• 基于三维电子衍射的手性晶体粉末对映体定量分析新方法

  手性（Chirality）作为晶体材料的基础特性，深刻影响其物理化学行为。然而，手性固体中两种对映体晶体（enantiomorphs）的比例定量一直是技术瓶颈。研究团队提出基于三维电子衍射（3DED）的纳米晶体定量分析策略：通过开发实空间与倒易空间双倾转扫描（dual tilt-scan）的断层成像数据采集协议，实现了绝对结构判定与晶体体积估算。结合从数百个纳米晶体中自动化采集序列数据，该技术可高通量完成手性判定及整体对映体过量（enantiomorphic excess）计算。在无机手性纳米晶体中的应用揭示了手性配体（chiral ligands）诱导对映体结构偏向性的作用机制。进一步以有机

  来源：Nature Chemistry

  时间：2025-09-25

• 利用表型组学技术解析玉米时间动态生长模式的基因组学洞察

  通过无人机系统(UAS/UAV)采集三个重组自交系(RILs)群体在灌溉与非灌溉条件下10个时间点(43–133天)的株高时序数据(TPHT)，研究发现遗传方差随生育期波动导致遗传力在0.42–0.84间变化。利用Weibull模型拟合生长曲线，以拐点计算株高生长速率(PHGR)——一个与玉米源强度相关的量化性状。PHGR在三种RIL群体中均显著区分不同水分条件，而TPHT的表型差异有限。在非灌溉条件下，LH82/LAMA群体中发现PHGR相关显著SNP(chr1274716256)，该位点位于染色体1上260–280 kb的强连锁不平衡(LD)区块内，毗邻d8、kn1、knox3、phy1等

  来源：Euphytica

  时间：2025-09-25

• 流体介导双向形状记忆合金促动器在软体机器人中的创新应用与性能优化

  形状记忆合金（Shape Memory Alloys, SMA）因其高能量密度和紧凑结构特性，成为软体机器人促动器的理想材料，但传统SMA系统在实现有效双向运动方面存在固有局限。为解决这一难题，研究人员提出配对流体介导双向形状记忆合金（Paired Fluid-Mediated Bidirectional SMA, Paired-FBSMA）促动器，通过热驱动SMA弹簧与流体介导的力传递机制相耦合。每个FBSMA单元由流体填充的波纹管和两个并联SMA弹簧构成，两个单元相互连接实现流体交互与主动双向驱动。这种设计不仅支持模块化柔性集成，还能通过调节波纹管内水气比例有效调制输出力与位移行程——含水

  来源：Advanced Materials Technologies

  时间：2025-09-25

• 鱼类黏液采样与黏蛋白半定量方法比较研究：以尖吻鲈和大西洋鲑为例揭示黏膜免疫研究新策略

  在水产养殖业迅猛发展的今天，鱼类疾病防控正面临前所未有的挑战。作为抵御病原入侵的第一道防线，鱼类体表黏液层蕴含着包括黏蛋白在内的多种生物活性分子，这些高度糖基化的蛋白质不仅构成黏液的物理屏障，更通过其聚糖结构与病原体直接互作，调控群体感应、毒力表达等关键生物学过程。然而由于缺乏标准化研究手段，科学家们长期受困于黏液采样效率低下和黏蛋白定量不准两大技术瓶颈——不同采样方式可能导致样本交叉污染，而传统检测方法难以准确反映高度糖基化的黏蛋白真实含量。针对这一难题，由瑞典哥德堡大学Kyung Min Lee与John Benktander领衔的国际研究团队在《Marine Biotechnology》

  来源：Marine Biotechnology

  时间：2025-09-25

• “科索沃的社会情感学习与学生发展：对能力、幸福感及参与度的混合方法评估”

  摘要本研究探讨了通过社会情感学习（SEL）干预提升社会情感能力（SEC）是否会对学生的学术参与度、心理福祉和主观学校幸福感产生影响。在科索沃进行的一项混合方法随机实验中，采用了一种基于正念的SEL项目，该项目包括情绪意识、深呼吸、冥想和反思性决策训练（实验组n=82；对照组n=95）。研究结果通过社会情感能力问卷（SECQ）、学习不满感应对问卷（EDL）、儿童世界心理幸福感量表（CW-PSWBS）和学生主观幸福感问卷（SSWQ）进行评估。定量数据通过多元协方差分析（MANCOVA）、回归分析、相关性分析和t检验进行处理；学生焦点小组的定性数据则进行了主题分析。多元协方差分析显示，社会情感能力（

