  鼻唇沟 thread-lifting 技术的解剖学与临床应用新范式（全文约2150个中文字符）一、三维分类体系革新传统诊疗思维该研究建立的首创性三维分类系统突破了传统二维评估框架，将鼻唇沟的形成机制细化为三种独立但常共存的类型：1. 体积缺失型（Type 1）：以颧骨区凹陷为特征，多见于骨相较窄的亚洲人群。数据显示东亚患者该类型占比达63%，常伴随颧下脂肪垫萎缩。2. 层次松弛型（Type 2）：表现为鼻翼至口周组织悬吊不牢，SMAS筋膜与真皮层锚定失效。临床观察显示该类型多合并皮肤胶原蛋白流失（平均降低38%）。3. 肌动牵拉型（Type 3）：由口轮匝肌深层分支与皮肤直接附着形成。动态表情

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery Global Open

  时间：2025-12-03

• 基于网格分类器集成的高效太阳辐照度预测方法研究——以波兰为例

  随着全球能源转型加速，太阳能作为一种清洁可再生能源正发挥着越来越重要的作用。然而，太阳辐照度（Solar Irradiance）的精确预测始终是行业面临的重大挑战。传统预测模型通常针对特定地理位置进行训练，虽然能保证局部精度，但在大范围应用时会产生惊人的计算成本和内存消耗。这种"一个地点一个模型"的方式严重制约了太阳能预测技术在电网调度、能源交易等实际场景中的规模化应用。为解决这一矛盾，波兰西里西亚大学的Kacper Ksiazek和Malgorzata Przybyla-Kasperek在《IEEE Access》上发表了一项创新研究，提出了一种基于地理网格的分类器集成方法。该研究的核心思想

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-03

• 基于迁移学习和度量学习的低资源罗马尼亚方言识别方法研究

  在全球化浪潮席卷世界的今天，语言技术已成为人机交互的核心支柱。然而，当我们把目光投向标准语言之外的方言领域，便会发现一个被技术发展边缘化的角落——方言自动识别(DID)。与语言识别(LID)相比，方言识别面临着更为严峻的挑战：同一语言的不同方言之间共享大部分词汇和语法结构，仅在发音、语调等细微处存在差异，这种高度相似性使得机器难以准确区分。罗马尼亚语作为典型的低资源语言，其方言识别研究更是举步维艰。缺乏大规模标注数据、方言间高度相似、以及说话人性别年龄等因素的干扰，共同构成了这一领域的技术瓶颈。传统的基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)的方法在如此复杂场景下表现不佳，准确率仅为48.18%，迫切需

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-03

• 基于Swin Transformer V2的无人机时序敏感目标检测方法STV2YOLO：提升YOLOv5在多尺度密集场景下的性能

  随着无人机技术的快速发展，基于航拍图像的目标检测在智慧城市管理、应急救灾、农业监测等领域展现出巨大应用价值。然而，无人机视角的动态性导致图像中目标尺度极端变化（高空微小目标与低空大目标共存），密集场景下的目标漏检（如人群聚集、车辆拥堵），以及机载计算设备的实时性需求，成为制约其实际应用的三大核心挑战。尽管注意力机制和问题特异性改进模块在医学图像分析领域已广泛应用，但在目标检测方面的研究仍显不足。传统YOLO系列算法虽在实时检测领域取得进展，但其固定尺度预测头难以适应无人机图像的尺度变化。TPH-YOLOv5通过集成Transformer预测头将VisDrone数据集检测精度提升至58.7%，但

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-03

• 用于强子治疗的新型CCT超导磁体制造技术研究

  在当今肿瘤治疗领域，粒子束治疗特别是碳离子等重离子治疗，以其精准的靶向性显著降低了对周围健康组织的损伤，展现出巨大优势。然而，这种先进治疗方式的广泛应用却受制于庞大的加速器系统，尤其是需要多角度照射时使用的旋转机架（gantry）。传统机架因使用常规磁体而体积巨大、造价昂贵，成为制约粒子治疗普及的关键瓶颈。超导磁体技术为这一难题提供了突破方向。由欧盟IFAST项目资助，来自西班牙能源环境技术研究中心（CIEMAT）、意大利国家核物理研究所（INFN）、欧洲核子研究中心（CERN）等机构的研究团队，聚焦于Canted Cosine Theta（CCT）这一创新磁体结构，开展了一项具有重要应用前景

