• 超临界CO2辅助PGSS技术微粉化费托蜡的工艺优化与颗粒特性调控研究

  在涂料、油墨和涂层工业中，合成蜡微粒扮演着关键角色，其颗粒尺寸和形貌直接影响产品的抗划伤性和质感调控效果。传统的微粒制备方法如研磨、喷雾干燥和溶剂蒸发乳化等，通常需要高温、高剪切力或有机溶剂，不仅能耗高，还可能引发环境污染和产品热敏性成分降解等问题。随着绿色化工理念的深入，基于超临界流体（SCF）的技术逐渐成为研究热点，其中超临界二氧化碳（sc-CO2）因其临界温度低（31.1°C）、无毒、不易燃且成本低廉等优势，被视为最具应用潜力的溶剂之一。在众多超临界流体工艺中，气体饱和溶液微粒制备技术（PGSS）通过利用sc-CO2在溶质中的溶解度，降低熔点和粘度，实现低温喷雾和微粒成形，尤其适用于热敏

  来源：The Journal of Supercritical Fluids

  时间：2025-09-24

• 利用光谱荧光法及计算机模拟技术，研究新合成的铜(II)配合物与DNA以及酶（过氧化氢酶/胰蛋白酶/脲酶）之间的结合亲和力

  近年来，随着对新型具有药理潜力化合物的合成研究日益增加，抗氧化性化合物因其在目标细胞中延缓、预防或消除氧化损伤的能力而受到广泛关注。这类化合物在生物体内与关键生物靶标之间的相互作用，是提升其生物活性和治疗潜力的重要研究方向。本研究中，科学家们合成并全面表征了一种新的铜（II）配合物[Cu(3,5ClSal-Phe)(CH₃OH)]，该配合物由3,5-氯水杨醛与L-苯丙氨酸形成的席夫碱配体构成。为了深入理解该配合物的生物效应，研究人员采用了多种先进的分析技术，包括电子吸收光谱、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、电喷雾电离质谱（ESI-MS）、电子顺磁共振（ESR）和X射线单晶衍射。这些技术不仅有助

  来源：Journal of Molecular Liquids

  时间：2025-09-24

• 利用相对深度的多模态数字高程模型（DEM）超分辨率技术：一个新的基准测试及更广泛的应用

  数字高程模型（DEM）的高分辨率重建一直是地理信息科学和遥感领域的重要研究课题。DEM作为一种重要的地理数据，能够反映地表的地形特征和空间关系，广泛应用于工程建造、灾害管理、生态监测等实际场景。然而，现有的全球DEM产品，如NASA的DEM，通常具有较低的分辨率（如30米），这在使用更高空间分辨率图像进行分析时会导致较大的不确定性。因此，开发可靠的技术以提升DEM的分辨率成为当前研究的重点。传统方法在DEM超分辨率（DEMSR）任务中主要依赖插值和滤波技术。这些方法虽然结构简单，但在地形细节的恢复和图像清晰度方面存在局限，常常导致图像模糊和失真。随着计算能力的提升和大数据技术的发展，深度学习方

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-09-24

• 综述：人工智能驱动的绿色包装创新：采用与扩散挑战的系统性综述

  引言全球环境威胁的加剧与可持续发展需求迫使产业重新评估包装流程。现代包装分销方法因消耗大量材料并产生高碳排放而受到广泛关注，市场将可持续包装解决方案视为生态保护和企业环境可持续性的战略措施。数字化作为核心驱动力，通过提升数据可见性与资源追踪能力，推动供应链向自主系统转型，并以可持续方式生产加工产品。人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据分析等技术的协同应用，可增强组织竞争力并降低运营风险，为自动化、透明化及智能决策系统奠定基础，从而实现可持续工业变革。AI在包装操作中的应用创造了显著的可持续创新机遇。其通过资源优化与流程改进，帮助制造商设计环保包装，进而支持环境可持续目标。近期研究表明，A

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2025-09-24

• 一种用于增强氧演化反应的Mn₃O₄纳米片植物花瓣模板合成方法

  随着全球能源需求的不断上升以及对气候变化问题的关注加深，可再生能源技术的发展成为关键方向。在众多技术中，电化学水分解因其可持续性和清洁性，逐渐成为解决能源短缺与环境问题的重要手段之一。电化学水分解的核心在于将水分子分解为氢气和氧气，其中氧气析出反应（OER）是该过程中的主要瓶颈。由于OER具有缓慢的反应动力学特性，因此提高其催化效率对于提升水分解的整体性能至关重要。目前，用于OER的催化剂主要分为两类：贵金属催化剂和非贵金属催化剂。贵金属催化剂如铱氧化物（IrO₂）和钌氧化物（RuO₂）虽然具有优异的催化活性，但它们的高成本、有限的资源以及在实际应用中可能存在的稳定性问题，严重限制了其商业化进