  来源：International Journal of Systemic Therapy

  时间：2025-09-25

• 揭示中小企业创新绩效的预测因素：从商业模式创新视角获得的见解

  摘要随着技术进步的推动，中小型企业需要理解创新绩效预测因素的复杂性。本研究提出，包括闲置资源（未使用的资源，如人力资源/行为及其他有形资源）、数字化转型和产业导向在内的预测因素，能够通过商业模式创新直接或间接地提升中小企业的创新绩效。研究收集了来自中国江苏的350家中小企业的数据，并使用Smart PLS（4.0）软件通过基于协方差的结构性方程建模方法对数据进行了分析。研究结果表明，数字化转型和闲置资源显著增强了商业模式创新与创新绩效之间的理论关系。相比之下，产业导向与商业模式创新之间存在正向且显著的正相关关系，但与创新绩效之间的直接相关性不显著。商业模式创新对创新绩效有积极影响，并在解释闲置

  来源：Behaviour & Information Technology

  时间：2025-09-25

• 智能村庄信息通信技术（ICT）应用行为的模型：外部条件、人们对ICT使用的认知以及态度的作用（来自印度尼西亚的实证证据）

  在当今社会，随着信息技术的快速发展，农村地区也逐渐成为数字化转型的重要组成部分。智能村庄（Smart Village）作为智能城市理念在农村环境中的延伸，旨在通过信息与通信技术（ICT）的普及和应用，提升农村社区的基础设施、公共服务以及居民的生活质量。然而，尽管智能村庄的概念已被广泛提出并实施，如何有效推动农村居民对ICT的利用行为，仍然是当前研究和实践中的关键问题。在这一背景下，本研究以印尼的一个智能村庄为案例，探讨影响农村居民ICT利用行为的关键因素，包括外部条件、感知和态度。研究采用定量方法，通过问卷调查收集数据，并运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行分析，以验证相关假设并构

  来源：Cogent Social Sciences

  时间：2025-09-25

• 极地之星号大西洋断面培训：海洋科学船基培训的创新模式与实践蓝图

  海洋覆盖了地球表面的绝大部分，其健康状况直接关系到全球可持续发展。然而，全球海洋科研能力分布极不均衡，许多拥有广阔海岸线和专属经济区（EEZ）的新兴经济体国家，在科研基础设施、专业人才以及海洋管理能力方面存在显著不足。这种失衡不仅威胁着区域资源的可持续利用，也阻碍了这些国家为全球数据库贡献符合国际标准数据的能力。问题的核心不仅在于资金和仪器的匮乏，更在于缺乏能够收集、分析和解读海洋学数据的科学人员。传统的海洋科学教育多侧重于理论传授，而能够让学生在真实科研船环境下进行实践操作的机会凤毛麟角。即便在发达国家，为学生们提供能够模拟真实世界条件的船基培训也面临巨大的后勤挑战。因此，开发一套行之有效、

  来源：ICES Journal of Marine Science

  时间：2025-09-25

• 通过多卫星数据融合改进地面太阳诱导叶绿素荧光（SIF）重建方法：区域尺度上的比较研究

  摘要 2）。相比之下，其他生物群落中整合SIF的模型R²值仅略高于使用其中某一单颗卫星数据的模型。此外，SIF数据集的整合所带来的重建效果显著受到原始SIF数据的质量和分布及其在整合数据集中所占比例的影响。本研究凸显了整合SIF数据集在陆地SIF重建中的巨大潜力。

  来源：International Journal of Remote Sensing

  时间：2025-09-25

• 通过整合SBAS-InSAR技术和对数逻辑函数，精确反演矿区三维地表沉降情况

  摘要为了解决传统概率积分方法（PIM）在预测采矿引起的地面沉降边界时的收敛效果不佳问题——这一问题常常导致三维（3D）位移分解出现较大误差——本研究提出了一种改进的3D动态变形监测方法，该方法将改进后的PIM与小基线子集干涉合成孔径雷达（SBAS-InSAR）相结合。首先，利用全球导航卫星系统（GNSS）和SBAS-InSAR观测数据联合反演DPIM模型的参数，从而得到一个更符合实际地质和采矿条件的GDPIM模型。接着，引入对数-逻辑时间函数构建GDPIM-Log模型，以提高模拟沉降时间演变的能力。在此基础上，利用InSAR数据的大规模和高空间分辨率特性，通过基于相干性、像素分布和变形梯度的加

