• FuPaSCo：用于3D全景场景补全的长距离与局部上下文融合技术

  近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，场景补全（Scene Completion, SC）在计算机视觉领域变得尤为重要。场景补全的目标是通过已有的点云数据预测并重建整个3D场景的几何结构，包括那些未被直接观测到的部分。这一任务在自动驾驶系统中尤为关键，因为它帮助车辆更全面地理解周围环境，从而做出更安全、更智能的决策。然而，传统的场景补全方法在处理复杂场景时往往存在局限，特别是在捕捉长距离上下文信息方面。因此，如何有效结合局部特征和全局信息成为提升场景补全性能的重要研究方向。在现有的场景补全研究中，U-Net架构因其高效的编码-解码结构和跳跃连接机制，被广泛应用于多种任务中。U-Net通过编码路径

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-10-15

• 一种三重效益的方法：利用集成电凝聚-吸附系统及原位聚碳酸酯（PAC）分离技术，同时去除地下水中的硝酸盐和新兴污染物

  在当前全球环境问题日益严峻的背景下，地下水污染已成为一个备受关注的议题。随着工业化和城市化的快速发展，水体中有机和无机污染物的共同存在现象愈发普遍。这些污染物不仅通过土壤渗透进入地下水系统，还可能对生态环境和人类健康造成严重威胁。硝酸盐（NO₃⁻）和新兴污染物（CECs）是两种常见的地下水污染物，它们各自具有不同的来源、行为特征和对环境的潜在影响。因此，开发一种能够同时去除这两种污染物的高效处理技术显得尤为重要。硝酸盐主要来源于农业活动中的化肥使用、工业废水排放以及生活污水的处理不当。长期暴露于高浓度硝酸盐污染的水体中，可能引发多种健康问题，如甲基蓝蛋白血症（blue-baby syndrom

  来源：Groundwater for Sustainable Development

  时间：2025-10-15

• 在学术机构中推进可持续性发展：基于模糊德尔菲法和DEMATEL方法的GHRM框架

  绿色人力资源管理（GHRM）在学术机构中的应用正在成为全球可持续发展的重要议题。随着环境问题日益严峻，尤其是亚洲国家由于其生态系统的脆弱性，学术界对可持续发展实践的关注度显著提升。大学作为社会的重要组成部分，具备通过绿色人力资源管理来减少其对环境影响的潜力。然而，尽管绿色人力资源管理在实现可持续发展目标中的作用已被广泛认可，相关的研究仍然有限，亟需进一步探索。本研究采用能力-动机-机会（AMO）理论，构建了一个涵盖七个方面和二十五个标准的绿色人力资源管理框架，并结合模糊德尔菲法（FDM）和模糊决策试验与评价实验室（FDEMATEL）的方法，对亚洲多所大学的数据进行分析，以识别绿色人力资源管理实

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-10-15

• 针对复杂边界表示模型的高效自适应笛卡尔网格生成方法

  随着高性能计算和数值模拟技术的不断进步，对复杂几何体进行网格生成的挑战日益突出。传统的贴体网格生成方法通常需要用户与计算机之间的大量交互以修复几何结构，并且频繁调整算法参数以生成满足计算需求的网格。因此，能够实现完全自动化的笛卡尔网格技术逐渐受到重视。笛卡尔网格由于其轴对齐的特性，可以直接生成非密封或“脏”几何体的网格，并支持基于几何或流动的自适应网格细化（AMR）。这种能力提高了复杂几何体问题的求解效率，降低了计算需求。然而，由于其非贴体（非共形）的特性，为了确保准确性和守恒性，必须使用特殊的算法来重建边界附近的物理量。常见的方法包括浸入边界法（IBM）和格子玻尔兹曼法（LBM）。笛卡尔网格

  来源：Graphical Models

  时间：2025-10-15

• 在高温高压条件下对溶解二氧化碳（CO₂）中13C/12C比率进行原位拉曼光谱测量的方法及其意义

  在这项研究中，科学家们关注的是海底热液活动对海洋中温室气体如二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）释放的影响，这些气体在地球碳循环中起着关键作用。为了更好地理解热液流体中含碳物质的来源，开展高温高压的热液实验模拟这些地球化学过程是必要的。然而，对溶解态CO₂的碳同位素组成进行原位监测是一项技术挑战，尤其是在高温高压条件下。近年来，激光拉曼光谱技术作为一种补充方法被广泛用于测量CO₂的¹³C/¹²C比值，相较于传统的质谱分析，拉曼光谱具有原位、非破坏性和无需样品预处理的优势。然而，现有研究主要集中在超临界/液态CO₂的拉曼光谱分析上，对溶解在溶液中的CO₂的研究仍较为有限。因此，本研究首次系统地探讨

