• 朝向可解释的轨迹分类：一种基于段的扰动方法

  在现代数据科学与人工智能领域，轨迹分类作为一项关键技术，被广泛应用于交通分析、野生动物追踪以及人类移动模式研究等多个场景。然而，现有的许多轨迹分类模型，尤其是基于深度学习的方法，往往缺乏可解释性，这使得理解其决策过程变得困难。因此，构建一个能够有效解释轨迹分类模型决策机制的框架，成为当前研究中的一个重要课题。轨迹分类的核心目标是根据轨迹所展现的运动模式，将轨迹数据划分为不同的类别。早期的轨迹分类方法主要依赖于时间序列分析和统计模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和动态时间规整（DTW）。这些方法在一定程度上取得了成功，但随着深度学习技术的发展，基于神经网络的模型在轨迹分类任务中表现出了更强的性能。

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• DRLCCI：一种混合融合网络，结合了解耦表示学习和跨模态协同交互技术，用于多模态情感分析

  多模态情感分析（Multimodal Sentiment Analysis, MSA）是当前多媒体研究领域中的一个关键任务，旨在通过整合文本、音频和视觉等多种模态的信息，更全面地理解人类的情感表达。随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，MSA的应用范围也日益扩大，涵盖了人机交互、舆情监测、自动驾驶汽车中的情绪检测等多个领域。然而，尽管已有大量研究在该方向取得进展，如何有效融合不同模态之间的信息仍然是一个挑战。这主要源于多模态数据的异构性，即不同模态之间在表现形式、分布特征以及语义表达上存在显著差异，这些差异可能影响模型在融合过程中对一致性与差异性的准确把握。现有的多模态情感分析方法通常采用

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• ConDNS：一种基于条件扩散的新型负采样方法，用于知识图谱嵌入

  知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）是一种将实体和关系映射到连续向量空间中的技术，其目标是提升链接预测任务的性能。在实际应用中，知识图谱本身往往无法直接提供高质量的负样本，尤其是那些具有多层级难度的样本。因此，当前大多数方法依赖于后置采样评估策略，这种方法在生成适配不同训练需求的、难度可控的负样本方面存在局限。为了克服这些挑战，本文提出了一种新的基于条件扩散的负样本生成方法——ConDNS，该方法能够通过调整扩散时间步，实现对合成负样本的动态难度调节，并有效结合传统样本，从而突破单一策略采样的瓶颈，构建多层次难度配置。近年来，人工智能领域的快速发展已经深

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 交互式双对比融合方法用于多视图聚类，并保留局部结构

  张哲|陈宇明|郭超鹏|宋杰|何光宇东北大学软件学院，中国沈阳110169摘要文本到SQL（Text-to-SQL）是一项重要的任务，其目标是将非结构化的自然语言问题转换为结构化查询语言（SQL）。问题与SQL之间的显著结构差异增加了模型转换的难度。语言的序列一致性指的是尽管在语法和表达上存在差异，但所传达信息的顺序往往相似。我们认为这种一致性有助于建立问题与SQL之间的联系，并减轻结构差异对模型带来的挑战。本研究提出了一个文本到SQL框架（CT2S），该框架整合了序列一致性提示来生成SQL。具体而言，CT2S首先使用选择器来选择与问题最相关的数据库模式项，然后利用专门构建的半结构化提示数据来提

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 综述：从数据融合到动态推理：时空知识图谱构建与嵌入方法综述

  随着移动互联网、物联网（IoT）和遥感技术的快速发展，现实世界中涌现出大量包含时空维度的动态数据。这些数据广泛分布于复杂系统中，如智能交通、公共安全、城市计算和环境监测等领域。如何有效组织、建模和推理这些数据中蕴含的复杂时空信息，已成为当代知识管理与智能分析领域的重要挑战。为了应对这一挑战，研究者们提出了时空知识图谱（Spatio-Temporal Knowledge Graphs, STKGs）这一知识表示范式。STKGs通过将结构化实体与时空语义信息相结合，能够更精准地建模实体在时间和空间维度上的演化行为，从而实现丰富的时空语义推理。传统静态知识图谱（Knowledge Graphs, K

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 基于自然的解决方案：利用空间多标准分析和遥感技术在孟加拉国沿海地区应对洪水

  气候变化正在导致降雨、风暴和洪水事件更加频繁且强度更大，这给传统的防洪措施带来了挑战。为了应对这一问题，自然解决方案（NBS）作为一种灵活而有效的策略，正在受到越来越多的关注。NBS不仅能够减少洪水风险，还能够提供额外的环境和社会效益。然而，现有的许多研究主要集中在小规模或大规模的NBS上，而实施往往局限于城市或农村地区。这种狭窄的视角在水文连通的城市-农村流域中显得不足，因为不同的地理和土地利用模式加剧了复合洪水风险。本研究通过开发一种综合方法，将多尺度的NBS整合到连通的城市-农村流域中，旨在解决这些挑战。这种方法对于像孟加拉国奇塔戈朗这样的城市尤为重要，因为在这些地方，空间有限，乡村的暴