  来源：International Journal of Remote Sensing

  时间：2025-09-25

• 基于植被自适应滞后效应的DBN-LightGBM混合空间降尺度方法在GSMaP数据上的应用

  摘要基于卫星的降水产品（如GSMaP）的空间分辨率限制，阻碍了它们在流域区域内用于局部灾害预警和极端天气监测的应用。传统研究采用降尺度方法来提高降水数据的分辨率，但植被对降水的影响存在滞后效应，这仍是一个关键制约因素。目前，关于植被对降水响应的稳定滞后特性仍缺乏系统分析。因此，本文提出了一种自适应滞后增强植被指数（ALEVI），该指数结合了植被对降水的稳定响应特性，从而能够更精确地描述植被对降水的滞后响应。通过ALEVI，我们建立了一套更准确、更合理的影响因素集（ALEVI-IFS），以探讨滞后效应对降尺度性能的影响。在此基础上，我们开发了一种新的降尺度模型，该模型通过结合深度信念网络（DBN

  来源：International Journal of Remote Sensing

  时间：2025-09-25

• 综述：适用于腰痛患者的可穿戴传感器技术：一项综述性研究

  摘要zanubrutinib（ZBR）的应用受到其较低的水溶性（0.0103 mg/ml）和低口服生物利用度（15%）的限制，这主要是由于该药物被CYP3A4酶和P-糖蛋白（P-gp）广泛代谢所致。为克服这些障碍，研究人员开发了自组装的脂质-聚合物混合纳米颗粒（LPHNPs），利用肠道淋巴系统实现药物转运。ZBR-LPHNPs是通过纳米沉淀法制备的，所用材料包括脂质P-45、PLGA和MPEG-2000 DSPE。实验结果显示：ZBR-LPHNPs的粒径为98.17 ± 2.38 nm，ζ电位为-30.5 ± 2.78 mV，包封效率为82.15 ± 3.70%。ZBR-LPHNPs的冻干过程

  来源：Pain Management

  时间：2025-09-25

• 利用高光谱卫星数据对草地参数进行建模：不同传感器的比较、数据采集时间以及光谱变换方法的探讨

  数字孪生技术在交通领域的应用正在迅速发展，它被视为实现交通信息全生命周期管理及提供智能决策支持的核心工具。随着城市交通系统的日益复杂，数字孪生技术为交通管理提供了新的可能性，使得交通状态能够被实时感知、模拟和预测。然而，当前的研究主要集中在交通流的模拟和预测，缺乏一个能够整合静态基础设施、动态状态和微观行为的统一框架。为此，本文提出了一种基于高精度地图（HD地图）的轻量级行为认知架构，用于支持交通数字孪生系统的多尺度信息表示。该架构包含三个层级：全局道路网络层、动态目标层和行为认知层。通过这三个层级的构建，可以实现对交通系统中静态结构、动态演进过程以及交通参与者行为模式的建模。基于该架构，本文

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-09-25

• 通过SBAS InSAR与双曲正切阶梯模型相结合的方法，提升了同震变形检测的精度

  在地球科学领域，地震引发的厘米级地表形变研究对于理解地壳活动和改进地震形变数据库具有重要意义。随着遥感技术的发展，合成孔径雷达干涉测量（InSAR）成为一种重要的观测手段，尤其在监测大型地震引起的显著形变方面表现突出。然而，在复杂的地表环境中，厘米级地震形变的观测精度往往受到限制，特别是对于中等强度的地震，传统方法如差分干涉测量（DInSAR）和堆叠（Stacking）技术在捕捉细微形变信号时面临挑战。为了突破这些限制，研究团队提出了一种新的方法，将SBAS-InSAR与双曲正切函数（tanh）的阶梯模型相结合，从而提高形变监测的准确性和可靠性。SBAS-InSAR技术是一种时间序列InSAR

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-09-25

• 利用基于人工智能的方法对藏红花（Crocus sativus L.）的生境适宜性进行建模，以支持其可持续的工业化栽培

  光是影响大麻种植的重要因素之一，它不仅影响光合作用，还对次生代谢产物的生成和光形态发生具有关键作用。尽管光在大麻生长中的重要性已被广泛认可，但不同光谱对叶片与花之间的代谢互动仍缺乏深入理解。本研究旨在评估不同光谱对大麻植物叶片和花的代谢相关性，以期为优化大麻栽培条件、提高大麻中大麻二酚（CBD）含量和花产量提供科学依据。在实验中，研究人员对一种富含CBD的大麻植物进行了为期五周的16小时光照处理，随后将其转换为12小时光照，持续七周。结果显示，尽管不同光谱之间存在差异，但所有光谱条件下植物的生长情况相似。然而，总CBD含量和花产量在蓝光/红光比例为5:5和2:8的条件下显著提高。这表明特定的光