  来源：IEEE Transactions on Applied Superconductivity

  时间：2025-12-03

• PointDreamer：基于彩色点云的零样本3D纹理网格重建技术

  摘要：忠实地重建具有纹理的网格对于许多应用来说至关重要。与文本或图像模态相比，使用3D彩色点云作为输入（即从彩色点云到网格的转换）在全面且精确地复制目标对象的360度特征方面具有固有的优势。尽管大多数现有的从彩色点云到网格的方法存在纹理模糊的问题，或者需要难以获取的3D训练数据，但我们提出了PointDreamer这一新颖框架，该框架利用2D扩散先验技术来提升纹理质量。关键在于，与以往基于文本或图像输入的2D扩散到3D的方法不同，PointDreamer通过一种创新的项目-填充-反投影流程，成功地将2D扩散模型适配到3D点云数据上。具体而言，它首先将点云投影为稀疏的2D图像，然后进行基于扩散的

  来源：IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

  时间：2025-12-03

• 系统工程与电子技术前沿：理论创新与国防应用新进展

  随着信息技术的飞速发展，系统工程与电子技术在国防、通信、控制等领域的应用日益广泛，其复杂性及可靠性要求也随之提高。当前，面对多变的外部环境与日益增长的系统性能需求，传统方法在解决大规模系统优化、实时控制及抗干扰等方面面临严峻挑战。特别是在军事系统中，电子技术的先进程度直接关系到国防安全与战略优势，因此，亟需开展创新性研究以突破现有技术瓶颈。《Journal of Systems Engineering and Electronics》作为该领域的重要期刊，长期关注系统理论、电子工程及相关交叉学科的进展，为全球学者提供了交流平台。为应对上述问题，研究人员围绕系统建模、控制算法、电子技术应用等主题

  来源：Journal of Systems Engineering and Electronics

  时间：2025-12-03

• 复杂环境下多机器人系统穿越控制技术综述：方法比较与虚拟管新范式

  在无人机物流、灾害救援等复杂场景中，如何让成群结队的机器人像雁阵般有序穿越密集环境，既避免相互碰撞又能高效通行，一直是制约无人系统大规模应用的瓶颈问题。传统方法往往面临灵活性不足、计算复杂或通信负载过重等挑战，特别是在需要通过狭窄通道或动态障碍区域时，机器人群体的协同控制更显得捉襟见肘。发表于《Journal of Systems Engineering and Electronics》的这篇综述论文，系统梳理了多机器人系统穿越控制领域的前沿进展。研究团队从机器人运动学模型（包括完整约束模型和非完整约束模型）入手，详细比较了四类主流算法的优劣：领导-跟随编队控制强调形成固定几何构型，多机器人轨

  来源：Journal of Systems Engineering and Electronics

  时间：2025-12-03

• 基于决策树的多轮无人机空战动态博弈决策方法研究

  在现代军事科技领域，无人机空战自主决策技术因其零伤亡、高机动性等独特优势成为研究热点。然而，当前空战决策研究多聚焦于单轮对抗场景，难以满足实际作战中连续博弈的需求。多轮对抗过程中，决策复杂度呈指数级增长，传统算法往往束手无策。更棘手的是，空战决策缺乏如围棋般的固定规则，使得深度学习等人工智能技术难以直接应用。这一瓶颈严重制约了无人机在复杂空战环境中的作战效能。针对这一挑战，发表于《Journal of Systems Engineering and Electronics》的最新研究提出了一种融合决策树与博弈理论的创新解法。该研究首次将多轮动态博弈模型引入无人机空战决策，通过构建红蓝双方策略集

  来源：Journal of Systems Engineering and Electronics

  时间：2025-12-03

• 利用光照不变性深度学习技术对葡萄产量和品质进行实地监测

  摘要：本文介绍了一种端到端的、基于物联网的机器人系统，用于葡萄园中葡萄产量和品质（糖分含量和酸度）的非破坏性、实时以及空间分辨的监测。该系统包含一个综合的分析流程，整合了两个关键模块：一个是用于葡萄串检测和重量估计的高性能模型，另一个是基于高光谱成像（HSI）数据的质量评估深度学习框架。在实地应用高光谱成像技术时，一个主要挑战是由光照变化引起的“域偏移”问题。为了解决这一问题，我们采用了光不变谱自动编码器（LISA）这一领域对抗性框架，该框架能够从未经校准的数据中学习出与光照无关的特征。我们在一个专门构建的高光谱成像数据集上验证了该系统的鲁棒性，该数据集涵盖了三种不同的光照条件：受控的人工照明

