• 聚二甲基硅氧烷纳米薄膜增强型膜接触器在CO2捕集中的创新应用

  Section snippetsMaterials氢氧化钾（KOH）购自Sigma-Aldrich公司（圣路易斯，MO）。Dehesive 944 PDMS、催化剂OL和交联剂V24来自Wacker Chemical公司（慕尼黑，德国）。孔径为200 nm的干燥聚醚砜（PES）中空纤维膜模块（图S1a）由Repligen公司（阿纳海姆，CA）提供。每个模块含9根纤维，内径（ID）约0.5 mm，有效长度20 cm，基于内径计算的表面积为28 cm2。平板式PES膜孔径数据详见补充材料。Membrane characterization通过扫描电镜（SEM）对原始及PDMS涂覆的中空纤维膜进行形

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-10-16

• 概念设计阶段安全性的自动化评估：基于指数方法的单元与工艺安全分析

  在化学工业的宏伟蓝图中，工艺设计犹如一座建筑的基石，决定着整个生产系统的安全与效率。然而，传统的安全分析往往在详细设计完成后才姗姗来迟，此时工艺路线已基本定型，任何修改都意味着巨大的时间和经济成本。这种“事后诸葛亮”式的做法，使得许多本可以在源头避免的安全隐患，不得不依靠后期增加控制回路、防护层等“打补丁”的方式来弥补，但历史事故表明，这些附加措施并非万无一失。因此，将安全考量“前置”到工艺概念设计的萌芽阶段，引导工程师从一开始就选择本质更安全（Inherently Safer）的方案，成为学术界和工业界亟待突破的关键问题。本质安全的核心在于消除或减少危险源，而非仅仅控制它们，这通常能带来更简

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-10-16

• 双功能液体浸出与高选择性非水相萃取协同回收钕铁硼废料的新方法

  Highlight双功能液体（DFL）浸出与高选择性非水相萃取（NASX）的协同效应：本研究成功开发了一种创新工艺，将DFL浸出与NASX技术有机结合，实现了钕（Nd）和铁（Fe）的同时高效提取与分离。DFL系统展现出卓越的铁/钕分离能力，但其高操作温度、溶剂成本、回收挑战以及有限的通用性等实际问题不容忽视，需要深入探究。结论本研究展示了一种通过DFL浸出结合NASX从钕铁硼（NdFeB）废料中回收有价金属的高效湿法冶金工艺。优化后的DFL系统（柠檬酸与乙二醇摩尔比1:10）在最佳条件（固液比~1:10，160 °C，2 h）下，主要通过形成铁/钕-柠檬酸盐络合物，实现了铁98.52%和钕95

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-10-16

• 生成式图像压缩中基于最优真实度水平预测的区域自适应重建方法

  在数字图像爆炸式增长的时代，高效压缩技术已成为视觉数据存储和传输的基石。传统编码算法如JPEG虽然广泛应用，但近年来基于深度学习的图像压缩(LIC)方法展现出更优的率失真性能，甚至超越了最新标准编解码器VVC。然而，如何在压缩过程中平衡失真度与视觉真实度，始终是困扰研究人员的核心难题——过度追求低失真会导致纹理模糊，而强调真实度又会增加失真指标。这种"鱼与熊掌不可兼得"的困境，在生成式LIC方法中尤为突出。现有解决方案多采用单一真实度水平控制整个图像，如同给整幅画作涂抹同一浓度的颜料，无法适应不同区域的特性差异。更麻烦的是，用户需要反复调试才能找到合适的平衡点，既耗时又低效。正是洞察到这一局限

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-16

• 面向表格数据不平衡回归的校准混合增强方法

  学习从不平衡数据中不平衡分类关于不平衡分类的广泛研究提供了基础概念。技术大致分为数据级方法（重采样）、算法级修改（成本敏感学习）和混合方法。重采样方法，如开创性的合成少数类过采样技术（SMOTE）及其变体Borderline-SMOTE，通过插值生成合成少数类实例。虽然对...提出的方法我们提出校准混合（Calibrated Mixup），一个旨在缓解不平衡回归挑战的框架，特别是针对表格数据。该方法首先采用目标离散化和引导重采样作为准备阶段来构建问题。核心贡献在于后续阶段：使用定向混合策略为代表性不足区域生成高保真合成样本，然后进行新颖的双重优化过程，包括统计校准和软最近邻（Soft Near