  来源：Geoscience Frontiers

  时间：2025-10-15

• 苏马姆盆地（阿尔及利亚）的活跃构造运动与地壳分段：一种地貌构造与岩石学研究方法

  Soummam Basin位于阿尔及利亚中央Tell Atlas地区，是一个地质活动频繁的区域，其地貌形态受到非洲板块与欧亚板块持续汇聚的影响。本研究通过结合地貌形态分析、结构图件绘制以及实地调查，评估新生代构造活动和活跃地壳变形在塑造该地区景观中的作用。研究中使用了30米分辨率的SRTM/DEM数据和TopoToolbox工具在GIS环境中，提取并分析了关键的地貌形态指数，包括高程积分（HI）、归一化河道陡度（Ksn）指数和Chi（χ）指数。这些分析得到了纵向剖面解读和断面特征（knickpoint）绘制的补充。研究结果表明，这些地貌形态指数在空间上存在显著变化，并且与主要断层系统紧密相关，

  来源：Geomorphology

  时间：2025-10-15

• 综述：评估阿育吠陀疗法作为传统治疗辅助手段的有效性，并探讨表观遗传学、神经/肠道生物标志物以及神经影像技术在儿童多动症（注意缺陷多动障碍）中的作用机制

  ### 超脂血症的治疗现状与研究进展超脂血症是一种在临床中普遍存在的慢性疾病，近年来其对全球公众健康的影响日益显著。它被认为是心血管疾病死亡的主要诱因之一，并对全球经济造成巨大负担，成为全球公共卫生体系面临的重要挑战。根据世界卫生组织的统计数据，全球约有40%的成年人存在总胆固醇（TC）水平过高的问题，这进一步凸显了超脂血症预防和治疗的紧迫性。因此，针对该疾病的综合研究和有效干预策略显得尤为关键。在当前的临床实践中，超脂血症的管理主要依赖于两种核心方法：生活方式的调整和药物治疗。生活方式的改变，如饮食调节、体重控制以及纠正不良习惯，被认为是血脂降低治疗的基础，并且需要在治疗过程中持续进行。然而

  来源：Medicine: Case Reports and Study Protocols

  时间：2025-10-15

• 一种更环保的2,5-呋喃二羧酸大环化合物及其受熵驱动的环开聚合方法

  热塑性聚酯（PEs）因其广泛的用途而成为现代工业中不可或缺的材料。它们在包装、纺织、电子和智能材料等领域都有重要应用，显示了其多样性和重要性。然而，这些材料的传统合成主要依赖于化石资源，如对苯二甲酸（TA），这导致了温室气体排放的增加、塑料污染的加剧以及对不可再生资源的依赖。因此，研究如何用可再生资源替代化石原料成为当前重要的课题。近年来，2,5-呋喃二甲酸（FDCA）及其甲基酯（FDME）因其源自半纤维素材料而受到广泛关注。FDCA作为一种生物基平台化学品，不仅在聚合物生产中具有重要价值，还在有机合成、金属-有机框架（MOFs）和药物开发中扮演关键角色。预计到2030年，FDCA的全球市场价

  来源：European Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-10-15

• 基于通用工业定子平台的SynRM和PMa设计：一种从工业应用向电动汽车过渡的新设计方法

  本研究探讨了一种同步磁阻（SynRM）和永磁辅助同步磁阻（PMaSynRM）电机的设计方法，该方法通过优化转子叠片结构，无需改变现有定子平台即可实现不同类型的电机设计。这种设计策略不仅能够降低生产工具成本，还为制造商在工业应用中向高效率电机技术的过渡提供了可行的路径。通过保留现有的定子结构，研究人员能够在相同的生产线上实现三种不同电机类型（感应电机IM、SynRM和PMaSynRM）的制造，从而提升了工业电机向电动车辆（EV）应用转换的可能性。### 研究背景与意义在当前的工业和全球背景下，电动机的能耗已成为全球电力消耗的重要组成部分，几乎占到了45%。这一数据凸显了提升电机效率的迫切需求。国

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-15

• GDH抑制剂和PARP抑制剂作为SDHB缺陷型PPGLs（磷酸甘油酸脱氢酶相关疾病）新型治疗方法的作用

  在本文中，研究聚焦于一种称为SDHB的基因及其在特定癌症类型中的作用，特别是嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PPGLs）。这些肿瘤来源于肾上腺髓质或额外肾上腺的副交感神经节细胞，具有分泌儿茶酚胺的能力，从而可能导致严重的高血压。这种高血压如果不加以治疗，可能会对多个身体系统造成毁灭性影响，甚至危及生命。此外，PPGLs有发展为恶性肿瘤的潜力，约有10%-17%的病例会进展为转移性肿瘤，这使得寻找有效的治疗策略变得尤为重要。SDHB是编码琥珀酸脱氢酶（SDH）亚基的四个基因之一，SDH是参与三羧酸循环（TCA cycle）的重要酶。SDHB的突变会导致SDH活性的降低或完全丧失，这在多种人类癌症中被观察

