• 基于过程的春季物候框架：预测气候变化对中国山核桃种植区的约束

  为*Carya cathayensis*（山核桃）开发了一个实验性物候模型。该框架可区分展叶失败、展叶过度延迟和低温伤害。南部温暖地区日益受到 chilling 不足的限制。北部凉爽地区则受展叶过度延迟的制约。中纬度地区的适宜性主要取决于展叶前后的低温伤害风险。引言春季物候是温带以外地区树木年周期中的一个关键阶段，它决定了树木在冬季休眠后何时恢复生长，并标志着一个对生态系统功能至关重要的发育阶段（K?rner et al., 2023）。春季物候时间变化会直接影响碳循环和养分循环、营养生长、生产力和有性生殖等关键生态过程（Chuine, 2010; Keenan et al., 2014; Z

  来源：Agricultural and Forest Meteorology

  时间：2026-10-17

• 毛竹扩张对社会-生态-生产景观中日本扁柏林和次生阔叶林根系呼吸的影响

  ?毛竹林的年根系呼吸量达到6.3 Mg C ha?1?yr?1。?更大的细根生物量主要解释了毛竹林较高的Ra。?竹林的细根生物量远高于日本扁柏林和阔叶林。?Shapley分析揭示了森林类型之间Ra差异的情境依赖性驱动因素。引言最大化森林生态系统的碳（C）固存是减缓气候变化的关键管理目标（Pan等，2011）。这一目标适用于自然景观和社会生态生产景观（SEPLs）。后者被定义为由长期人地相互作用所塑造的不同生态系统类型组成的镶嵌体，旨在提供生态系统服务（Duraiappah，2012）。SEPLs中的森林以多种非自然或半自然森林类型的斑块拼嵌为特征，包括人工林和天然次生林，这些森林被用于获取不同

  来源：Agricultural and Forest Meteorology

  时间：2026-10-17

• 生成式人工智能参与的ABC+模型：情感、行为与认知维度对大学生学术结果的影响

  摘要 生成式人工智能要求学生不仅需要采纳技术，还需在情感、行为、认知和情感层面对其输出进行批判性参与。本研究开发并验证了AI参与ABC+模型，该模型是对情感—行为—认知参与框架的领域特定改编。该模型区分了积极的和消极的AI情感、三种行为功能（创造、验证和社区参与），以及两种认知调节功能（策略性思维和批判性思维）。一项横断面

  来源：Journal of Intelligence

  时间：2026-10-17

• 基于船体集成激光束标记的自主水下航行器单目相对姿态感知与跟踪方法

  KendallAbstract摘要自主水下航行器（AUVs）之间的近距离跟踪需要连续的六自由度（6-DoF）相对姿态反馈，然而目标板和突出的光阵列难以集成到紧凑、流线型的船体中。本文提出了一种基于船体集成激光束标记的单目相对姿态感知和跟踪系统：通过船体上的出射口发射的四道蓝光束形成了四个校准后的共面交点。Hough–strip方法可以从碎片化、合并和噪声图像中恢复主光束及其交点。为抑制由于共面不确定性导致的姿态跳动，所提出的算法会筛选多个平面候选解，并在每一帧中输出与当前观测结果和前一时刻运动情况都一致的候选解。该系统可在实时环境下运行。在2至6米的固定姿态水池测试中，横向和姿态误差分别处于

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 采样步长与传感器数量对神经网络磁距离测量精度的影响研究

  摘要 基于神经网络的磁距离测量要实现高精度，关键取决于训练数据的空间采样步长和部署的传感器数量。本文系统地研究了这两个不同因素如何影响深度神经网络（DNN）的预测精度。利用 Ansys 有限元仿真模拟永磁体在 140 mm 范围内的平移运动，研究发现更精细的采样步长能显著提高 DNN 的精度。具体而言，对于单传感器系统，将

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 综合养分管理提升饲草高粱系统的多功能可持续性：基于指数的多元评估

  ?整合养分管理提高了饲草高粱的土壤肥力。?整合养分管理提高了氮素利用效率。?整合养分管理提高了干物质和蛋白质产量。?多变量分析揭示了土壤与牧草功能之间的协同效应。?整合养分管理改善了整体系统的可持续性。引言以牧草为基础的种植系统通过将土壤资源、饲料供应、动物表现和农场生计连接在混合农-牧农业生态系统中，支撑着畜牧业生产（Thornton和Herrero, 2015；Ryschawy等, 2017）。充足且营养均衡的饲料对于维持奶肉产量、保持动物健康和确保农场收入稳定至关重要（Van Soest, 1994a；Makkar, 2016）。然而，在许多地区，牧草种植已被粮食生产所取代，导致饲料供需

