• 基于多样性小生境差分进化与邻域竞争机制的非线性方程组求解新方法及其在工程优化中的应用

  核心贡献•1.提出结合种群多样性和进化阶段的自适应控制参数，为各小生境动态分配最优变异算子，提升寻根效率。•2.设计邻域优先竞争机制，减少种群间跨峰竞争，在保障局部收敛的同时增强全局探索能力。•3.开发基于对立学习的重初始化策略，引导种群转向未探索搜索空间区域，提高全部根的发现概率。•4.基于DNDE框架构建两种新型小生境差分进化算法，实验证明其在复杂NESs和实际工程问题中具有显著竞争力。我们的方法本节详细阐释DNDE算法机制。首先引入基于多样性的自适应小生境变异策略，为每个小生境分配合适的变异操作以平衡探索与利用。随后提出邻域优先竞争机制，降低个体间跨峰竞争，同时强化全局收敛。进一步设计D

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-14

• 基于双种群协同进化的复杂网络关键节点检测方法DPCND及其在可持续能源系统中的应用潜力

  Highlight关键节点检测（CND）是分析复杂网络属性的核心工具，在电网脆弱性评估、社交网络信息传播最大化及疾病控制等领域具有广泛应用。随着网络规模指数级增长，传统精确方法（如整数线性规划ILP）难以应对计算挑战，而启发式算法（如遗传算法GA）又易陷入局部最优。本研究创新性地提出双种群协同进化框架（DPCND），通过主-辅种群动态交互，突破维度灾难限制，为生命科学中的疾病网络靶点识别和生物分子相互作用网络分析提供新思路。The proposed method DPCNDDPCND包含三阶段：双种群构建（分别基于原始图和简化图生成种群）、种群交互（通过影响力策略与扩展策略实现信息互通）以及种

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-14

• 基于时频分析与频维投影的间断采样转发干扰抑制方法及其在雷达抗干扰中的应用

  HighlightSection snippetsFundamental principles and mathematical model of ISRJ间断采样转发干扰（ISRJ）是一种基于数字射频存储（DRFM）的相干干扰技术，通过对雷达发射脉冲进行脉内采样、调制和转发，形成具有压制性和欺骗性的复合干扰效果。根据转发方式可分为直接转发（ISDRJ）、周期转发（ISPRJ）和循环转发（ISCRJ）。本文重点针对ISRJ的解线频调处理后的时频分布特性建立数学模型，为后续干扰抑制提供理论依据。Introduction to ISRJ suppression algorithms基于第2.2节分

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-09-14

• 非对称判别式跨模态哈希（ADCH）：提升多媒体检索效率与精度的创新方法

  Highlights• 我们提出一种判别性跨模态哈希框架。该框架无缝整合了基于核判别分析（Kernel Discriminant Analysis, KDA）的投影学习模块与成对标签关系嵌入模块，能够充分探索模态间互补信息与模态内语义判别信息。• 开发了一种严格约束离散变量的非对称学习方法，以解决离散优化问题。大量实验结果表明，我们的ADCH方法在跨模态检索性能上实现了显著提升。Related work现有跨模态哈希（CMH）方法可根据训练数据标签是否已知分为无监督CMH方法与有监督CMH方法。本节我们从以下两个角度初步回顾该领域的相关研究。无监督CMH方法通常侧重于探索模态内和模态间的结构、

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-09-14

• 基于相关熵与注意力机制的测量预处理算法CRAPA：提升非高斯噪声下卡尔曼滤波鲁棒性的创新方法

  Highlight我们的主要贡献总结如下：1）我们引入了一种动态加权机制，利用高斯核相关熵（Gaussian kernel correntropy）衡量滑动窗口内历史残差与当前残差之间的相似性。这一方法使CRAPA能够实时自适应地识别异常测量。与传统静态参数方法相比，我们的动态加权方案能有效捕捉噪声的动态特性，从而实现更鲁棒和可靠的异常检测。2）CRAPA的前馈抑制架构显著区别于事后补偿方法。通过在异常测量进入滤波递归之前进行阻断，它大幅减缓了重尾噪声引起的误差累积速率。该方法在计算效率和跟踪精度上均优于迭代噪声建模技术。3）CRAPA采用模块化架构，集成注意力机制以动态建模残差相关性。这种“

