• 基于梯度信息的切片技术，实现功能性梯度增材制造的隐式刀具路径生成

  在现代制造技术的快速发展中，功能梯度材料（Functionally Graded Materials, FGMs）因其能够实现材料属性在空间上的连续变化而受到广泛关注。FGMs 在工程领域展现出独特的优势，如提升机械性能、优化重量分布以及引入新的功能特性。然而，传统多材料3D打印技术在实现FGMs时面临诸多挑战，主要体现在如何设计出符合材料连续性需求的打印路径，以及如何在实际打印过程中维持材料属性的平滑过渡。本文提出了一种创新的基于梯度信息的切片方法，旨在解决这些问题，从而实现高质量的FGMs制造。传统上，多材料3D打印依赖于硬件配置，如多个喷嘴或切换机制，以实现不同材料之间的过渡。这些方法通

  来源：Engineering

  时间：2025-10-23

• 利用机器学习加速化学反应技术，研究了钝体湍流H₂/N₂火焰中的稳定机制及火焰结构

  本研究探讨了使用深度神经网络（DNN）增强模型进行大涡模拟（LES）对钝体湍流氢/氮火焰复杂动态的影响。这项工作旨在揭示在不同燃料喷射速度下火焰稳定性的机制，并探索如何通过改进钝体设计来推动零碳燃烧技术的发展。研究结果表明，涡旋在火焰稳定性中起着关键作用，特别是在燃料喷射速度增加时，火焰稳定区域的位置和结构发生变化。此外，自动点火指数（AI）的分析揭示了点火与火焰稳定区域之间的关联性，这为理解燃烧过程中的非稳态现象提供了新的视角。随着全球对零碳燃烧技术的关注日益增加，氢气（H₂）和氨气（NH₃）作为碳中性燃料的重要性不断提升。氢气作为一种清洁能源，具有高能量密度和清洁燃烧的特点，但其应用仍面临

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-23

• 一种用于提高番红花（Crocus sativus）花柱品质和产量的方法

  ### 对《番红花基因组组装与功能分析》的解读番红花（*Crocus sativus*）作为一种重要的药用植物，因其花蕊中富含的类胡萝卜素——藏红花素（crocin）而闻名。藏红花素不仅赋予了番红花独特的颜色，还具有广泛的药理活性，包括抗肿瘤、抗抑郁、抗炎和改善酒精诱导的记忆障碍等。然而，尽管番红花在药用价值上备受关注，其基因组研究仍存在诸多挑战。一方面，番红花是一种通过块茎进行无性繁殖的自三倍体植物，这使得其基因组组装与分析比二倍体植物更为复杂。另一方面，关于其花朵数量、花蕊重量等关键农艺性状的基因调控机制尚未完全阐明。因此，对番红花基因组的深入研究不仅有助于理解其基因组演化，也为提高藏红花

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-10-23

• 基于定向特征聚合和Sinkhorn距离融合的少样本目标检测方法

  在当前的计算机视觉领域，目标检测是一项基础而重要的任务，旨在从图像或视频中识别并定位特定对象。随着深度学习技术的不断进步，目标检测的精度和效率得到了显著提升。然而，传统的检测方法通常依赖于大规模的标注数据集进行训练，这在实际应用中存在一定的局限性。一方面，获取大量标注数据需要耗费大量的人力和时间成本；另一方面，这些数据可能无法覆盖所有可能的场景和对象类别。因此，研究者们开始探索一种更为灵活和高效的目标检测方法——Few-shot Object Detection（FSOD），即在仅有少量标注样本的情况下，训练模型以识别新的类别。FSOD的核心思想是模拟人类的认知过程，即通过观察少量实例即可识别

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-10-23

• E-Net用于图像超分辨率处理：一种超分辨率技术的视角

  在遥感领域，多光谱（MS）图像和全色（PAN）图像的融合是一项关键技术。其中， pansharpening（ pansharpening）指的是将低分辨率的MS图像与高分辨率的PAN图像进行融合，从而生成高分辨率且保持丰富光谱信息的MS图像。这一过程对于环境监测、城市规划和精准农业等应用至关重要，因为这些领域往往需要同时具备高空间分辨率和高光谱保真度的图像数据。然而，由于传感器硬件的限制以及成本因素，许多商业卫星系统在空间分辨率和光谱分辨率之间存在固有的权衡，这使得高分辨率MS图像的获取变得困难。传统的pansharpening方法通常依赖于人工设计的先验知识和假设，例如成分替换（compon