  来源：Nature-Based Solutions

  时间：2025-10-10

• 利用多光谱技术、分子对接和分子动力学方法研究Phyllanthus emblica L.中的鞣花单宁与乙酰胆碱酯酶之间的相互作用机制

  本研究围绕四种从印度醋栗（*Phyllanthus emblica*）中提取的没食子酸鞣质（Ellagitannins）与乙酰胆碱酯酶（AChE）之间的相互作用机制展开，通过整合酶动力学分析、多光谱技术、分子对接与分子动力学模拟等多种方法，深入探讨了这些天然化合物对AChE的抑制特性及其潜在的药理学意义。研究不仅揭示了这些鞣质如何通过不同的抑制模式影响AChE的活性，还进一步阐明了它们在分子层面的结合方式与结构变化，为阿尔茨海默病（AD）的治疗提供了新的思路和理论依据。乙酰胆碱酯酶是中枢神经系统中关键的神经递质水解酶，其主要功能是快速分解乙酰胆碱（ACh），从而终止神经信号传递。在阿尔茨海默病

  来源：Journal of Molecular Structure

  时间：2025-10-10

• 通过MCVD结合纳米粒子掺杂技术制备的铥掺杂铝硅酸盐光学玻璃的Judd-Ofelt分析

  本研究聚焦于一种新型的光学材料——掺杂铥（Tm）的铝硅酸盐玻璃，通过系统化的理论分析，探讨其在广泛组成范围内的Judd-Ofelt（JO）参数特性。该材料在光纤制造领域具有重要的应用潜力，特别是在2微米附近的激光和放大器中。研究团队通过改进的化学气相沉积法（MCVD）结合纳米粒子掺杂技术，制备了一系列含有5-10 mol% Al₂O₃和0.1-1.3 mol% Tm₂O₃的光纤预制棒，并对这些样品进行了吸收光谱测量，评估了吸收截面，同时开展了JO分析。通过这些分析，研究人员获得了JO强度参数的范围，分别为Ω₂ = (6.1–6.6)×10⁻²⁰ cm⁻²，Ω₄ = (2.3–2.9)×10⁻²

  来源：Journal of Luminescence

  时间：2025-10-10

• 采用低温3D打印技术制造的多孔微反应器，具备磁感应加热功能，可用于甲醇蒸汽重整制氢过程

  甲醇蒸汽重整（MSR）作为一种氢气生产技术，近年来受到广泛关注。氢气被视为一种零碳排放的清洁能源载体，被认为是实现全球能源经济转型的关键策略之一。然而，MSR技术在实际应用中仍面临诸多挑战，其中最主要的问题之一是反应器的热传导效率较低，以及氢气生成速率未能达到理想水平。为了应对这些问题，本研究提出了一种新型的低温度3D打印多孔微反应器的制造方法，并探讨了加工温度以及使用不同pH值的硅溶胶作为粘结剂对反应器性能的影响。此外，微反应器与磁感应加热系统相结合，实现了氢气的实时生成。这种方法不仅确保了催化剂的均匀分布，还克服了传统方法中载体制备与催化剂负载步骤之间温度差异过大导致催化剂在载体表面聚集的

  来源：Journal of the Energy Institute

  时间：2025-10-10

• 用于生物降解性PLA/PBAT/TPS薄膜功能化的中试规模超临界CO₂浸渍技术

  **解读：**本研究围绕超临界流体浸渍（SFI）技术在实验室和中试规模的应用展开，特别关注了橄榄叶提取物在生物可降解聚乳酸/聚己二酸-对苯二甲酸共聚物/热塑性淀粉（PLA/PBAT/TPS）薄膜中的成功浸渍。该技术在实验室中已被广泛研究，但其在中试规模上的应用仍然较少，因此，本研究旨在填补这一空白，探索其在工业应用中的可行性。通过优化实验室规模的浸渍条件，并将其扩展至中试规模，研究者评估了提取物体积、薄膜表面积和接触时间对浸渍效果的影响，最终实现了高质量、高均匀性且具有显著抗氧化活性的薄膜制备。**研究背景与意义：**随着全球对环境问题的关注日益增加，传统不可降解塑料的使用及其带来的污染成为亟

