• 去中心化边缘学习：蒸馏策略与相似度度量方法的比较研究

  在现代航天推进系统中，复合固体推进剂作为主要的能量来源，其性能直接关系到火箭和导弹的推进效率。为了提升这些推进剂的热分解效率，催化剂的应用显得尤为重要。近年来，多壁碳纳米管（MWCNT）因其独特的物理化学性质，如高比表面积、良好的热稳定性以及可调控的结构特征，引起了广泛的关注。MWCNT不仅具备优异的催化能力，还能在一定程度上降低推进剂的敏感性，从而提高其在实际应用中的安全性。本研究通过系统地结合热分析技术和第一性原理模拟，深入探讨了MWCNT对基于GAP的四元复合推进剂及其组分热分解过程的催化作用及其机制。### 催化作用的实验验证在实验部分，研究者首先利用热重分析（TG）和差示扫描量热法（

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-10-02

• 使用异丙醇作为氢供体的催化转移氢化法作为加氢脱硫方法

  在当前的生物基材料转化研究中，将纤维素转化为葡萄糖的化学催化水解反应是一个关键环节。尽管已有多种催化剂被用于此反应，但它们在水溶液中的稳定性和催化活性仍存在一定的局限性。为了解决这一问题，研究人员通过掺杂过渡金属离子，探索了如何提升催化剂的水稳定性与催化效率。本研究重点探讨了钒离子掺杂对铌磷酸盐结构及催化性能的影响，以期开发出一种在水环境中具有优异催化性能的固体酸催化剂。纤维素水解是将复杂的多糖分子分解为单糖（如葡萄糖）的过程，其核心在于断裂糖苷键。传统的催化剂通常在水溶液中表现出不稳定性，主要归因于金属离子的溶出和Lewis酸位点的水合。这些因素不仅降低了催化剂的使用寿命，还可能影响反应的路

  来源：Fuel

  时间：2025-10-02

• 基于风险的自动驾驶测试高效场景选择方法

  自主驾驶系统（Autonomous Driving Systems, ADSs）的安全性一直是行业和学术界关注的焦点。随着自动驾驶技术的快速发展，确保其在各种复杂环境下的安全性变得尤为关键。然而，现有的测试方法在识别高风险场景和发现罕见但关键的交通异常行为方面存在一定的局限性。这不仅影响了测试的效率，还可能对自动驾驶技术的实际应用带来潜在的安全隐患。为此，本文提出了一种全新的测试框架——EF-Fuzz，旨在提升ADSs的安全测试效率，特别是在发现安全关键场景方面。EF-Fuzz框架的核心思想是通过引入机器学习和启发式算法，对测试场景进行风险预测和动态调度，从而更有效地识别可能导致交通事故的高风

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-10-02

• 基于编码器-解码器的水印技术在联邦学习模型中的应用

  联邦学习作为一种重要的深度学习分支，旨在解决数据孤岛、数据隐私、安全以及通信带宽等问题。随着联邦学习在物联网、智能交通、自动驾驶和推荐系统等领域的广泛应用，如何在这些分布式学习过程中保护模型和数据的安全，特别是防止模型的非法复制和滥用，成为亟需解决的重要课题。由于联邦学习的分布式特性，模型更新过程可能面临各种恶意攻击，如模型窃取和数据泄露。因此，采用水印技术来保护联邦学习模型的安全和所有权，成为近年来研究的热点之一。数字水印技术是一种通过在载体数据中嵌入和隐藏数字信息来保护版权和所有权的方法，已被广泛应用于多媒体保护和版权保护领域。类似的思路也被引入到深度神经网络（DNN）模型中，作为保护模型

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-10-02

• 去中心化边缘系统中的动态工作负载平衡：一种边际成本方法

  边缘计算的兴起给资源管理带来了新的挑战，特别是在去中心化的系统中，可扩展性和响应性成为关键因素。本文提出了一种以用户边际计算成本为核心驱动力的协作资源管理框架，旨在通过经济原理中的边际成本概念，评估边缘数据中心（Edge Data Center, EDC）支持更多用户的能力，从而实现高效的资源分配。通过使用PureEdgeSim这一先进的边缘计算模拟器以及阿里巴巴的实时数据集，实验结果显示了在资源利用、延迟和活跃实例减少方面的显著提升，同时保持了系统在高用户需求下的可扩展性和适应性。边缘计算的出现源于从集中式云计算架构向去中心化模型的转变，这一转变是由对实时处理的需求以及联网设备数量的增加所驱