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2025-09-24

• 使用Py-GC-MS技术对废弃椰子纤维和聚苯乙烯进行催化共热解：温度和催化剂装载量对热解热蒸汽的影响

  该研究聚焦于一种创新的废物利用方式，即通过催化共热解技术将椰子壳（CNS）与聚苯乙烯（PS）相结合，以提高热解产物的质量和能源价值。随着全球对低碳未来的需求日益增长，寻找可持续的替代能源和减少对化石燃料的依赖成为当务之急。该研究不仅关注如何有效利用生物质和塑料废弃物，还探讨了如何通过催化剂的引入，优化热解过程，从而提升燃料的品质，同时减少对环境的负面影响。研究中提到的椰子壳具有较高的挥发性成分（75.51%）和能量密度（18.32 MJ kg⁻¹），而聚苯乙烯则几乎完全由挥发性物质（99%）组成，其能量密度更高（40.52 MJ kg⁻¹）。这种特性差异使得两者的热解行为不同，椰子壳的热解产物

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-09-24

• 基于动态双教师机制的目标检测测试时自适应方法（DDT）：融合视觉语言模型以应对领域偏移

  Highlight我们提出了一种名为动态双教师（DDT）的新型测试时自适应方法，通过双教师机制引导目标检测模型适应未知领域。该方法创新性地引入视觉语言模型（VLM）作为语言驱动的指导者，利用其语言对齐训练带来的领域鲁棒性，与源训练教师模型协同工作。Introduction近年来，深度学习模型在计算机视觉领域取得显著进展[1]-[4]，但其性能严重依赖训练与测试数据同分布的假设。实际应用中，领域偏移（如自然环境变化或传感设备差异）会导致模型性能下降[7]。虽然无监督领域自适应（UDA）和源自由域自适应（SFDA）尝试解决该问题，但它们多采用离线设定，难以应对实时环境变化。测试时自适应（TTA）通

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-09-24

• 白光与联动染色成像技术辅助胃癌检测的效能评估：一项探索计算机辅助诊断（CAD EYE）系统临床应用价值的先驱研究

  在全球范围内，胃癌依然是威胁人类健康的重要疾病，早期发现和诊断对于改善患者预后至关重要。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习算法的广泛应用，内镜领域迎来了智能辅助诊断的新时代。然而，胃部由于其解剖结构复杂、黏膜皱襞多、病变表现多样，计算机辅助检测（Computer-Aided Detection, CADe）在实际临床应用中仍面临巨大挑战，例如较高的假阳性干扰、不同成像模式下的稳定性问题等，这些都制约了其成为医生可靠“助手”的进程。为了解决上述问题，由Takeshi Yasuda、Narutoshi Ando等来自日本明石市立医院消化内科的研究团队开展了一项先驱性研究，旨在评估富

  来源：iGIE

  时间：2025-09-24

• 基于Hellinger距离与逆马尔可夫方法的锂离子电池微短路诊断研究

  随着电动汽车和储能系统的快速发展，锂离子电池（LIB）因其高能量密度和长循环寿命成为核心动力源。然而，电池安全问题日益凸显，特别是由内部微短路（MSC）引发的热失控风险，已成为行业关注的焦点。微短路通常由制造缺陷或机械挤压引发，早期症状隐蔽，电压异常易被充放电噪声掩盖，传统阈值监测方法难以有效识别。为突破这一技术瓶颈，大连理工大学的研究团队在《Green Energy and Intelligent Transportation》发表了一项创新研究，提出了一种融合Hellinger距离与逆马尔可夫方法的两步诊断策略。该研究通过可控机械挤压实验构建了包含正常与故障电池的标记数据集，并基于动态工况

  来源：Green Energy and Intelligent Transportation

  时间：2025-09-24

• 利用决策方法解析冲积平原的地下水潜力分布区：以河流为尺度的分析

  ### 气候变化与地下水潜力区研究：以印度下拉普提河流域为例在全球气候变化的背景下，许多流域正面临日益加剧的水资源紧张问题。这种紧张不仅源于降雨模式的不稳定性，还与地下水的供需关系密切相关。在印度的下拉普提河流域，这种趋势尤为明显，使得研究该区域的降雨变化以及识别新的地下水潜力区（GWPZ）显得尤为重要。本研究旨在利用遥感数据、气象数据和地下水位数据，结合多准则决策模型（WOM）与层次分析法（AHP），对下拉普提河流域的地下水潜力区进行综合分析，并评估其与降雨、地表排水特征和地下补给区之间的关系。#### 气候变化对水资源的影响气候变化对水文系统产生了深远影响，尤其是在水资源短缺和极端气候事件

