• 赋能还是边缘化？全球STEM/医学博士候选人中的AI使用、学者身份认同与满意度

  置于全球“不发表就出局（publish or perish）”体制之中，博士研究工作里人工智能（Artificial Intelligence, AI）工具日益增长的使用与嵌入，引发了工具性效率与学者身份培养之间的关键张力。本研究超越技术接受的窄化心理学话语，从专业管辖权（professional jurisdiction）、博士社会化（doctoral socialization）与认知能动性（epistemic agency）视角审视AI使用。基于?《自然》2025年研究生调查（Nature’s Graduate Survey 2025，N = 3,483名STEM/医学博士候选人）数据，

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-09

• 增强现实对用户体验与线上冲动购买意愿的影响：一种混合结构方程模型-人工神经网络（SEM-ANN）方法

  增强现实（Augmented Reality，AR）正在成为数字商务中的变革性技术，但其在高涉入产品品类中的心理机制仍未被充分理解。基于刺激-有机体-反应（Stimulus-Organism-Response，SOR）框架，本研究考察AR特有属性如何影响用户体验与线上冲动购买意愿。利用来自越南的382份有效受访者数据，研究人员采用混合结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）与人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）分析方法，以检验线性因果关系，并由ANN捕捉非线性预测变量重要性。SEM结果表明，真实性、有用性与交互性正向

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-09

• 状态网络：一种面向区块链网络中低存储验证节点的可扩展状态共享协议

  # 摘要以太坊等流行区块链上存储的数据持续增长，导致了严重的可扩展性挑战，并使全节点运营商面临高昂的存储成本。不断上升的成本可能导致独立运营节点数量减少，这对去中心化（进而影响安全性）构成风险，同时也将去中心化应用开发者推向集中托管的 API 服务。这促使我们研究一种轻量级参与模型，使无法存储完整区块链状态的验证者也能参与。我们提出了**状态网络（State Network）**，它允许低存储需求的验证者在不存储完整状态的情况下参与网络。该协议将区块链同时视为一个复制状态机和一个分布式存储系统。状态数据分布在各个节点之间，并通过一种类似于 Kademlia 的路由协议进行检索，从而降低了验证者

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2026-09-09

• 基于Transformer的智能文档理解中长距离依赖建模综述

  Transformer（变换器）通过捕捉数据中的复杂模式彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，但在建模长距离依赖方面仍面临挑战，尤其是在智能文档理解（IDU）等任务中，在长篇且多样的文档中保持连贯性至关重要。本综述回顾了基于Transformer的模型如何应对IDU中的长距离依赖挑战。文章引入了一套关键方法分类体系，并讨论了基于记忆的、基于注意力的和基于增强的三种策略中的代表性模型。随后，文章探讨了IDU中输入模态和所用数据集的类型，以及这些模型在生成、文本分类、信息抽取、多模态文档理解和序列建模中的实际应用。本综述还讨论了将这些模型应用于真实世界文档处理流程中的长篇复杂文档时所面临的实际部署

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-09

• HiDiNet：用于衰老健康与生存建模的高维可解释网络

  摘要AI摘要要查看此AI生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要衰老是一个高维度的随机过程，具有复杂的纵向动态变化。本文提出了HiDiNet（High-Dimensional Interpretive Network，高维可解释网络），一个用于预测个体健康轨迹和连续时间生存状况的框架。与在固定离散时间步长上运行的传统序列模型不同，HiDiNet使用随机微分方程（SDEs）来表示健康演化过程，并集成基于Transformer的注意力机制以捕捉长程时间依赖关系。一个三维交互网络通过可视化跨变量效应和成对相关性来支持可解释性。在英国老龄化纵向研究（ELSA；10个波次，1998–20

  来源：Digital Government: Research and Practice

  时间：2026-09-09

• 催化剂还是阻碍？贸易伙伴数字化对中国进口份额的影响

  全球数字化在降低交易成本的同时加剧市场竞争，从而重塑国际贸易。在贸易摩擦加剧的背景下，中国需要更稳定且有韧性的贸易伙伴关系以维持其对外贸易。在此背景下，探究贸易伙伴数字化如何影响其从中国的进口份额（Import Share, IS）至关重要。为此，研究人员采用半参数空间自回归模型（semi-parametric spatial autoregressive model）分析了2015—2023年154个国家的进口面板数据。研究发现有四：（1）伙伴国数字化水平初期会提高从中国的进口份额，但随着数字化发展水平提高，该效应减弱并最终逆转，形成倒U型关系。（2）进口决策表现出正向依赖性，即从中国进口相

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-09

• 无人机航拍绝缘子自爆缺陷基于深度Q网络与强化学习的像素级自主识别方法

  无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）对绝缘子进行可见光巡检时，常因光照、植被和大气条件等干扰导致图像退化。传统检测方法只能实现故障检测，无法对损伤区域做像素级定量测量。为此，研究人员提出一种基于深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）和强化学习（Reinforcement Learning，RL）的无人机航拍绝缘子自爆缺陷像素级自主识别方法。研究人员将暗通道去雾（dark channel dehazing）与双边保边去噪（bilateral edge-preserving denoising）相结合以增强绝缘子图像；采用基于改进CV模型的方法实现绝缘子串准