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-10-02

• ShaTS：一种基于Shapley方法的时序人工智能模型可解释性技术

  在工业物联网（IIoT）环境中，随着技术的发展，对异常检测（Anomaly Detection, AD）和解释性人工智能（Explainable AI, xAI）的需求不断上升。这些系统通过持续的传感器和执行器数据流来监测和控制复杂的工业流程，而数据的时序特性使得传统的表格数据处理方法难以捕捉到潜在的异常模式。因此，越来越多的研究开始关注基于时序数据的异常检测模型，并探索如何为这些模型提供更精准、更具操作性的解释。Shapley值作为一种源自合作博弈论的解释性方法，已经被广泛应用于特征归因领域。然而，传统的Shapley值计算方法往往忽略了时序数据中的动态关系，导致解释不够精确或缺乏实际指导意

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-10-02

• 利用GC–MS和DART–MS技术对含油可燃液体残留物进行分析

  在火灾调查中，确定和识别可燃液体残留物（ILRs）对于判断火灾原因和起源具有重要意义。随着社会对可持续能源的需求增加，基于脂肪酸的可燃液体，如生物柴油和植物油衍生的轻质燃料，正逐渐成为常见的加速剂。然而，这些生物基可燃液体在法医化学分析中的研究仍处于初步阶段，缺乏系统的分类和识别方法。本研究通过结合气相色谱-质谱联用（GC–MS）和直接分析实时质谱（DART–MS）技术，对源自植物油的可燃液体残留物进行了全面分析，旨在提升法医实验室对这些新型加速剂的检测能力。### 1. 研究背景传统的法医实验室主要依赖于GC–MS技术来检测和识别可燃液体残留物，该方法基于ASTM E1618标准，适用于石油

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2025-10-02

• 一种基于感受野增强型条件生成对抗网络的创新多视图人脸正面化方法

  在现代复杂系统的研究中，网络结构的分析已成为一个关键领域。复杂网络广泛存在于社会、经济、生物、技术等多个系统中，其内部节点之间的连接关系构成了系统运行的基础。为了理解这些网络的关键组成部分，科学家们提出了“关键节点问题”（Critical Node Problem, CNP）。CNP的核心目标是识别那些对网络连通性起决定性作用的节点，这些节点一旦被移除，将显著影响整个网络的性能。在众多CNP的变种中，CNP-1a因其计算复杂性以及在实际应用中的重要性而备受关注。CNP-1a的目标是，在移除有限数量的节点后，使网络中节点对之间的连接数降至最低，这一问题在疾病防控、基础设施韧性分析等场景中具有重要

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-02

• 可学习的补丁匹配技术与自适应学习方法，用于单目内窥镜下的多帧深度估计

  本文探讨了在内窥镜场景中进行无监督单目深度估计的问题。单目深度估计是一种通过单个RGB图像来推断场景深度的技术，广泛应用于手术导航、增强现实等领域。然而，在实际应用中，特别是在内窥镜环境中，单目方法面临诸多挑战，如组织纹理稀疏、同质性区域以及帧间亮度变化等问题，这些都会影响深度估计的准确性和鲁棒性。因此，本文提出了一种新的无监督多帧单目深度估计模型，旨在更有效地利用帧间的时间相关性，以提高深度预测的性能。传统的单目深度估计方法通常依赖于硬件传感器，例如结构光或激光扫描仪，这些设备能够直接测量深度范围。然而，这类设备成本较高，且难以实现密集的深度图。相比之下，单目方法通过软件算法从单个RGB图像

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-02

• 利用微波液晶技术设计与分析一种连续线性极化敏捷天线

  随着无线通信技术的快速发展，从地面网络到卫星平台，再到新兴的物联网生态系统，对更高数据传输速率、更高效的频谱利用率以及更稳定的连接性提出了更高的要求。这种进步正在重新定义无线通信在移动通信、遥感、生物医学监测和车联网等领域的应用。因此，关键硬件组件，尤其是天线，其性能变得尤为重要。天线是无线通信系统中的核心部件，它作为电能与电磁波之间的转换器，其设计直接影响系统的覆盖范围、数据传输能力、能耗以及可靠性。不同应用场景对天线的要求各不相同，例如卫星系统需要高增益和偏振敏感的天线以支持长距离通信，而可穿戴设备和物联网设备则更注重紧凑性和低功耗。随着无线技术的多样化，天线的创新仍然是确保跨平台无缝连接