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-10-23

• 综述：关于在手足外科手术中利用沉浸式虚拟现实技术分散患者注意力的全球调查

  汤姆·拉特雷（Tom Lattré）|让-保罗·布鲁图斯（Jean-Paul Brutus）|阿恩·德克雷默（Arne Decramer）HandReva公司，地址：比利时伊珀（Yper）Schieetstraat 10号，邮编8900摘要背景沉浸式虚拟现实（VR）作为一种有前景的工具，已被用于缓解焦虑并改善围手术期患者的体验，尤其是在局部麻醉下进行的手术过程中。该技术最初应用于烧伤护理领域，后来也被引入了透析、化疗和牙科等医疗领域。然而，目前关于VR在手外科手术中的应用情况在文献中的报道仍然不足。目的评估全球范围内VR在手外科手术中用于分散患者注意力的应用情况，并了解手外科医生（包括使用者和

  来源：Habitat International

  时间：2025-10-23

• 揭示非常规储层岩石中的流体动力学：一种新颖的T1-T2分析方法

  在对储层岩石中流体分布和迁移特性进行研究时，了解这些特性对于评估储层质量具有重要意义。近年来，随着对复杂储层的勘探和开发技术的进步，二维核磁共振（2D NMR）测量被广泛应用于识别岩石中的特定含油气成分。然而，由于储层孔隙和流体系统的复杂性，这种技术尚未被充分开发，并且受到现有数据处理方法的限制。因此，本研究提出了一种新的质心方法，以提高对储层岩石中流体的2D NMR数据量化能力。该方法通过计算2D NMR图的质心位置，从而与通过吸水过程获得的平均孔隙大小相关联。为了验证该方法的有效性和通用性，研究对三种不同储层岩石样本进行了吸水和饱和实验，并获取了相应的2D T₁-T₂ NMR测量数据。随后

  来源：Geoscience Frontiers

  时间：2025-10-23

• 二氧化碳羽流地热能（CPG）技术应用于提高采收率（EOR）之后的应用

  全球能源转型正在推动我们寻找新的碳利用方式，以实现低碳能源生产的集成与优化。近年来，将基于二氧化碳（CO₂）的增强型油藏驱油（CO₂-EOR）与二氧化碳地热能提取（CO₂-Plume Geothermal, CPG）相结合，被认为是提升资源利用效率和碳封存能力的一种有前景的方法。尽管这一概念已被提出，但其在实际应用中的潜力和影响仍需深入探讨。本文通过数值模拟对概念性异质油藏模型进行研究，评估CO₂-EOR与CPG在能源生产和CO₂封存方面的相互作用，并探讨这种结合的地质技术意义。CO₂-EOR是一种常见的提高石油采收率的技术，通过将CO₂注入油藏，使其溶解在原油中，从而降低原油粘度，增强其在油

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2025-10-23

• 综述：用于治疗肠易激综合症的心理学干预方法：理解心理与肠道之间的联系

  摘要 目的：本综述探讨了心理干预在肠易激综合症（IBS）管理中的有效性。 方法：本研究对现有文献进行了全面分析，涵盖了来自Google Scholar、Sci-Hub和PubMed的案例研究和临床试验。研究重点关注心理因素与肠易激综合症（IBS）之间的复杂相互作用，特别是心理和情绪状态如何影响IBS症状，以及行为疗法对IBS管理的效果。

  来源：Current Psychiatry Research and Reviews

  时间：2025-10-23

• 对化学发光作为湍流、分层丙烷/空气和正庚烷/空气钝体火焰中热释放率标记方法的适用性进行数值研究

  这项研究聚焦于在湍流分层的丙烷/空气和正庚烷/空气火焰中，评估化学发光物种（如OH*、CH*和CO₂*）作为热释放率（HRR）拓扑标记的有效性。化学发光是一种广泛应用于燃烧研究的非侵入式诊断工具，其原理是基于化学激发物种在从高能态回到基态时发出特定波长的光。这种现象在燃烧过程中具有重要的应用价值，因为它可以揭示火焰的结构和动态行为，同时还能提供关于燃烧过程的实时信息。然而，化学发光在火焰传播过程中，尤其是在反应物混合不均匀的情况下，其作为HRR标记的可靠性仍存在争议。为了更深入地理解这一问题，研究者采用了大涡模拟（LES）和动态增厚火焰燃烧模型（DTF），并结合简化的化学动力学方案，对丙烷/空