  来源：Geosystems and Geoenvironment

  时间：2025-09-24

• 实时人工智能德尔菲法（RT-AID）：一种融合生成式预训练Transformer的决策与前瞻新方法

  在城市发展与气候变化的复杂背景下，传统决策方法如德尔菲法（Delphi）虽被广泛用于专家共识构建，却常面临流程冗长、专家参与度低、样本规模受限等挑战。尤其在应对都柏林等大都市的空气污染、交通排放等紧迫问题时，亟需一种更高效、动态且能整合多元知识的方法来支持政策制定和未来情景探索。为此，Yuri Calleo与Francesco Pilla在《Futures》发表研究，提出了一种名为“实时人工智能德尔菲法”（Real-Time AI Delphi，RT-AID）的新方法。该方法通过将生成式预训练Transformer（GPT）模型作为智能支持代理（support agent），嵌入到实时德尔菲（

  来源：Futures

  时间：2025-09-24

• 通过原型人工智能（AI）模型与Polilight技术的协同整合，提升精液染色检测效果

  Sunisa Aobaom|Tunradee Kongnapakdee|Tayawee Romgaew泰国塔玛萨特大学Rangsit校区联合健康科学学院医学技术系法医学科摘要泰国性犯罪案件数量的不断增加给法医学资源带来了巨大压力，需要更高效的证据分析方法。使用Polilight对精液痕迹进行初步筛查是标准做法，但区分精液荧光与其他视觉上相似的生物液体仍然是一个挑战，这通常导致耗时且劳动密集型的确认测试。本研究开发并评估了一个人工智能（AI）系统，以提高精液痕迹检测的准确性。基于YOLOv8兼容架构，开发了两个Roboflow 3.0对象检测（Accurate）模型。这些模型在包含精液（n=71

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2025-09-24

• 基于长读长纳米孔测序的人类线粒体全基因组分析方法开发与异质性鉴定研究

  1Highlight2纳米孔测序以其长读长特性脱颖而出，有望为短读长测序无法解决的mtDNA分析遗传挑战提供新视角，主要包括评估异质性（heterogeneity）和消除核线粒体序列（NUMTs）干扰。在我们先前的研究中，已开发出用于mtDNA控制区序列和异质性分析的自动化可调节纳米孔测序分析流程CmVCall。3Results and discussion4纳米孔测序因其能够对核苷酸链的长连续片段进行测序而脱颖而出，有望为短读长测序无法解决的mtDNA分析遗传挑战提供新视角，主要包括评估异质性（heterogeneity）和消除NUMT干扰。在我们先前的研究中，提出了一个用于mtDNA控制区

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2025-09-24

• 基于视觉Mamba-CNN的涂鸦分割方法：在弱监督学习环境下应用于光声断层成像

  周萌|任子音|谭秦林|杜欣|兰恒荣|高飞|Raymond Kai-Yu Tong香港中文大学生物医学工程系，中国香港沙田摘要光声（PA）成像是一种强大的非侵入性医学成像技术，它结合了光学成像的高对比度和超声波的深组织穿透能力，能够提供组织和器官的结构和功能信息。通过对光声断层扫描（PAT）图像进行器官级别的分析，可以量化特定的形态和功能参数，这使得准确的器官分割成为基于PA图像分析的关键步骤。然而，大规模标注数据集的有限可用性仍然是一个主要挑战。为了解决这个问题，我们采用跨模态数据增强方法，通过MRI扫描生成合成PA图像。为了进一步减少人工标注的工作量，我们提出了一个基于弱监督学习（WSL）的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-24

• 综述：基于图的方法在社交网络中的谣言检测：一项系统性回顾

  在当前的低光照图像增强（LIE）研究中，许多方法依赖于昂贵的配对低光照和正常光照数据集，而无监督方法则通常依赖于人工设计的先验知识来构建网络结构或选择相似的正常光照图像作为伪参考。这些方法在处理复杂低光照场景时，往往表现出有限的泛化能力和稳定性。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的可微分直方图引导的无监督Retinex增强方法，称为DHURE。该方法通过利用现实世界场景中的光照直方图分布，实现了高保真度的颜色保持和多样极端低光照图像中的亮度分布优化。DHURE避免了对特定场景特征的依赖，并能够有效捕捉图像中的细节特征与整体亮度信息。具体而言，DHURE由两个核心组件构成：第一，其轻量级架构由