  来源：Measurement and Control

  时间：2026-09-09

• 后门损害其加密货币：以太坊智能合约后门攻击的实证研究

  摘要AI摘要要查看此AI生成的摘要，您需要高级访问权限。了解更多登录摘要摘要以太坊智能合约的后门攻击是一种攻击方式，攻击者利用其开发的智能合约的特权来操纵该合约生成的加密资产。尽管存在多种后门攻击的对策，但据我们所知，目前尚未开展基于后门攻击源代码的实证研究。在本文中，我们通过对所有具有源代码的智能合约进行分析，开展了一项实证研究，以了解在现实世界中以太坊智能合约的后门攻击是如何实施的。为此，我们还提出了一种名为BACCA的新调查工具，用于开展这项实证研究。随后，我们得出了几个关键见解。首先，我们总共发现了288,440个受后门攻击的合约，称为合约后门，包括潜在的合约后门。最显著的后门攻击是D

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2026-09-09

• μCRL与mCRL2的完整发展史

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要本文从创立至今，对 μCRL 及其继任者 mCRL2 的背景、动机和发展进行了历史概述。mCRL2 和 μCRL 都是相似且紧凑，但表达能力极强的形式化方法，它们基于进程代数、项重写和模态 μ 演算。它们被开发用于建模和分析交互系统的行为，即通过消息交换与其他系统及外部世界进行通信的系统。每一个现代计算机系统都可以被视为这样的交互系统，而它们的通信方案很难正确设计。通过坚持数学基础，但以追求实际相关性为指导，该形式化方法已经发展到非常通用。特别是，mCRL2 不仅促进了理论的发展和正确性证明的制定，它还是一系

  来源：Formal Aspects of Computing

  时间：2026-09-09

• 网络拓扑对区块链性能指标和能耗的影响：迈向可重复的基准测试

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要随着区块链从实验性原型向生产系统过渡，对其评估不仅需要考虑吞吐量、延迟等性能指标，还必须考虑能耗成本，以及在受控网络条件下的可重复性（相同设置，相同结果）和可预测性（稳定的预期）。尽管共识设计是一个众所周知的驱动因素，但底层网络拓扑的作用仍未得到充分表征，而基于云的研究既昂贵又难以复现。我们提出了 Lilith，一个可复现、成本感知且系统无关的区块链基准测试环境，该环境支持集群部署和大规模仿真，能够在不改变应用逻辑的情况下对网络拓扑进行受控调整。利用 Lilith，我们在跨越转账交易和智能合约执行的真实工作负

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2026-09-09

• DANG：面向符号感知推荐的解耦自适应归一化图卷积网络

  图神经网络（GNNs）被广泛应用于推荐系统，但大多数方法仅关注正面反馈，忽略了负面交互中固有的规避偏好。尽管近期的符号感知方法已尝试整合双向反馈，但仍存在两个主要局限：1) 直接将负面反馈纳入图拓扑传播会导致同质性假设失效，造成特征污染；2) 在处理长尾分布时，传统GNN的底层聚合机制缺乏灵活性，容易在深度传播过程中被动吸收极性噪声，进一步加剧特征污染。为提升模型在复杂极性场景下的鲁棒性，本文提出了一种解耦自适应归一化图卷积网络（DANG）。该框架从结构传播、逐层聚合和优化目标三个视角进行设计：首先，正交互在图拓扑内进行协同传播，而负交互则通过多层感知机（MLP）独立建模，从结构上缓解了正负语

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-09

• ## 中文标题 社会情感学习与合作学习是否影响体育教育中的学业自我效能感？情绪智力的中介作用

  在当代高等教育中，人们日益认识到学业成功不仅取决于认知能力，还取决于学生在学习环境中发展的社会情感能力与合作能力。体育教育(Physical Education, PE)尽管是社会情感与人际学习的特别丰富场景，但在学业自我效能感(academic self-efficacy, ASE)相关文献中受到的关注相对有限。本研究探讨了体育教育中社会情感学习(socio-emotional learning, SEL)、合作学习(cooperative learning, CL)与学业自我效能感(ASE)之间的动态交互作用，重点关注情绪智力(emotional intelligence, EI)的中介作

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-09

• 漂移感知联邦持续学习：面向隐私保护的安卓恶意软件入侵检测

  摘要：本研究展示了增强低成本热红外"太赫兹火炬"（THz-T）应用的使能技术，涵盖从器件级到光谱学以及安全自由空间无线通信链路。首先，我们为热红外应用选型了一种适用于高分辨率、低成本掩膜光固化立体光刻（MSLA）3D打印机的聚合物树脂。随后，我们针对该MSLA打印机开发了一套新的工作流程，用以抑制打印过程中产生的条纹和几何缺陷，避免其对热红外性能造成劣化。通过平面样品测试，我们展示了与传统MSLA 3D打印工作流程相比，表面粗糙度约降低了两个数量级。接下来，我们采用该MSLA工艺为热红外应用3D打印了宽带带通滤波双曲非球面菲涅尔透镜。焦距测量验证了该透镜的预测性能。我们随后演示了集成商用透镜的