  来源：Agricultural Systems

  时间：2026-10-17

• 学龄前儿童不同执行功能组成部分与汉字阅读能力及后续发展的关系研究

  摘要 执行功能可能对早期读写能力的形成有不同的影响，但目前尚不清楚这些功能的具体组成部分与儿童现有的阅读知识及后续发展之间的关系是否存在差异。在基于汉字的书写系统中，这一问题尤为突出，因为学习阅读需要儿童建立并记住视觉上复杂的汉字与其发音之间的对应关系。这项为期一年的纵向研究跟踪了131名幼儿园儿童在三个不同时间点的表现，探讨了工作记忆、抑制控制能力和认知灵活性任务表现与他们

  来源：Journal of Intelligence

  时间：2026-10-17

• 基于混合图像处理的葡萄分拣系统设计与性能优化

  摘要 本文提出了一种用于葡萄分拣的混合图像处理的实际实现方案。混合图像处理结合了 FPGA（现场可编程门阵列）、GPU（图形处理单元）和 CPU（中央处理单元）硬件，以及基于规则和基于 CNN（卷积神经网络）的算法，以满足高数据吞吐量下的实时约束。提供了完整分拣流水线的详细端到端延迟分析。我们的初始解决方案实现了平均延迟

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• OSAP-KANFormer：基于同步转速与声学的变速轴承故障可解释诊断框架

  摘要 变速：运行会导致固定时长的声学帧覆盖不同的轴角，从而降低轴承故障特征的机械一致性。本研究提出OSAP-KANFormer，一种利用同步声学与转速测量的可解释诊断框架。等角重采样建立了共同的机械尺度，希尔伯特初始化的可学习解析层与互易交叉注意力模型建模幅度—相位信息。最终决策通过预测的物理概念和稀疏加法柯尔莫哥洛夫—阿

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 渐进样本加权伪标签聚类：一种面向无监督视觉学习的深度学习框架

  摘要 基于伪标签的深度聚类已成为无监督视觉学习领域中一种极具吸引力的范式，然而其有效性受到两个根本性局限的制约：（1）伪标签噪声问题，即在训练早期生成的不可靠硬分配会在迭代过程中不断累积并传播错误；（2）置信度不敏感的伪标签监督问题，即独热伪标签被赋予同等的权重，而实际上它们的可靠性存在显著差异，这导致不确定样本——尤其是位于聚类边界附近

  来源：Big Data and Cognitive Computing

  时间：2026-10-17

• 寒冷气候葡萄栽培体系中的霜冻风险、物候与适应

  ?变暖可能减少霜冻发生频率，但同时增加物候暴露期。?霜冻风险与气候、物候、抗寒性和 vineyard 条件密切相关。?管理措施应与风险制度、干预阶段和目标相匹配。?选址应综合考虑热适宜性和当地霜冻暴露情况。?新兴产区需要具备运营可行性，而不仅仅是热适宜性。引言气候变化正在日益重塑葡萄栽培业，既改变了葡萄园的地理分布，也改变了葡萄生产的条件。大多数研究聚焦于气温升高、热浪和水资源短缺作为影响葡萄性能、葡萄酒质量和区域适宜性的主要风险（Ardakani 等，2026；Ríos-Nu?ez 等，2026；Mancuso 等，2026；Fonseca 等，2025；O'Brien 等，2025；Gut

  来源：Agricultural Systems

  时间：2026-10-17

• 骤旱促进季节性亚热带湿地土壤CO?排放与CH?吸收的脱耦：以洞庭湖为例

  ?突发性干旱破坏了土壤二氧化碳排放量与甲烷吸收量之间的耦合关系。?季节差异性的土壤水分阈值控制着二氧化碳 - 甲烷通量的解耦。?突发性干旱通过重构微生物群落使通量解耦。引言越来越多的研究报告指出，在大多数陆地生态系统中，土壤二氧化碳 (CO2) 排放量与甲烷 (CH4) 吸收量之间存在显著的线性正相关 (Maier et al., 2021; Maier et al., 2017; Wu et al., 2024; Wu et al., 2010)。这种协同耦合意味着，以甲烷氧化菌为主导的 CH4 氧化过程通常与异养呼吸驱动的 CO2 释放过程同步发生 (Nazaries et al., 20

  来源：Agricultural and Forest Meteorology

  时间：2026-10-17

• 综述：光学无创血糖监测技术系统综述：现状分析与迈向临床转化的关键挑战及建议

  摘要 糖尿病是当今面临的首要健康挑战。为了有效管理该疾病，患者需要定期检测血糖水平；然而，标准的取一滴血并将其置于试纸上的检测方法无法实现连续监测，且大多数人都对此感到恐惧，认为其痛苦且不适。全球各地的研究人员正在努力开发无创血糖监测（NIBGM）设备；大多数设备报告称，通过结合光学技术与机器学习可实现令人满意的准确性，但

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 综述：基于IMU的步态检测方法分类综述与多场景基准评估