  来源：Journal of CO2 Utilization

  时间：2025-10-10

• RWI-UNI-SUBJECTS：德国高等教育学科布局演变数据集（1971–1996）及其对创新与区域发展的启示

  高等教育体系作为塑造人力资本、推动技术进步与经济增长的核心动力，其动态演变长期以来缺乏系统性的数据支撑。尤其在德国，20世纪70年代至90年代是高等教育大规模扩张的关键时期：大量新高校建立，计算机科学等新兴学科涌现，婴儿潮一代涌入校园。然而，尽管这一时期的教育变革深刻影响了社会结构与经济发展，却始终缺乏能够系统记录学科与机构分布时空演化的高质量数据集。为此，由杜塞尔多夫大学与莱布尼茨经济研究所（RWI）领衔的研究团队，在《Scientific Data》上发布了首个覆盖德国全境高等教育机构学科分布的历史数据集——RWI-UNI-SUBJECTS。该数据集填补了国际高等教育实证研究的重要空白，为

  来源：Scientific Data

  时间：2025-10-10

• 原子光谱技术前沿进展：金属、化学品与功能材料分析方法的创新与挑战

  这篇更新综述涵盖了2024年6月至2025年4月期间发表的文献，作为年度系列的最新部分，旨在为读者提供原子光谱分析在金属、聚合物、电子材料、纳米材料及其他功能材料领域的最新进展全景。数据处理仍是激光诱导击穿光谱（LIBS）和飞行时间二次离子质谱（TOF-SIMS）的核心焦点，主要通过多种机器学习算法与统计方法实现可靠 analyte 定量分析——这些方法虽已应用多年，但正不断拓展至新领域。另一项进展是同一仪器平台上整合互补技术，实现同点位同步多技术数据采集。聚合物与纳米材料分析持续发展，主流平台包括单颗粒电感耦合等离子体质谱（SP-ICP-MS）、单颗粒飞行时间质谱（SP-ICP-TOF-MS

  来源：Journal of Analytical Atomic Spectrometry

  时间：2025-10-10

• 全喉切除术后免提语音技术：自动说话阀与固定装置性能的系统综述及其对患者依从性与生活质量的影响

  1 引言1.1 研究背景全喉切除术仍是局部晚期喉癌根治性治疗的重要手段。在西方国家，气管食管（TE）语音联合嗓音假体（VP）已成为主流康复方式，但该方法需患者以手指封闭气管造口，限制了双手的自由使用。自动说话阀（ASV）通过呼气时阀门的闭合实现TE语音，使交流更自然、自发。ASV通常通过贴片或造口内装置固定于气管造口处。尽管ASV可提升生活质量与社会参与度，但仅约30%的患者日常使用ASV。其主要限制因素是ASV在气管造口处的固定不牢，导致漏气及装置脱落。改进固定方式有望提升免提语音使用率，进而改善患者生活质量。1.2 研究目的为改进现有设备并开发新型装置，需全面了解现有ASV及其固定装置的性

  来源：Head & Neck

  时间：2025-10-10

• 基于铕(III)荧光免疫层析试纸条的山羊皮革文物即时检测技术

  皮革文物是文化遗产的重要组成部分，但传统检测方法存在精度低、样本需求量大等局限性。本研究通过靶向皮革特异性蛋白——胶原蛋白的特征肽序列（BLG，“TPEVDKEALEKC”），开发了特异性抗BLG-goat抗体，并与铕掺杂荧光微球结合，构建了竞争性荧光免疫层析检测试纸条（FIA）。经系统优化后，该技术对目标蛋白的检测限（LOD）低至1.0 μg mL−1，具备高灵敏度、稳定性和重复性。试纸条可在手持便携紫外灯照射下15分钟内实现视觉判读，直接于考古现场或博物馆内完成动物源鉴定。该FIA技术不仅实现了皮革文物的高灵敏微痕检测，更为考古现场分析提供了创新性的蛋白质研究工具。

  来源：Analytical Methods

  时间：2025-10-10

• 加拿大东部鲑鱼养殖场成年雌性海虱动态建模：一种随机状态依赖的流行病学方法

  引言海虱（Lepeophtheirus salmonis 和 Caligus sp.）是严重危害鲑鱼健康的外寄生桡足类，可导致养殖生产力下降并引发生态与经济问题。在加拿大新不伦瑞克省东南海岸，大西洋鲑养殖已成为区域经济支柱，2022年产量达9,593吨。成年雌性（AF）海虱因其在繁殖与传播中的核心作用，被广泛用作侵染压力的监测指标和多国管理限值的主要依据。材料与方法研究区域与数据研究聚焦于2009–2023年间加拿大新不伦瑞克帕萨马科迪湾及邻近水域的57个鲑鱼养殖场。数据来源于Fish-iTrends数据库，涵盖海虱数量（包括桡足幼体CHAL、成年雌虫AF、前成虫/雄虫PAAM）、地理坐标、投