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-16

• 基于机器学习融合与超参数优化的土壤温室气体通量预测新方法

  随着全球气候变化问题日益严峻，土壤温室气体排放的精准预测成为环境科学领域的核心挑战。传统测量方法存在成本高、时效性差等局限，难以满足大尺度监测需求。目前的研究多依赖单一模型，对土壤异质性适应能力不足，且模型参数优化缺乏系统性。针对这一瓶颈，研究人员在《Pedosphere》发表了一项创新性研究，通过融合多种机器学习算法与超参数优化技术，构建了高效预测框架。本研究主要采用以下关键技术：基于707个GRACEnet土壤样本的23种土壤传递函数(PTFs)提取特征；使用深度前馈神经网络(DFFNN)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、相关向量机(RVM)和M5树算法进行初步预测；通过随机搜索法优

  来源：Pedosphere

  时间：2025-10-16

• 用于局部关节角度估计的分支分裂多粒度特征融合方法

  人类关节角度估计是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及从图像或视频中识别出人体各关节之间的相对旋转角度。这项技术广泛应用于姿态估计、动作识别、人机交互、虚拟现实等多个场景中。然而，当前大多数方法在处理这一任务时，往往过于关注整体身体姿态，而忽略了局部关节角度的精细特征。这种倾向可能导致在某些需要高度精确动作控制的场景中，如射箭、舞蹈等，角度估计的准确性受到限制。因此，如何有效提取和处理局部关节角度特征，成为提升该任务性能的关键。BS-MFFN（Branch-Splitter Multi-Granularity Feature Fusion Network）作为一种新型网络架构，专

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-16

• 无监督子空间聚类超参数优化的自引导方法研究及其在模式识别中的应用

  在当今大数据时代，无监督学习特别是子空间聚类(Subspace Clustering, SC)技术已成为模式识别和机器学习领域的重要研究方向。子空间聚类的基本假设是：高维数据实际上是由多个低维子空间的并集构成的，每个子空间对应一个特定的类别或簇。然而，现有的SC算法面临着一个普遍而棘手的挑战——大多数算法的性能严重依赖于超参数的选择，而传统的超参数优化(Hyperparameter Optimization, HPO)方法通常需要依赖带有真实标签的验证集，这在真正的无监督学习场景中是不现实的。以最小二乘回归子空间聚类(Least Squares Regression SC, LSR SC)算法

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-16

• 基于头类知识迁移的长尾分布下尾类特征分布校准方法研究

  章节摘要相关研究 (Related work)在长尾学习领域，数据分布的不平衡常常导致模型在尾类上的性能不佳。为应对这一挑战，研究人员提出了多种方法，主要聚焦于三个关键方向：类别再平衡（class rebalancing）、训练策略（training strategies）以及从头类到尾类的知识迁移（head-to-tail knowledge transfer）。这些方法从不同角度解决尾类样本稀缺问题，以提升模型的泛化能力和鲁棒性。动机 (Motivation)通常，两类之间的决策边界是连接其类中心连线的垂直平分线。然而，在长尾场景下，尾类样本的稀缺导致观测到的样本分布与真实底层分布之间存在

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-16

• 基于矛盾引导门控对比注意力与上下文理解网络的讽刺检测新方法

  Highlight讽刺检测通过矛盾引导的门控对比注意力与上下文理解网络实现突破性进展，其核心在于捕捉字面表达与语境含义之间的语义失衡（semantic incongruity）。Methodology本研究提出门控对比-注意力上下文理解（GCACU）模型，其架构如图1所示。该模型通过捕获核心词汇间的语义冲突（semantic conflicts），并整合深度上下文表征（contextualized representations），从而有效建模语义矛盾以检测讽刺。图2展示了GCACU的双路径神经框架：对比注意力路径量化关键词对间的冲突，上下文理解路径则利用ELMo增强的双向GRU（Bi-GRU