  摘要 基于惯性测量单元（IMU）的步态分析能够实现可扩展的纵向步态评估，其中步态检测是基础组成部分。然而，目前对于可用的步态检测方法及其在不同传感器位置、临床人群和真实世界环境中的比较性能仍缺乏深入了解。本文通过双重贡献弥补了这一不足。首先，通过结构化的分类综述，将研究现状归纳为六大类——基于规则的启发式方法、相图方法、模

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 磺化辅助碳化将聚乙烯废物转化为锂离子电池负极材料

  聚乙烯是塑料废物中占比最大的组分，加热时几乎完全分解为挥发性物质而非固碳。本研究通过磺化辅助碳化，将一种消费后低密度聚乙烯（LDPE）薄膜和一种高密度聚乙烯（HDPE）瓶子转化为无序碳。磺化处理使LDPE在900°C时的残炭率从1.21 wt.%提升至32.63 wt.%，HDPE从0.06 wt.%提升至8.82 wt.%。两种碳材料在X射线衍射和高分辨率透射电子显微镜下无法区分（层间距0.365–0.366 nm，晶粒厚度≈1.4 nm），具有相同的拉曼无序比（1.01–1.02），残留硫含量低（≤0.51 at.%），但比表面积不同（53.7和32.5 m2 g?1）。作为锂离子电池负极

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-10-17

• 中欧链格孢孢子夜间长距离传输：天气形势与边界层驱动因素

  ?夜间峰值和轨迹表明存在区域尺度的长距离传输。?布拉迪斯拉发的主要Alternaria来源：匈牙利西部和下奥地利。?边界层动力学支持孢子在夜间的持续存在和沉降。?研究结果对致敏暴露评估和农业病害预测具有重要意义。引言Alternaria Nees（Pleosporaceae）是空气中丰度最高且研究最为广泛的真菌属之一（Martínez-Bracero et al., 2022; Plaza et al., 2025; Sobieraj et al., 2026）。其物种既是强效空气致敏原，也是重要的植物病原菌，对公共健康和农业生产具有重大影响（Grewling et al., 2022）。在人

  来源：Agricultural and Forest Meteorology

  时间：2026-10-17

• 降水频率降低增加了退化草地的氮损失：一项为期两年的中宇宙实验

  ?降水频率降低（DPF）增加退化草地的土壤氮损失。?DPF增强总氮矿化，从而促进氨排放。?DPF通过削弱植物氮需求与微生物氮供给之间的耦合而增加氮淋失。?DPF抑制nosZ基因，降低氧化亚氮排放，这是最弱的损失途径。?退化加剧了氮损失与土壤无机氮库之间的负相关关系。引言氮（N）作为所有生命形式的关键大量营养元素，其在土壤中的生物地球化学循环对于支撑陆地初级生产力以及调节碳封存、生态系统服务和全球气候至关重要（Du等人，2020；Ely等人，2025）。含氮化合物的转化涉及广泛的有机和无机分子。土壤中的无机氮主要由硝酸盐氮（NO??-N）和铵态氮（NH??-N）组成，流动性高，因此容易损失，主要

  来源：Agricultural and Forest Meteorology

  时间：2026-10-17

• 综述：新兴技术在跨文化学习中的效果：AI、AR与VR的系统综述与元分析

  **摘要**新兴技术越来越多地被用于支持跨文化学习，然而关于人工智能（AI）、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）各自独特效果的证据仍然有限。本研究通过系统综述和三层元分析，整合了2020年至2026年7月间发表的17项研究（共77个效应量），考察了认知、态度和行为结果。总体效应量大且具有统计学显著性（Hedges' *g* = 0.965，95% CI [0.580, 1.350]，*p* < .001），尽管异质性较大。AI支持的干预措施同样显示出显著的积极合并效应（*g* = 1.150，95% CI [0.744, 1.555]，*p* < .001）。AR的估计效应量显著大于VR（相对

  来源：Journal of Intelligence

  时间：2026-10-17

• 综述：GFAP作为急性卒中诊断生物标志物的潜力及基于微流控的即时检测生物传感策略综述

  摘要 卒中是全球范围内死亡和致残的主要原因，快速区分缺血性卒中（IS）、出血性卒中（HS）和卒中拟像（SMs）对于及时治疗至关重要。本叙述性综述考察了胶质纤维酸性蛋白（GFAP）作为急性卒中诊断生物标志物的潜力，并评估了其检测的生物传感策略，特别强调了即时检测（PoC）和院前应用，并利用了其与微流控技术结合的优势。首先，与

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 面向细粒度船舶检测的 YOLO26-OBB-HMS 分层多标签监督方法研究

  摘要 面向细粒度船舶检测仍具有挑战性，因为外观相似的船舶类别在尺度、宽高比和方向上可能存在显著差异。为应对这些挑战，本研究提出了YOLO26-OBB-HMS（分层多标签监督），这是一种对YOLO26-OBB的扩展，它结合了金字塔前的轴向上下文块、局部窗口特征引导、与分配对齐的父级监督以及训练时的庞加莱路径学习，同时保留了检测器

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

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