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-09-14

• 基于扩展技术接受模型的ChatGPT用户采纳意向影响因素分析

  随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT作为革命性对话代理系统正在重塑多个领域的服务模式，特别是在电子商务客户服务和内容开发专业领域展现出巨大潜力。然而令人惊讶的是，尽管ChatGPT已获得广泛应用，但关于用户对其采纳态度和行为机制的深入研究仍然匮乏。这种研究空白使得企业和开发者难以准确把握影响用户接受度的关键因素，从而限制了ChatGPT在更广泛场景中的优化和应用。为了系统解决这一问题，来自达卡大学管理系的研究团队开展了一项开创性研究。他们基于经典技术接受模型(TAM)进行扩展，构建了包含八个核心变量的综合研究框架，旨在全面揭示影响ChatGPT采纳的关键因素及其作用机制。该研究成果已发表

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-09-14

• 面向物联网3D-NoC MPSoC架构的安全感知多准则决策框架：任务映射技术的排序与优化

  研究亮点本研究提出了一种多准则决策（MCDM）框架，旨在识别3D-NoC-based MPSoC中最安全高效的任务映射技术（TMT）。主要贡献包括：(i)利用毕达哥拉斯模糊集（PYS）扩展加权模糊判断矩阵（WFJM），以处理模糊与不确定情境下的决策问题；(ii)结合PYS-WFJM与MULTIMOORA-Borda方法，对10种3D-NoC中的TMT进行排序；(iii)本研究首次在3D-NoC的TMT领域中应用PYS-WFJM与MULTIMOORA-Borda方法；(iv)建立了一套比较方法，帮助研究者与从业者确定最佳TMT策略。文献综述已有若干研究尝试解决3D-NoC设计中存在的安全问题。例

  来源：Computer Standards & Interfaces

  时间：2025-09-14

• 基于控制变量与最近邻方法的函数型数据积分估计与推断研究

  在函数型数据分析（Functional Data Analysis, FDA）领域，积分估计是一个基础而关键的问题。无论是函数型线性模型中的内积计算，还是函数型主成分分析（fPCA）中得分的估计，都涉及到对函数型观测值的积分运算。然而，传统的估计方法如样本均值法或黎曼和法，往往存在收敛速度慢、估计精度有限的问题。特别是在稀疏观测、噪声污染等实际场景下，如何构建高效、准确的积分估计器并给出可靠的推断区间，一直是统计学家面临的挑战。针对这一难题，研究人员在《Computational Statistics》上发表了一项创新性研究，提出了一种基于控制变量（control variates）和最近邻（

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2025-09-14

• 无金属催化醛与羟胺-O-磺酸直接酯化合成酯类化合物的新方法

  在有机合成化学领域，酯类化合物作为重要的结构单元，广泛存在于天然产物、药物分子和功能材料中。传统的酯合成方法通常依赖于羧酸与醇的缩合反应（如Fischer酯化），或使用酰氯、酸酐等活性衍生物与醇反应。这些方法往往需要强酸催化剂、高温条件或昂贵的金属催化剂（如钯、铜等），不仅反应条件苛刻，而且对环境不友好，官能团兼容性有限。特别是对于含有敏感官能团的底物，传统方法容易导致副反应或底物分解，制约了复杂酯类分子的高效合成。因此，开发一种条件温和、无需金属催化剂、且具有广泛底物适应性的酯合成新策略，成为有机合成领域亟待解决的关键问题。针对这一挑战，研究人员在《Asian Journal of Orga

  来源：Asian Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-09-14

• 基于流域盆地方法与Apriori算法的华北新堡地区水系沉积物地球化学异常识别与成矿预测研究

  Highlight本研究通过流域盆地方法（CBA）与Apriori算法的创新融合，揭示了复杂地质背景下元素的高阶关联规律，为隐伏矿床勘探提供了新的数据挖掘范式。Section snippetsGeological background新堡地区位于华北地块中央造山带北缘（图1a, b），地层以早白垩世火山-沉积序列（张家口组、大北沟组、义县组）为主，上覆新近纪汉诺坝组玄武岩及第四纪风成、残坡积物（图1c）。构造体系以NE向断裂为主导，NW向断裂为辅助。Dataset本研究重新分析了2019年河北省地质矿产局第四地质大队采集的1:50000化探数据（以水系沉积物为主，土壤地球化学数据为辅）。在水系