  来源：Frontiers in Aquaculture

  时间：2025-10-10

• 综述：可解释的人岗推荐系统：挑战、方法与对比分析

  1 引言人岗推荐系统（PJRS）是基于数据与算法的工具，旨在通过分析求职者的资源、技能、经验与兴趣，为其匹配最合适的职位。随着PJRS在在线招聘平台、职业社交网络和人力资源管理系统中的广泛应用，其“黑箱”特性日益引发关注——内部决策过程对用户不透明，导致信任缺失与公平性质疑。本研究基于PRISMA 2020指南，系统回顾2019年至2025年间的85篇文献，界定“黑箱”（模型内部输入-输出映射不透明）、可解释性（人类理解模型决策逻辑的程度）与透明度（系统内部过程可见性）等核心概念，并通过PICOS框架明确研究问题：相较于传统黑箱模型，何种可解释性方法能提升PJRS的透明度、公平性与用户信任。2

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2025-10-10

• 基于数字成像技术的番木瓜(Carica papaya L.)种质资源果实表征与果肉色度学分析研究

  番木瓜(Carica papaya L.)果实品质由其物理特性、化学指标及视觉属性共同决定。本研究采用数字图像分析这一创新技术手段，对来自Embrapa Mandioca e Fruticultura种质库的110份 Solo 和 Formosa/Intermediate 类群的雌雄同体种质资源进行了系统评估。所有样本在定植16个月后采收，每个种质选取五个处于成熟度二级的果实，在五级成熟度时进行检测。研究涵盖以下核心指标：果实质量(FM)、纵径(FL)、横径(FD)、纵径横径比(LDR)、内腔直径(ICD)、果肉厚度(PT)、果实硬度(F)、可溶性固形物含量(SS)、可滴定酸度(TA)、pH值

  来源：Euphytica

  时间：2025-10-10

• 可解释人工智能中模型无关事后方法评估：增强物种分布模型以揭示民多洛疣猪保护新视角

  物种分布模型(Species Distribution Models, SDM)通过环境特征估算潜在保护区范围，为濒危物种保护计划提供远程指导。当前大多数SDM研究仅关注研究区域尺度的全局解释(global)，而忽视了保护活动实际实施的特定局部站点(local)的预测解释。本研究运用可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI)中的模型无关事后(model-agnostic post-hoc)方法，从全局和局部两个尺度填补SDM的可解释性空间空白。研究以菲律宾民多洛岛特有濒危物种——民多洛疣猪(Sus oliveri)为对象，解析生物气候特征

  来源：Biologia Futura

  时间：2025-10-10

• 近红外荧光与淋巴显像技术在犬猫前哨淋巴结定位中的头对头比较：一项提升肿瘤精准分期的临床研究

  在犬猫肿瘤学领域，精准的肿瘤分期是制定治疗方案和判断预后的关键。而前哨淋巴结(Sentinel Lymph Node, SLN)作为肿瘤淋巴转移的第一站，其状态直接影响临床分期准确性。目前人类医学中淋巴显像(Lymphoscintigraphy, LPS)被视为SLN检测的金标准，但该技术面临放射性暴露、特殊设施要求和法规限制等难题。在兽医领域，这些限制更为突出——仅有少数机构具备LPS检测条件，这导致大量患癌犬猫无法获得精准的淋巴分期。更令人困扰的是，即使采用LPS技术，也无法保证100%的SLN检出率。近年来，近红外荧光成像(Near-Infrared Fluorescence, NIRF

  来源：BMC Veterinary Research

  时间：2025-10-10

• 综述：用于铀污染土壤的电动修复技术：从基本原理到应用挑战与突破

  铀污染土壤的治理一直是环境科学与工程领域的重要课题，尤其在核能设施退役和长期环境修复过程中。由于铀具有放射性毒性和较长的半衰期，一旦进入土壤，不仅会对生态环境造成严重威胁，还可能通过地下水渗透影响人类健康。传统治理方法如化学淋洗、稳定化技术和生物修复虽然在某些情况下有效，但它们往往伴随着高昂的成本、治理周期长、污染物去除不彻底以及可能引发二次污染等问题。因此，寻找一种高效、经济且环境友好的治理技术成为迫切需求。在这一背景下，电动力修复（Electrokinetic Remediation, EKR）作为一种原位修复技术，因其在低渗透性土壤中对铀等重金属污染物的优异去除能力，正逐步成为研究的热点

  来源：Frontiers in Chemical Engineering

  时间：2025-10-10

知名企业招聘：