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-03

• 基于自适应信息融合的概念漂移学习方法，用于处理不断演变的多数据流

  摘要：概念漂移是由于数据分布的不可预测变化而产生的，这会降低模型的性能。在不断演变的多数据流中，由于动态变化和不确定的流间相关性，这些漂移带来了更大的挑战，需要模型具备强大的准确性和泛化能力。为了解决这个问题，本文提出了一种新的多数据流学习方法，称为基于自适应信息融合的概念漂移学习（AIF-CD）方法，该方法能够自适应地处理具有异构特征空间和复杂漂移情况的多数据流。首先，我们提出了一种实时学习方法，并结合了合作机制来处理多数据流。其次，设计了一种基于信息融合的增强过程，以提高每个数据流的学习效率。接下来，引入了一种基于漂移严重程度识别的适应策略以及选择性使用先前时间戳数据的过程，以增强同步和异

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-03

• 用于特征选择的自适应超盒粒化方法：具备合理的粒度控制

  摘要：聚类作为数据挖掘和机器学习中的基本技术，旨在根据数据之间的内在关系将数据划分为有意义的组。然而，传统的聚类算法通常假设数据具有凸超球面几何结构，即聚类具有明确的边界且不相互重叠。相比之下，现实世界的数据往往表现出复杂且非凸的几何形态，这使得这些假设不再适用，从而导致聚类结果不准确，无法捕捉到数据的内在结构。为了解决这一挑战，本文提出了一种基于改进的粒度表示的新颖聚类方法，进一步细化了“合理粒度”的原则。通过引入更精确和灵活的超盒粒度化机制，该方法能够动态适应数据的拓扑结构，从而提高聚类精度。通过定义数据点之间的聚合程度和离散性，量化了特征空间中属性的重要性，进而设计了一种新的超盒特征选择

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2025-12-03

• 中东与非洲变革性人工智能：机遇、挑战与区域创新路径探析

  近年来，人工智能（AI）技术在中东和非洲地区的快速演进与部署，正成为推动区域社会经济发展的关键力量。这一变革不仅体现在技术应用规模的扩大，更反映在针对本地化需求定制的AI解决方案的涌现。然而，这些地区在拥抱AI机遇的同时，也面临着独特的挑战：基础设施不均衡、多语言文化适配难度高、专业人才短缺、以及AI伦理治理框架尚不完善。如何让AI技术真正服务于区域特异性需求（如资源受限环境下的农业优化、少数语言处理、公共服务效率提升），而非简单复制全球模式，成为亟待探索的核心问题。为此，《IT Professional》期刊集结了来自学术界与产业界的研究力量，推出“中东与非洲变革性人工智能”专题，通过多维度

  来源：IT Professional

  时间：2025-12-03

• EHAPZero：基于集成层次属性提示的零样本学习方法，用于害虫识别

  摘要：害虫识别对于实现农业的可持续发展具有重要意义。然而，由于害虫种类繁多、物种间的细微差异以及物种内的显著变异，现有的人工智能和物联网（IoT）技术只能有效识别少数已知害虫。在本文中，我们提出了一种基于集成层次属性提示的零样本学习害虫识别框架，称为EHAPZero。EHAPZero能够识别由物联网设备收集的害虫图像，并将识别结果传输到物联网平台进行终端显示。具体而言，图像识别功能由属性生成模块（AGM）、层次提示模块（HPM）和语义-视觉交互模块（SVIM）共同实现。AGM利用大型语言模型构建害虫的知识图谱，并结合节点重要性评估算法和人工方法对图谱中的属性节点进行双重过滤。受人类知识推理的启

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-03

• 基于物联网的精准荔枝追踪与计数方法：采用门控指标技术

  摘要：为了应对复杂环境中的计数挑战，我们设计了一种准确高效的多目标跟踪与计数方法。本研究提出了一种名为LitchiCount的新方法，该方法将多目标跟踪检测模型LitchiDet与计数模块相结合，解决了传统机器学习方法中常见的计数遗漏、重复计数以及缺乏可解释性等问题。该方法的开发借鉴了视觉可解释方法Grad-CAM++以及基于关键特征的实验验证方法。为了提高在密集遮挡和目标重叠情况下对小目标的检测精度，我们设计了LitchiDet，该方法包含一个小目标检测层、一个解耦的全连接注意力机制（DFC-C3Ghost）以及一个高效的目标聚合网络模块（ELANB）。我们的计数模块在密集遮挡场景中提高了目

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-03

• 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

知名企业招聘：