  来源：Applied Geochemistry

  时间：2025-09-14

• 冲突地区枪击伤后胆道损伤的内镜治疗：苏丹病例报告与ERCP技术应用分析

  在战火纷飞的冲突地区，医疗救治往往面临资源匮乏与复杂创伤的双重挑战。胆道损伤作为腹部创伤的罕见并发症，虽仅占腹部损伤的1%-3.5%，但其诊断与治疗始终是临床实践的难点。特别是在苏丹等战乱地区，枪击伤导致的胆道损伤更易发展为胆瘘、胆汁性腹膜炎等严重并发症，传统外科干预因条件限制难以实施。这一现实困境促使医疗工作者寻求更适应战地环境的微创治疗方案。由Abderrahaim Ali Dabora、Hala Ibrahim Abdalla等苏丹国立胃肠肝病研究中心团队在《Journal of Surgical Case Reports》发表的病例研究，通过内镜下逆行胰胆管造影术（ERCP）成功治疗一

  来源：Journal of Surgical Case Reports

  时间：2025-09-14

• 自混合干涉技术实现视网膜微动脉网络体外流速高精度测绘

  在微流控技术蓬勃发展的时代，科学家们一直面临着一个核心挑战：如何让实验室中的微通道更真实地模拟人体内复杂的血管网络？传统微流控芯片通常采用标准光刻技术制作，得到的往往是横截面为矩形或圆形的简单通道，这与人体血管多变的半圆形结构相去甚远。特别是在视网膜微血管研究领域，这种差异可能导致实验数据与真实生理状况存在显著偏差。视网膜作为人体唯一可直接观察微循环的部位，其血管网络的变化与阿尔茨海默症等神经系统疾病密切相关。研究表明，阿尔茨海默症患者的神经元退化往往伴随着周围毛细血管密度的降低。因此，开发能够精确模拟视网膜微血管网络的实验平台，并实现高精度流速测绘的技术，对于理解微循环障碍与疾病发展的关联具

  来源：Micro and Nanostructures

  时间：2025-09-14

• 基于掩模版的高通量i线灰度投影光刻技术优化及其在低表面粗糙度三维结构制备中的应用

  在微纳制造领域，三维结构的精准制备一直是研究人员追求的目标。传统二进制光刻技术只能实现二维结构的加工，而灰度光刻技术通过控制曝光剂量在光刻胶中形成连续的高度变化，为三维微结构的制造开辟了新途径。然而，这种技术面临着两个关键挑战：首先是掩模版基灰度光刻虽然具有高通量的优势，但往往会产生较高的表面粗糙度；其次，这种粗糙度在后续的刻蚀工艺中会被转移到下层材料，影响器件的性能和可靠性。目前，灰度光刻主要分为掩模版基和直写式两种技术路线。直写技术虽然精度高，但效率低下，难以满足工业化生产的需求。相比之下，掩模版基i线投影光刻技术不仅保持了传统光刻的高通量特性，还能实现三维结构的加工，这使得现有工业级光刻

  来源：Micro and Nanostructures

  时间：2025-09-14

• 无掩模光刻新突破：双金属架构电刻技术实现环保高效光掩模直写

  在微纳器件制造领域，光刻技术始终扮演着核心角色，而光掩模作为光刻工艺的"底片"，其制备质量直接决定最终器件的精度。传统光掩模制备依赖紫外激光直写或电子束光刻技术，不仅需要复杂的光刻胶处理流程，还涉及高能耗设备和有机溶剂的使用，存在成本高、工艺繁琐、环境污染等问题。随着扫描探针光刻（Scanning Probe Lithography, SPL）技术的兴起，新型直写式光掩模制备方法逐渐成为研究热点。其中，电刻技术（Electrolithography, ELG）作为一种特殊的SPL技术，通过电化学氧化反应直接对铬（Cr）薄膜进行减法加工，无需光刻胶层，展现出绿色制造的潜力。然而，ELG技术在应用

  来源：Micro and Nanostructures

  时间：2025-09-14

• 基于多节点Shepard有理插值方法实现不连续函数的高精度逼近

  在科学与工程计算领域，函数逼近理论一直扮演着至关重要的角色。然而，当面对具有不连续特性的函数时，传统的插值方法往往表现出明显的局限性。不连续点处的数值振荡和精度丢失问题，成为制约数值模拟精度的重要因素。这类问题广泛存在于流体力学、材料科学和生物医学等领域的多物理场耦合模型中，其中界面效应、相变过程或突变现象都会引入函数间断特性。为了突破这一技术瓶颈，研究人员在《Mathematics and Computers in Simulation》发表了创新性研究成果，提出了一种基于多节点Shepard有理插值的新型逼近方法。该方法通过系统分析不连续点分布特征，构建了特殊的区间覆盖结构，并引入可调节参