  来源：Endeavour

  时间：2025-10-15

• 利用卫星-地面融合技术对分布式ISAC网络进行协作信道估计

  本文探讨了一种先进的卫星-地面一体化感知与通信（ISAC）场景，该场景结合了地球同步轨道（GEO）卫星、主无人机、多个辅助无人机以及非合作无人机目标。该研究旨在解决无人机广泛感知应用中面临的挑战，包括有限的载荷容量和强弱目标之间的干扰问题。通过利用GEO卫星的传输特性，本文提出了一种新的卫星-地面协同信道估计方案，从而提升复杂多目标环境下的定位与运动参数估计能力。卫星-无人机协同感知系统中的信号传播通常遵循“GEO传输 - 目标散射 - 无人机接收”的路径配置。这种结构使得GEO卫星在提供广泛覆盖的同时，能够与无人机协同工作，实现更高效的信号处理。然而，传统方法在处理混合强弱信号时存在诸多不足

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-15

• 基于可重构智能表面的信道特征调制技术

  随着未来无线网络对频谱效率（SE）和能耗效率（EE）需求的不断提升，研究者们正在探索多种创新技术以满足这些挑战。其中，可重构智能表面（RIS）和索引调制（IM）技术的结合成为了一个备受关注的研究方向。RIS作为一种软件可编程的超材料，能够通过智能调整入射电磁波的特性（如相位和振幅），动态地改变无线传播环境，从而增强接收信号功率，而无需额外的功率消耗。与此同时，IM技术通过将信息比特编码到通信资源的索引中，例如天线、子载波、时隙或扩频码等，实现了在不增加带宽或功率的前提下提升传输效率。因此，将RIS与IM技术相结合，不仅能够充分利用RIS的环境调控能力，还能借助IM的高效信息编码机制，为未来通信

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-15

• 一种新颖的场景文本图像超分辨率方法

  在当今信息高度数字化的时代，场景文本图像超分辨率（Scene Text Image Super-Resolution, STISR）技术正成为图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向。STISR的核心目标是通过算法将低分辨率的文本图像转换为高分辨率、清晰可读的图像，从而提升后续文本识别任务的准确性和效率。这一技术在众多实际应用中具有广泛价值，例如车牌识别、文档处理、签名验证以及自动驾驶系统中的道路标志识别等。然而，低分辨率文本图像往往伴随着多种复杂问题，如模糊、压缩失真、笔画粘连、字符变形等，这些问题严重影响了文本的可读性和识别精度。因此，如何在超分辨率过程中有效恢复文本的结构和细节，成为研究者

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-15

• 综述：创新方法在油泥回收中的应用综述：技术进展、挑战及环境效益

  ### 油性污泥回收的全面进展与可持续挑战在全球石油行业中，油性污泥的产生已成为一个持续存在的重大环境问题。油性污泥是一种复杂的废弃物，其成分包括原油、水和固体颗粒，通常含有高浓度的碳氢化合物、重金属和水分。这种废弃物的处理不仅对生态环境构成威胁，也带来了显著的经济负担。传统处理方式如焚烧和填埋虽然在某些情况下被采用，但它们往往伴随着空气污染、能源消耗高以及地下水污染等负面效应。因此，近年来，研究重点转向了将油性污泥视为可回收资源的策略，探索更加环保和高效的处理技术。在对2015年至2025年间发表的文献进行系统性回顾后，研究发现催化热解、生物修复和绿色溶剂萃取是最广泛研究的方法。热解技术因其

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-15

• 基于水质指数的方法：用于评估油田盐水作为锂回收原料的适用性

  随着全球对锂的需求不断上升，锂作为新能源产业的关键材料，其供应问题正日益受到关注。根据国际能源署的预测，未来几年锂的供应可能会出现短缺，这促使人们寻找新的锂资源和更高效的提取方法。油井卤水作为一种非常规锂资源，正逐渐成为研究热点。由于卤水的来源广泛，且其管理对于锂提取至关重要，因此如何选择适合的卤水作为锂提取原料成为了一个重要的课题。在传统方法中，锂的提取通常依赖于蒸发池技术，但这种方法周期长，且对环境影响较大，难以满足快速增长的锂需求。近年来，直接锂提取（DLE）技术逐渐受到重视，因其能够减少环境负担，并且在某些情况下实现更高效的锂回收。DLE技术利用多种方法，如电化学、离子交换、吸附和膜分