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-09-25

• 红花提取残渣中多糖提取方法的比较研究：结构表征与生物活性评价

  竹纤维（Bamboo Fiber, BF）作为一种具有广泛前景的天然纤维，因其丰富的原材料、低成本、可持续性和环保特性而受到广泛关注。本研究聚焦于从原始竹材中提取高强竹纤维（High-Strength Bamboo Fiber, HSBF），并引入一种简单的树脂预涂（Resin Precoating, RPC）方法，以提升HSBF的防水性能。通过对水吸收和循环湿热测试的评估，以及将HSBF用于环氧树脂复合材料（Bamboo Fiber Reinforced Epoxy Composites, BFRECs）的制备和测试，研究揭示了RPC处理在提升纤维和复合材料的耐水性和抗拉性能方面的潜力。##

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-09-25

• 采用基于金属的催化剂、电极和涂层，以一种新颖的方法对光催化和光电化学制氢过程进行了实验评估

  随着全球对气候变化问题的关注日益加深，清洁能源的开发与应用成为各国能源转型的重要方向。氨燃料作为一种零碳排放的替代能源，其燃烧产物仅为水和氮气，不产生二氧化碳，因此在应对全球气候变暖和减少温室气体排放方面具有重要潜力。然而，氨燃料在实际应用中仍面临一系列挑战，其中最关键的问题之一是其燃烧过程中产生的氮氧化物（NOx）和硝rous氧化物（N₂O）的排放控制。特别是N₂O，作为一种高效的温室气体，其对臭氧层的破坏作用以及在大气中较长的寿命，使其成为环境治理中的重点对象。当前，选择性催化还原（SCR）技术是控制NOx排放的主要手段之一。传统的SCR技术通常需要额外添加氨作为还原剂，这不仅增加了运行成

  来源：Fuel

  时间：2025-09-25

• BNFW：适用于边界模糊且连接性较弱的数据的边界与噪声检测聚类方法

  推荐系统在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。然而，在高价值商品推荐的场景下，它们面临更为严峻的挑战。由于这些商品的价格较高，用户购买记录往往非常稀疏，使得推荐系统难以准确捕捉用户偏好。因此，推荐系统倾向于过度依赖流行度信息。此外，高价值商品市场通常呈现出明显的分布不均，大多数用户互动集中在热门商品上。在这种情况下，传统推荐系统往往优先推荐这些热门商品，而很少推荐不那么热门的商品，从而导致推荐覆盖范围有限。为了解决这一问题，我们提出了一种名为“流行度感知去偏”（PAD）的模型，该模型在不牺牲推荐准确性的前提下，提高了高价值商品的推荐覆盖范围。首先，我们利用软提示引导预训练语言模型（PLM）来

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-25

• PAD：一种基于流行度感知的偏差校正方法，用于高价值商品推荐

  推荐系统在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色。然而，在高价值商品推荐的场景下，它们面临诸多挑战。由于这些商品价格较高，用户购买历史通常非常稀疏，使得推荐系统难以准确捕捉用户的偏好。因此，推荐系统往往过度依赖于流行度信息。此外，高价值商品市场呈现出显著的分布不均衡，大多数用户互动集中在热门商品上。在这种情况下，传统推荐系统倾向于优先推荐这些热门商品，而很少推荐不太热门的商品，从而导致推荐覆盖范围较低。为了解决这一问题，我们提出了一种名为PAD（Popularity-Aware Debiasing）的模型，该模型在不牺牲准确性的前提下，提升了高价值商品的推荐覆盖范围。首先，我们利用软提示引导预训

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-25

• 一种基于多领域特征和脑电图（EEG）源估计与图论的癫痫发作预测方法

  癫痫是一种由大脑神经元异常放电引起的疾病，全球影响着大约5千万人。目前大多数关于癫痫发作预测的研究仍停留在头皮层面，而本研究则尝试探索并利用大脑皮层区域之间的信息流动以及内在脑网络和功能机制来实现更精准的预测。为此，我们提出了一种基于脑电图（EEG）源估计和图论的多域特征融合癫痫发作预测框架。在研究中，我们首先应用了dSPM（动态源估计方法）和奇异值分解（SVD）技术，从“HCPMMP1_combined”图谱中提取出44个子皮层区域的源活动信号。随后，我们通过相干性（COH）和相位滞后指数（PLI）构建脑网络，并基于图论计算出具体的网络拓扑特征，如介数中心性和 assortativity 系

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-25

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