  来源：Fuel

  时间：2025-10-23

• 综述：利用三磷酸盐（Triphos）进行催化反应的新方法：一种经典的优先配体

  马塞洛·维尔切斯-埃雷拉（Marcelo Vilches-Herrera）|托马斯·查韦斯-维加（Tomás Chávez-Vega）|马蒂亚斯·康查-普埃莱斯（Matías Concha-Puelles）|苏珊·卢尔（Susan Lühr）智利大学理学院化学系，地址：Las Palmeras 3425, 7500008 Ñuñoa, Santiago, Chile在过去的几十年里，由于三磷酸盐（triphos）作为配体的应用，多种催化转化成为可能。它独特的fac配位模式能够与过渡金属中心形成稳定的结合，这种灵活性使得配位方式可以发生变化，从而实现金属的稳定。大多数已报道的催化反应主要使用了钌

  来源：European Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-10-23

• 可再生能源甲醇技术经济分析：合成路径、成本驱动与政策启示

  随着全球气候变暖问题日益严峻，国际社会通过《巴黎协定》等框架积极推动绿色低碳能源转型。中国更是在2020年郑重宣布了2030年碳达峰、2060年碳中和的“双碳”目标。在这一宏大背景下，寻找能够替代传统化石燃料、实现碳循环利用的清洁能源载体成为当务之急。可再生甲醇，作为一种低/零碳燃料，尤其在海运脱碳领域展现出巨大潜力，被国际海事组织（IMO）和欧盟等视为实现减排目标的关键选项之一。然而，其大规模推广却面临两大“拦路虎”：高昂的生产成本（目前约640美元/吨，远高于传统甲醇的330美元/吨）以及碳源获取的限制。那么，究竟哪种可再生甲醇生产技术更具经济可行性？其成本瓶颈何在？又该如何突破？为了回答

  来源：Clean Energy

  时间：2025-10-23

• 通过智能的、考虑约束条件的样本选择方法，提高船舶设计优化中替代模型的准确性

  在现代船舶设计领域，随着计算仿真技术的不断发展，船体形状优化设计已成为一个重要的研究方向。传统的优化方法通常依赖于高保真度的计算流体动力学（CFD）模拟，然而这种模拟过程计算量大、耗时长，难以满足工程实践中对效率与成本的双重需求。为了解决这一问题，研究者们提出了基于代理模型（surrogate model）的优化方法，利用样本点集构建模型，以替代高保真度的CFD仿真，从而提高优化效率。然而，现有的样本点选择方法往往忽略了约束条件对采样空间的影响，导致样本点的选择效率不高，这也是构建高精度代理模型成本较高的主要原因。因此，本文提出了一种改进的样本点选择方法，旨在在可行域内实现有效的样本点选择，从

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-23

• 一种基于多元变分模态分解特征优化和冲突处理的两阶段证据融合水下目标识别方法

  在海洋安全、环境监测和国家安全等关键领域，水下声学目标识别技术扮演着不可或缺的角色。然而，水下环境的复杂性和动态性，例如噪声干扰、信号衰减和多路径传播，使得目标识别的准确性和可靠性面临巨大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且稳健的框架，将增强的信号分解技术与冲突感知的证据融合策略相结合，以提升水下目标识别的性能。通过在真实水下声学数据集上的评估，所提出的方法在识别准确率上达到了90.64%，相比传统方法提升了13.07%。消融实验进一步验证了MVMD-CSFR和TSCAET各自的贡献，分别在不同条件下提升了0.97%至8.26%和1.51%至10.37%的识别准确率。这项工作为水下声学

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-23

• 时间扩散器：一种考虑时间尺度的语码生成调制方法

  在当今社会，随着科技的不断进步，聋哑人作为特殊群体的沟通需求日益受到关注。手语作为聋哑人主要的交流方式，是一种复杂的视觉语言，它不仅包含手部动作，还涉及面部表情和身体语言。然而，传统的手语生成方法往往依赖于分阶段的处理流程，如从文本生成手语词（T2G）再到从手语词生成手语姿态（G2P），这种方法虽然在一定程度上实现了手语生成，但也存在诸如依赖手语词标注、需要复杂的词典以及在空间-时间精度上有所妥协等问题。因此，研究如何提升手语生成的效率和自然度，成为当前学术界和工业界共同关注的热点。本文提出了一种名为Sign Language Production with Scale-Aware Modul