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-10-02

• 一种基于希尔伯特曲线映射距离的软件缺陷预测欠采样方法

  软件缺陷预测是软件工程领域的重要研究方向，尤其是在软件系统变得越来越庞大和复杂的情况下。软件缺陷预测的目标是通过分析历史数据，识别出可能包含缺陷的软件模块，从而帮助测试人员采取预防和修复措施，提升软件质量并降低后期修改成本。然而，在实际应用中，软件缺陷数据通常呈现出严重的类别不平衡问题，即非缺陷样本的数量远远多于缺陷样本。这种不平衡性对模型的训练和预测性能产生了显著影响，使得模型更倾向于学习非缺陷样本的特征，而难以准确识别缺陷样本。因此，如何在保持数据分布的同时，有效减少非缺陷样本对模型的干扰，成为软件缺陷预测研究中的关键挑战之一。针对这一问题，研究者们提出了多种方法，包括成本敏感学习、集成学

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-02

• 研究海表温度（SST）变化和厄尔尼诺现象对北波斯湾基什岛周边珊瑚礁白化的影响：一种遥感方法

  Fatemeh Shabani|Mohammad Raie|Keivan Kabiri伊朗德黑兰沙里夫理工大学土木工程系摘要：珊瑚礁是生物多样性最丰富的海洋生态系统之一，但正日益受到环境压力的威胁，尤其是由海表温度（SST）升高引起的珊瑚白化现象。因此，监测SST的变化对于珊瑚保护至关重要。本研究利用“度数加热周数”（Degree Heating Weeks, DHW）指数来分析波斯湾北部基什岛周围的热异常情况，该指数能够量化珊瑚所承受的累积热应力。1982年至2022年的SST和DHW数据来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）。趋势分析采用了Mann-Kendall检验和Sen的斜率估计方

  来源：Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography

  时间：2025-10-02

• 通过协同作用的飞秒激光纹理处理和阳极氧化技术，开发出具有分层骨向性及抗菌功能的NiTi表面

  骨科手术中，由于创伤或严重疾病导致的骨缺损一直是临床治疗中的重大挑战。这些问题不仅影响患者的康复质量，还可能引发一系列并发症，如感染、骨不连等，从而威胁手术的成功率。因此，开发一种能够有效解决骨整合不足和细菌感染双重问题的治疗平台，成为当前骨科材料研究的重要方向。本研究提出了一种基于镍钛（NiTi）合金的多功能、多尺度治疗平台，通过一系列先进的表面工程技术，显著提升了其生物相容性和抗菌性能，为骨缺损修复提供了新的解决方案。在现代医学中，骨植入物的应用范围非常广泛，从骨折固定到关节置换，再到脊柱融合等复杂手术。然而，尽管这些植入物在临床中取得了显著成效，但它们的长期性能仍然受到两个主要因素的制约

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-10-02

• 利用扫描探针显微镜技术揭示基于聚合物的固体电解质的纳米级弹性和粘附性

  在新能源技术快速发展的背景下，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、长循环寿命以及无记忆效应而成为当前主流的储能设备之一。然而，传统有机液态电解质在实际应用中暴露出诸多问题，例如安全风险、能量密度接近极限以及在抑制锂枝晶生长方面的性能不足。这些问题促使科研人员积极探索替代方案，其中聚合物基固态电解质（SEs）因其高安全性、良好的柔性和与电极材料的强附着力而备受关注。本文通过先进的扫描探针显微镜（SPM）技术，深入研究了聚合物基固态电解质的纳米机械性能，包括弹性和附着力，从而为未来电解质的微观结构和成分设计提供了理论依据和实验支持。聚合物基固态电解质通常由锂盐溶解在聚合物基质中构成，其中锂离子可

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-10-02

• 这种通过掺杂增强晶格氧活性的方法，用于NiCo₂O₄在酸性氧演化反应中的应用

  李亚辉|程海琳|张金丽|傅岩天津大学化学工程与技术学院，天津 300350，中国摘要开发低成本的非贵金属电催化剂对于酸性氧演化反应（OER）至关重要；然而，它们的性能仍然落后于基于铱的催化剂。本文通过电沉积和随后的煅烧在碳布（CC）上合成了掺铈的NiCo2O4电催化剂。掺铈有效地调节了NiCo2O4的电子分布，并且Ce作为动态电子缓冲剂，抑制了OER过程中Co物种的过度氧化。最佳配比的10%Ce-NiCo2O4在10 mA cm−22O4（353 mV；40小时）。理论计算和实验结果表明，掺铈有效地激活了晶格氧的氧化，并降低了速率决定步骤的能量障碍，从而促进了10%Ce-NiCo2O4在酸性O