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-16

• ADP-Net：基于多尺度注意力机制的自适应关键点网络在小目标检测中的创新应用

  Highlight自适应检测架构： 我们提出了一种专门为小目标检测优化的基于关键点的目标检测框架。所提出的关键点编码器减少了训练和推理过程中大小目标之间的表征偏差，并解决了在小目标或紧密相邻的实例中关键点编码重叠引起的误差。Receptive field-aware attention mechanism感受野感知注意力机制： 我们的自适应热图头注意力模块能动态调整感受野，使网络能够更好地捕捉和强调对检测小目标至关重要的细粒度特征。Multi-stage prediction fusion多阶段预测融合： 我们开发了一个轻量级融合模块，该模块结合了来自骨干网络的多阶段输出，从而增强了检测的鲁棒

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-16

• 光从东方来？——北阿玛良文化与原始奥瑞纳文化的定量技术比较研究

  大约在4.2万年前，欧洲考古记录中出现了一个重要的文化现象——原始奥瑞纳文化（Protoaurignacian, PA）。这一技术组合以其精美的石叶和细石叶工具为特征，长期以来被视为解剖学上的现代人（anatomically modern Homo sapiens, amHs）首次成功殖民欧洲的关键证据。一个被广泛接受的观点认为，PA的起源可以追溯到地中海东岸的黎凡特地区，更具体地说，是源于该地区的阿玛良文化（Ahmarian）。这一“黎凡特起源说”主要基于对两地石器工具，尤其是石制投射尖状器形态相似性的观察。然而，尽管这一假说影响深远，却始终缺乏系统的、定量的技术比较研究来加以验证。与此同时

  来源：Journal of Human Evolution

  时间：2025-10-16

• 镍-海泡石催化剂理性设计：掺镍方法与负载量对CO2甲烷化效率的影响

  随着工业化的飞速发展，大气中的二氧化碳（CO2）浓度持续攀升，引发了全球性的气候变化问题。将CO2这一主要的温室气体转化为有价值的化学品或燃料，被认为是实现碳循环和可持续发展的关键路径之一。其中，CO2甲烷化反应，即萨巴蒂尔反应（CO2 + 4H2 → CH4 + 2H2O, ΔH298K = -165 kJ/mol），因其能将CO2转化为易于储存和运输的甲烷（CH4）而备受关注。该反应在热力学上倾向于低温和高压条件，但动力学上却因CO2分子的高度稳定性而受到限制，因此，开发高效催化剂成为推动该技术应用的核心。在众多催化金属中，镍（Ni）因其相对低廉的价格和良好的催化活性，成为CO2甲烷化催化

  来源：Journal of CO2 Utilization

  时间：2025-10-16

• EPPO/NEPPO联合开展Xylella fastidiosa应急防控模拟演练：提升跨境植物疫病应对能力的创新实践

  通过应急预案提升植物有害生物暴发应对能力已成为保障快速响应的有效策略。在欧洲与地中海植物保护组织（EPPO）辖区，Xylella fastidiosa（Xf）已在部分成员国造成显著的经济、环境与社会影响，并存在向其他地区扩散的风险。为强化对该病原体的防控准备，EPPO与近东植物保护组织（NEPPO）联合主办了本次应急预案模拟演练研讨会。活动于2025年5月在突尼斯持续3天开展，汇聚来自21个国家的69名参与者，涵盖国家植物保护机构专家、国际组织代表、植物健康科学家、政策官员、检疫人员及有害生物防控专家等多领域背景。与会者被分为6个模拟疫情管理团队，针对虚构国家"Surveyland"橄榄苗圃首

  来源：EPPO Bulletin

  时间：2025-10-16

• 埃塞俄比亚中部不同地区鹰嘴豆种子贮藏技术优化及其对种子质量的影响研究

  传统农场贮藏鹰嘴豆（Cicer arietinum L.）种子的方式往往导致种子质量严重下降。为此，科研人员开展了一项为期6个月的研究，对比评估了六种替代贮藏技术：（a）聚丙烯袋（PPB，传统对照）；（b）聚丙烯袋+滤饼混合贮藏（PPB+FC）；（c）塑料桶（PD）；（d）塑料桶+滤饼混合贮藏（PD+FC）；（e）超级谷物保护袋（Super Grain Pro）；（f）普渡改良作物贮藏袋（PICS）。实验在埃塞俄比亚生物多样性研究所和比绍夫图农业研究中心的常温实验室环境下进行，每两个月监测一次贮藏条件、种子含水量（SMC）、种子发芽率（SG）、幼苗长度、幼苗干重及种子活力指数I。结果发现，替代