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-23

• 一种改进的、结合检索结果的长期灌浆强度预测方法：剔除相似度较低的检索结果

  近年来，随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，工程领域的预测模型正变得越来越智能和高效。在水利与土木工程中，注浆技术作为一种常见的基础处理手段，被广泛应用于提高岩体的密实度和防渗性能。然而，注浆过程中功率的控制是一项复杂而关键的任务，它直接影响着注浆效果的实现。在实际应用中，注浆功率的长期预测不仅有助于优化施工方案，还能提高工程的安全性和经济性。为此，研究人员一直在探索更有效的预测方法，尤其是在面对复杂和动态变化的施工环境时。传统的注浆功率长期预测方法通常依赖于迭代更新机制，即随着施工过程中新数据的积累，需要不断调整模型参数以提高预测精度。然而，这种方法不仅耗时耗力，而且在面对数据质量不一致或缺

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-23

• 感知到的伦理道德、偏见以及教师对人工智能的担忧对其素养和应用的影响：一项采用路径分析方法的横断面研究

  人工智能在高等教育中的应用正逐渐成为研究热点，特别是在伦理考量、算法偏见以及教师态度等方面。本研究旨在探讨这些因素如何影响人工智能素养和其在秘鲁大学中的实施情况。通过对422名来自北部八所大学的教授进行定量相关性研究，结果表明人工智能素养对人工智能实施有显著的正面影响，而算法偏见同样对人工智能素养产生重要影响。相比之下，伦理考量和教师的担忧在研究中并未对人工智能素养产生显著影响。此外，年龄和性别等人口统计学变量在这些因素之间的关系中也未表现出显著的调节作用。研究结果揭示了提升人工智能素养和解决算法偏见是成功实现人工智能整合的关键因素，而伦理考量和教师担忧可能不如之前理论预期的那样重要。研究背景

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-10-23

• DESI DR2数据对ΛCDM模型的挑战：超新星数据集组合统计方法研究

  在当代宇宙学研究中，ΛCDM模型作为描述宇宙演化的标准模型一直占据主导地位。该模型假设暗能量由宇宙常数Λ描述，其状态方程参数w恒等于-1。然而，暗能量光谱仪器(DESI)合作组发布的第二数据释放(DR2)结果却对这一标准模型提出了挑战。当DESI的重子声学振荡(BAO)数据与宇宙微波背景(CMB)数据以及不同的超新星(SNe)数据集组合时，显示出暗能量状态方程可能随时间演化的迹象，这与ΛCDM模型的基本假设相矛盾。DESI合作组通过结合三种部分重叠但分析方法不同的超新星数据集——Pantheon+、Union3和DESY5，分别得到了2.8σ、3.8σ和4.2σ的ΛCDM模型排除显著性。这种显

  来源：Monthly Notices of the Royal Astronomical Society: Letters

  时间：2025-10-23

• “我的身体不属于我”：一项关于创伤与身体体验的混合方法研究

  创伤与身体体验之间的关系是一个复杂而深远的心理学议题，涉及个体在身体中的存在感、自我感知、情感反应以及行为表现等多个方面。这项混合方法研究旨在探索创伤经历如何影响个体的身体体验，并采用“身体存在感”（Embodiment）的理论框架，以更全面地理解创伤对身体感受的多维度影响。研究对象包括201名女性、13名男性和24名性别少数群体（平均年龄为37.68岁，标准差为10.74），他们通过在线问卷回答了与创伤症状、身体存在感以及他们对身体关系的描述相关的问题。研究结果显示，创伤症状与负面的身体存在感之间存在显著的正相关关系。对于女性样本的多重回归分析进一步表明，创伤导致的负面认知和情绪变化是身体存

  来源：Blood Vessels, Thrombosis & Hemostasis

  时间：2025-10-23

• 关于合肥强子加速器（HIAF）冷却水中诱发电放射性的模拟研究及其处置方法，以及对工作人员的安全影响

  杨波|李五元|苏有武|沙赫博兹·哈萨诺夫|孙辉|陈伟|李阳|严伟伟|王丽军|王茂|韩西龙|吴婷|刘学波|李景峰|朱明阳中国科学院近代物理研究所，兰州730000，中国摘要冷却水的诱导放射性是加速器辐射防护中的一个关键因素。高强度重离子加速器设施（HIAF）具有高粒子能量和大的束流电流，其冷却水会产生强烈的诱导放射性，可能对人员和环境造成辐射危害。因此，有必要研究HIAF冷却水的诱导放射性。在本研究中，使用蒙特卡罗软件包FLUKA进行了系统模拟研究，并结合了束流损失参数和冷却水系统设计。首先，结果表明冷却水中产生的主要放射性核素为15O、3H、11C、7Be和13N。其次，在连续运行30年后，H

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-10-23

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