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-10-02

• 具有优异流动性的聚酰胺粉末涂料，通过微波驱动的球形化及银纳米粒子（AgNPs）的原位自组装技术，可用于抗菌应用

  杨佳园|刘英春|林万春|周亚格|刘博梅|刘伟|刘茂平|朱杰西|张慧摘要由于环境污染和细菌感染严重威胁人类健康，因此人们非常关注抗菌粉末涂料的研发。抗菌涂料中的银纳米颗粒（AgNPs）虽然已被广泛认可，但由于其尺寸、载体、分散性以及Ag+的释放问题，其在粉末涂料中的应用尚未得到充分发展。本文采用微波驱动的方法将聚酰胺（PA）颗粒球化，并利用多巴胺作为活性位点实现AgNPs的原位自组装，制备出相应的粉末涂料。球形度为0.93的PA颗粒具有近乎完美的圆形形态，这有助于减少颗粒间的范德华力和静电作用，从而提高其流动性。涂层中AgNPs的尺寸为75±3纳米，表现出良好的Ag+释放速率、分散性和界面相容性

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-10-02

• 一种利用避碰行为特征对船舶在正面碰撞情况下的驾驶风格进行聚类的方法

  在当前的船舶行为研究领域，关于船舶驾驶风格的客观展示和挖掘方法仍存在诸多不足。本文提出了一种基于船舶避碰行为特征的船舶驾驶风格聚类方法，旨在探索船舶在迎面相遇情境下的行为模式，从而为船舶交通管理提供新的视角和实际应用价值。该研究从船舶运动参数出发，筛选出迎面相遇情境，并采用改进的滑动窗口算法检测船舶避碰决策时刻，综合考虑船舶操纵性能与航行惯性。随后，选取结合国际海上避碰规则（COLREGs）提出的“早、大、宽、清”四个避碰要求的避碰特征指标，最终通过因子分析和K-means++算法对船舶驾驶风格进行有效分类与描述。基于Laotieshan水道的自动识别系统（AIS）数据的实证研究结果表明，船舶

  来源：Applied Ocean Research

  时间：2025-10-02

• 互补的专业知识：基于Q可视化方法的社区参与式洪水损失评估——以中国郑州米河镇为例

  在面对气候变化和极端天气事件的背景下，社区主导的灾害管理在灾后恢复和增强韧性方面扮演着至关重要的角色。以2021年7月20日郑州遭遇的极端暴雨事件为例，这一事件引发了过去十年中中国最严重的洪水灾害之一，造成了大量人员伤亡和经济损失。本文以受此次“7.20”暴雨和洪水影响的米河镇为研究对象，提出了一种名为“定性数据可视化”（Q-Visualization）的混合方法，该方法融合了公众参与式地理信息系统（PPGIS）、定性分析和空间分析，旨在探讨社区参与式方法如何补充专家主导的评估。研究结果表明：（1）社区参与式评估具有主观性和相互关联性的特点。通过纳入情感和精神损失，参与式评估为专家主导的评估提

  来源：Applied Geography

  时间：2025-10-02

• 基于预测的能量存储系统控制方法，采用动态精度加权技术

  近年来，随着人工智能技术在建筑能源管理中的广泛应用，如何提升能源存储系统（Energy Storage System, ESS）的控制性能成为研究的热点。传统上，研究者普遍采用均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及平均绝对误差的变异系数（CV-MAE）等指标来评估负载预测模型的准确性。然而，这些指标在实际应用中暴露出一个关键问题：它们并不能准确反映最终控制性能，因此，模型预测精度最高并不意味着控制效果最佳。为了解决这一问题，本文提出了一种基于动态权重的误差评估方法，该方法通过引入建筑环境中的领域知识，特别是供暖、通风与空调系统（HVAC）的特性，实现了对负载预测模型选择的优

  来源：Advances in Applied Energy

  时间：2025-10-02

• 在高压力环境中应对压力：财务沟通、内在动机以及技术因素在中国会计领域的作用

  在当今社会，随着工作压力的不断上升，职业倦怠已成为一个备受关注的问题。特别是在会计行业，由于其高强度的工作要求和严格的监管环境，职业倦怠现象尤为突出。本研究聚焦于中国会计专业人士，探讨了内部财务沟通对职业倦怠的影响，以及同事支持和人工智能（AI）技术整合在其中的调节作用。通过结合工作需求-资源（JD-R）理论框架，研究揭示了清晰的财务沟通如何通过提升内在动机，进而降低职业倦怠水平。同时，研究发现，AI技术的整合能够增强沟通对内在动机的正向影响，而同事支持在调节效果上则不显著。### 职业倦怠的背景与重要性职业倦怠通常表现为情绪耗竭、认知偏差和职业效能感的降低，这些症状不仅影响员工的身心健康，还

  来源：Acta Psychologica

  时间：2025-10-02

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