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-24

• 用于少量样本动作识别的多时相集成方法

  陈江|孙建龙|刘浩东|关海珍江苏大学计算机科学与通信工程学院，中国镇江摘要少样本动作识别（FSAR）旨在仅使用少量标记样本来识别新的动作类别。由于标记数据的稀缺，FSAR模型存在高方差和低置信度的问题。为了解决这个问题，本文首次将集成学习引入FSAR领域，利用多种时间动作表示的多样性来生成基础模型。具体来说，我们提出了一种多时间集成（MTE）方法用于FSAR。通过组合不同长度的视频帧子序列（即元组），MTE创建多组动作表示，并基于这些表示生成基础模型。所有基础模型共享一个嵌入网络来学习帧级特征。所提出的方法能够自适应地捕捉不同长度和速度的时间关系，同时避免了训练多个深度神经网络的计算成本。此外

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-24

• 综述：利用流动电极电容去离子技术进行选择性离子分离的最新进展

  随着全球水资源短缺问题的加剧以及对可持续水处理技术的需求增加，离子分离技术的研究正逐步超越传统的脱盐方法。流电极电容去离子（Flow-Electrode Capacitive Deionization, FCDI）作为一种新兴的离子分离技术，因其连续运行能力和高容量特性，被广泛认为适用于水处理和资源回收等场景。本文旨在系统梳理FCDI在实现选择性离子分离方面的最新进展，并深入探讨其在不同应用场景中的潜力与挑战。在水处理和资源回收领域，选择性离子分离的重要性日益凸显。例如，在软化水的过程中，去除钙和镁等硬度离子可以有效降低水的硬度；而在资源提取方面，从废水中回收锂、氨等关键元素，对于推动循环经济

  来源：Desalination

  时间：2025-09-24

• 利用更新的全球盐度数据集和地理空间多标准分析方法，绘制内陆地区全球太阳能海水淡化需求分布图

  这项研究聚焦于内陆太阳能海水淡化技术的全球需求，特别是在低收入和中等收入国家（LMICs）中的潜力。随着全球人口增长、气候变化以及发展需求的增加，这一领域的重要性日益凸显。然而，由于缺乏全面的数据和分析，LMICs中的具体需求仍未被充分量化。本研究通过整合多种计算方法，创建了一个高分辨率的全球地图，用于识别具有高潜力的太阳能海水淡化实施区域。这一研究在数据集的规模、方法的多样性以及分析的精确性方面都具有独特性，为未来的水资源管理与技术部署提供了重要的参考依据。太阳能海水淡化技术被视为解决内陆地区水资源短缺问题的一种可行方案。相较于传统的沿海海水淡化，其优势在于能够减少对大型基础设施的依赖，适应

  来源：Desalination

  时间：2025-09-24

• 财富、数字技术的过度使用以及数字不平等格局的变化

  在数字技术迅速发展的时代，社会经济地位对人们在数字环境中的行为模式产生了深远的影响。传统的数字不平等研究主要关注技术的获取、使用能力和所带来的益处，而近年来，研究者开始将目光转向技术使用的负面影响，例如数字过度使用。这种过度使用不仅仅是屏幕时间的增加，更表现为个体在使用数字技术时出现的自我控制失败、行为特征突出以及负面后果持续的现象。本研究聚焦于收入这一核心的财富指标，探讨其与数字过度使用之间的关系，特别是在疫情背景下，社会经济资源是否在塑造数字优势的同时，也影响了个体应对数字风险的能力。在数字技术日益渗透到日常生活的今天，智能手机的普及率在许多国家都达到了前所未有的高度。以韩国为例，智能手机

  来源：Computers in Human Behavior

  时间：2025-09-24

• 五次重复的椅站测试与握力测试：哪种方法更能预测死亡风险？一项针对43,605名中老年人进行的后续研究

  罗德里戈·努涅斯-科尔特斯（Rodrigo Núñez-Cortés）| 拉尔斯·路易斯·安德森（Lars Louis Andersen）| 卡洛斯·克鲁斯-蒙特西诺斯（Carlos Cruz-Montecinos）| 安娜·波洛-洛佩斯（Ana Polo-López）| 鲁本·洛佩斯-布埃诺（Rubén López-Bueno）| 华金·卡拉塔尤德（Joaquín Calatayud）智利大学医学院物理治疗系，智利圣地亚哥摘要背景衰老会降低肌肉力量和功能，增加死亡风险。确定简单的表现指标可以指导促进健康衰老的干预措施。目的评估5次重复坐立测试（5-CST）和握力（HGS）与中年及老年人死亡率

  来源：Brazilian Journal of Physical Therapy

  时间：2025-09-24

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