  来源：Crop, Forage & Turfgrass Management

  时间：2025-10-16

• 优化苜蓿生产管理实践：基于技术分组的农场产量提升策略分析

  1 INTRODUCTION苜蓿（Medicago sativa L.）作为美国第四大作物，在畜牧业和生态系统服务中具有重要地位。然而，农场实际产量与试验田潜力之间存在30%–50%的差距。本研究通过调查美国中西部24名农民管理的38块苜蓿田，旨在识别最大化 forage harvested 的管理实践，并探讨不同生产目标下的优化策略。2 MATERIALS AND METHODS2.1 Farmer selection and survey研究于2021–2022年开展，覆盖威斯康星州、伊利诺伊州和密歇根州的24名农民，共收集66个田区-年份组合数据。通过详细问卷调查记录田区面积、土壤信息、

  来源：Agronomy Journal

  时间：2025-10-16

• 基于靶向富集测序技术的纯血马基因编辑检测与群体变异分析新策略

  基因编辑与基因组操纵技术为人类和动物疾病治疗带来巨大潜力，但这项技术也存在被滥用于运动性能增强等非治疗目的的风险。为检测此类"基因兴奋剂"事件，研究人员评估了靶向富集panel结合新一代测序技术，系统验证了该方法在不同样本类型和生物基质中的检测重现性、灵敏度及变异识别能力。该panel通过与肌肉生长抑制素基因现有数据、PCR-SNP芯片及部分样本的全基因组测序结果进行比对验证。鉴于无缝编辑的成功检测需基于对自然群体的深入了解，研究还对170余匹纯血马进行筛查，发现了包括导致编码区改变的多处新变异和结构变异。在模拟基因兴奋剂的转基因cDNA掺入实验中，该方法可检测到低至3.2%嵌合水平的修饰，证

  来源：Animal Genetics

  时间：2025-10-16

• 大语言模型在聚合物性能预测领域的基准研究：与传统信息学方法的比较分析

  1 引言机器学习（ML）技术已显著推动材料性能预测与设计的发展。传统聚合物信息学方法通常依赖两步流程：首先将聚合物结构转化为数值化指纹（如Polymer Genome的多尺度特征向量、polyGNN的分子图嵌入、polyBERT的SMILES字符串编码），随后通过监督学习建立结构-性能关系。近年来，大语言模型（LLM）在材料科学领域展现出潜力，例如从文献提取信息、预测聚合物溶解度及生成晶体结构。然而，LLM在聚合物性能预测中的应用仍待深入探索，其相较于传统方法的优劣尚不明确。本研究聚焦于通过微调通用LLM（开源Llama-3-8B与商用GPT-3.5）预测聚合物的关键热性能：玻璃化转变温度（T

  来源：Macromolecular Rapid Communications

  时间：2025-10-16

• 意识形态图灵测试：衡量开放思维与观点采样的行为学方法

  意识形态图灵测试：开放思维与观点采样的行为测量摘要本研究首次将“意识形态图灵测试”（Ideological Turing Test, ITT）操作化为行为测量工具，旨在量化个体准确表征对立意识形态论点的能力。研究强调，理解对手观点对有效论证交换、避免冲突升级至关重要。通过招募1200名参与者（涉及英国脱欧、COVID-19疫苗接种、素食主义三个极化议题），要求其提供支持与反对自身立场的论点，并由对立阵营参与者盲评。ITT“通过”标准为：对立论点获对手认可度不低于其本方论点。结果显示，所有议题均存在较高水平的相互理解，通过ITT者更少认为对手无知、不道德或非理性。该方法为开放思维提供了超越自陈量

  来源：Cognitive Science

  时间：2025-10-16

• 基于系统的小儿创伤全程优化照护：技术报告与质量提升策略

  伤害是导致儿童死亡的首要原因，也是引发短期与长期躯体健康（physical health）、心理健康（mental health）及生活质量下降的常见致残因素。儿科创伤系统（pediatric trauma system）旨在通过优化州/区域范围内的全流程照护体系，确保不同居住地或事故地点的儿童均能获得最佳医疗干预。该连续照护体系涵盖伤害预防（injury prevention）、院前急救（prehospital care）、急诊科处置（emergency department care）、机构间转运（interfacility transport）、急性期与危重症住院治疗（acute and

  来源：Journal of Trauma Nursing

  时间：2025-10-16

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