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-15

• 基于Konjac葡甘露聚糖的N掺杂碳气凝胶，用于高效太阳能驱动的海水淡化及通过高级氧化技术降解苯酚

  水污染和淡水资源短缺已成为全球范围内亟需解决的严峻挑战。面对这些问题，科学家们不断探索新的解决方案，其中，太阳能驱动的界面水蒸发（Solar-Driven Interfacial Water Evaporation, SDIWE）技术因其环保性和高效性而备受关注。SDIWE技术利用太阳能作为能源，通过在水-空气界面处实现高效的水分蒸发，不仅能够有效去除盐分，还能处理多种类型的污染水体。这一技术的核心在于如何设计出具有优异性能的蒸发装置，使其能够在较宽的光谱范围内高效吸收太阳能，并将能量转化为热能，从而促进水分的快速蒸发。本研究提出了一种基于氮掺杂碳材料的新型蒸发装置——KCN蒸发器，其由木薯葡

  来源：Desalination

  时间：2025-10-15

• CCNeXt：一种有效的自监督立体深度估计方法

  深度估计在当今的机器人技术、自动驾驶和增强现实等领域发挥着至关重要的作用。这些应用场景通常受限于计算资源的使用情况，因此需要高效且准确的解决方案。立体图像对提供了一种有效的深度估计方法，因为只需要计算图像对中像素的视差，就可以在已知校正的系统中确定深度。然而，在多种场景中获取可靠的真实深度数据具有一定的难度，因此自监督技术成为一种可行的替代方案，尤其是在拥有大量未标记数据集的情况下。在这一背景下，我们提出了一种新颖的自监督卷积方法，该方法在保持计算成本的同时，优于现有的卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）。我们设计的CCNeXt架构结合了现代的CNN特征提取器与一个

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-10-15

• 基于深度变换的学生注视目标估计方法：以双视角教室图像为例

  在教育研究领域，学生在教学过程中的注视目标估计是一项至关重要的任务。这项技术不仅能够帮助研究人员更深入地理解学生在课堂中的注意力分布、认知参与度以及学习行为，还能为教师提供科学依据，以便优化教学策略，提高课堂效率和知识获取效果。然而，当前的注视目标估计方法在处理深度信息方面存在明显不足，主要集中在二维图像特征的分析上，忽视了三维空间上下文对全局上下文建模的重要性。这种局限性在复杂的教室环境中尤为突出，导致模型在预测注视目标时出现偏差，影响了整体的准确性。为了解决这一问题，我们提出了一种深度感知的注视目标估计框架，专门针对教室场景进行设计。该框架由三个关键组成部分构成：首先，我们开发了一个深度估

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-10-15

• 基于格结构的对数无证书可链接环签名技术及其在电子投票系统中的应用

  随着信息技术的迅猛发展，互联网已经深度融入我们的日常生活，传统的投票方式逐渐被电子投票（e-voting）所取代。虽然电子投票在提高效率方面带来了显著优势，但同时也伴随着关键的安全风险，例如选票可能被伪造或重复投票。在现代社会中，如何为选民的隐私信息提供可靠保护，依然是一个亟待解决的挑战。环签名作为一种隐私保护技术，因其不可追溯的特性而被广泛应用于电子投票和加密货币领域。然而，由于环签名无法被追踪，因此无法有效防止签名的滥用，这可能导致重复投票的问题。为了解决这一问题，研究人员提出了链接环签名（Linkable Ring Signature, LRS）这一环签名的变种。链接环签名在保持匿名性的

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2025-10-15

• 综述：XPS深度剖析的评估方法综述

  本文围绕氢化硅(111)表面及其在不同环境下的退化行为展开，探讨了红外光谱技术与椭偏光谱技术相结合的分析方法在研究表面结构和形态特性方面的潜力。研究者们通过分析与垂直和水平方向振动相关的红外光谱带，揭示了氢化硅表面的钝化状态以及其在干燥空气和潮湿空气环境下的退化过程。此外，还对甲基单层修饰的硅(111)表面进行了红外偏振光谱研究，展示了该方法在分析分子界面特性方面的广泛适用性。氢化硅(111)表面在电子、传感和光伏等应用中具有重要价值，其结构和钝化状态直接影响这些材料的性能。研究表明，通过观察垂直方向的Si-H拉伸振动和水平方向的Si-H弯曲振动所对应的光谱带，可以深入理解表面的化学状态、缺陷

  来源：Applied Surface Science Advances

  时间：2025-10-15

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