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2025-09-14

• 语言引导零样本点云分割与多角度重投影工具LASER的创新研究及其在虚拟现实中的应用

  在虚拟现实应用日益普及的今天，高精度的三维环境重建成为关键需求。虽然LiDAR（Light Detection and Ranging）技术能够以高保真度捕获物理空间，但产生的点云数据通常缺乏语义标签，这限制了其在物体识别、交互建模和沉浸式环境自动化等任务中的直接应用。传统的点云标注方法往往依赖于增量映射或多视角RGB-D视频融合，这些方法不仅需要大量标注数据，还对采集协议有严格要求，且多专注于实时连续映射，而静态点云的事后分割研究相对不足。针对这些挑战，Brunel University London的研究团队开发了一种名为LASER（LAnguage-guided zero-shot 3D

  来源：Measurement: Digitalization

  时间：2025-09-14

• 基于岩心数据增强（CDA）的储层参数预测优化：机器学习与预训练语言模型的协同创新

  Section snippetsOverview of the generation workflow本研究旨在将岩心数据增强（CDA）与机器学习模型（ML）及预训练语言模型（PLM）相结合，建立储层参数预测工作流，主要包括以下步骤：Data Preprocessing. 对研究区采集的测井数据和岩心实验结果（如岩性、孔隙度、渗透率）进行预处理，构建原始数据集。CDA. 通过多样化的表格数据增强技术丰富岩心表格数据。表格数据增强方法包括……Collection and Design of Core Data SetsRegional Overview. 渤海湾盆地作为新生代裂谷盆地，经历多次构

  来源：Marine and Petroleum Geology

  时间：2025-09-14

• 盐湖卤水锂提取工业规模化的可持续性、生命周期与技术经济综合比较分析

  Highlight总体框架框架图（见图2）展示了评估四种工业级盐湖卤水锂提取工艺（溶剂萃取、吸附、膜分离及吸附-膜耦合工艺）可持续性与效率的综合方法。本研究通过四个关键步骤系统分析各工艺在技术经济性、环境影响和生命周期可持续性方面的表现。第一步涉及开展...技术经济结果图4通过对比分析系统评估了四种卤水提锂技术（溶剂萃取、吸附、膜分离及吸附-膜耦合工艺）的经济性。环形图解构了成本构成（设备投资、物料消耗、能源支出与人工成本），底部条形图量化了单位LCE当量的投资成本：溶剂萃取成本最低（1097...结论本研究对四种盐湖提锂技术（溶剂萃取、吸附、膜分离及吸附-膜耦合工艺）的环境与经济性能进行了精

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2025-09-14

• 意大利农民对农业4.0技术的采纳偏好：基于选择实验的支付意愿与政策启示分析

  研究亮点农业4.0（Agriculture 4.0）技术通过物联网（IoT）、人工智能（AI）与大数据等数字工具，显著提升农业生产的可持续性与效率。然而，意大利作为欧盟中的“中等创新者”，仍面临农场结构碎片化、数字基础设施不均衡及采纳成本高昂等挑战。离散选择实验设计本研究基于“理性目标追求理论（TRGP）”与随机效用理论，设计了涵盖五大属性的选择实验：•劳动时间节省（社会目标）•水资源与能源节约（环境目标）•销售额提升与采纳成本（经济目标）实验通过全国性问卷调查（n=452，2024年5–6月）实施，采用WTP空间混合Logit模型解析偏好异质性。样本特征受访农民以男性为主（68%），平均年龄

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2025-09-14

• AI工具与PRISMA方法在青光眼系统综述中的文献检索、数据提取与研究构建效能评估：内容分析

  在当今知识爆炸的时代，系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）作为证据等级最高的学术成果形式，已成为推动医学领域发展的重要基石。然而传统的SLR制作过程极其繁琐——研究者需要遵循PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses）标准，完成文献检索、筛选、数据提取和结果合成等复杂环节，整个过程往往耗时数月且对研究者的方法学素养要求极高。随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多学者开始尝试利用AI工具加速SLR制作流程，但这些工具是否真能媲美传统方法的严谨性？它们

  来源：JMIR AI

  时间：2025-09-14

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