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-09

• 人工智能系统的审计：当前框架、原则和方法的综述

  摘要AI摘要要查看此由AI生成的摘要，您必须具有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要在过去的十年中，人工智能（AI）系统在各个领域的迅速整合得益于机器学习算法、数据可用性和计算能力的显著进步。这些进展产生了非常有效的人工智能系统，但也凸显了对这些系统进行有效审计的迫切需求，以便对其进行批判性评估。在本文中，我们对用于审计AI系统的各种方法、框架和技术进行了系统性回顾，重点关注法律和伦理考虑以及合规性问题。通过查阅包括Google Scholar、IEEE、ACM和Springer在内的主要学术数据库，我们确定了调查的范围，并根据研究问题确定了相关主题。我们的研究发现指出了当前审计实践中的不足之处

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-09

• 基于大语言模型的表格挖掘研究综述：挑战、进展与展望

  摘要AI 摘要查看此 AI 生成的摘要，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要表格挖掘是一个热门研究领域，涉及复杂的技术，包括信息检索、数据挖掘、视觉和文本理解以及逻辑推理。随着大语言模型（LLMs）的出现，该领域见证了重大进展，为表格理解、提取和推理提供了新范式。在本综述中，我们对基于 LLM 的表格挖掘文献进行了全面回顾。我们首先介绍了表格数据的基本概述以及基于 LLM 的表格挖掘中可能面临的挑战。具体而言，我们探讨了该领域独有的挑战，例如异构表格结构、上下文歧义以及特定领域知识需求。然后，我们总结了表格准备和挖掘中的代表性表格任务，并沿着任务范围、模型架构和应用场景等维度对现有方法

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-09

• 沉浸式数字游戏化学习环境对职前英语教师TPACK-G感知与态度的影响研究：一项准实验混合方法研究

  这项混合方法研究考察了沉浸式数字游戏化学习（GBL）干预对职前英语教师教学知识及其在教育中使用数字游戏态度的影响。63名二年级职前教师参加了为期五周的干预，使用育碧（Ubisoft）开发的开放世界教育游戏《发现之旅：古埃及》（Discovery Tour: Ancient Egypt）。参与者被分配到引导游戏条件（结构化教案）或自由探索条件（自设计教案）。定量数据通过游戏技术教学内容知识（TPACK-G）量表和利用数字游戏态度量表（UDGAS）收集，定性见解则来源于开放式反思。结果显示，在四个子维度中的三个（游戏-内容知识、游戏-教学知识、游戏-教学-内容知识）上，TPACK-G感知有显著提高

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-09

• 情感语言处理在心理健康护理中的应用：基于大型语言模型的方法在护理全流程中的研究综述

  摘要：心理健康服务本质上是通过语言表达的情感现象来实现的，这些现象包括情绪表达、情绪状态的变化、认知评估以及治疗联盟中的关系动态。大型语言模型（LLMs）为在心理健康工作中建模这些信号提供了新的机会，但它们的临床价值取决于它们是否能够可靠地识别、追踪并回应特定情境下的情感。本综述从情感计算的角度审视了基于LLMs的心理健康服务方法，将相关文献分为情感表达与识别、共情与治疗联盟、情感对话管理、用户状态长期追踪以及情感意识安全性等方面进行组织。我们将这些能力置于一个以语言为中介的护理连续体中，涵盖了筛查与分诊、评估与诊断、风险推理以及干预与决策支持等环节，并通过持续的随访和情感反馈将这些环节联系起

  来源：IEEE Transactions on Affective Computing

  时间：2026-09-09

• 可信执行环境应用程序接口的形式化规范与可信应用程序的模型检查

  摘要AI摘要要查看此AI生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多信息登录摘要摘要可信执行环境（TEE）已成为网络安全中的关键技术，提供隔离环境以确保敏感计算的安全执行。在TEE中运行的可信应用程序使用许多TEE硬件平台遵循的标准化API进行开发。然而，针对这些标准TEE API的正式可执行模型尚未得到充分发展。在本文中，我们使用Maude提出了一种TEE API的正式规范。我们重点关注可信存储API和加密操作API，两者都是移动和物联网应用的基础。为支持可信应用程序的正式分析，我们还对更广泛的TEE基础设施进行了建模。此外，我们应用了基于不可见转换的状态空间约简技术来缓解状态爆炸问题。我们

  来源：Formal Aspects of Computing

  时间：2026-09-09

• 关于识别重要节点的全面调查：从基于结构中心性的方法到基于学习的方法

  摘要AI摘要要查看此由AI生成的摘要，您必须具有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要在网络科学中，识别复杂网络中的有影响力节点是一个基本挑战。这个问题涉及衡量节点的影响力，并确定那些对网络动态和信息传播影响最大的节点。现有的方法大致可以分为两类：基于结构中心性的方法和基于机器学习的方法。本文首先提供了有关有影响力节点识别问题的背景描述，然后全面回顾了用于查找复杂网络中最有影响力节点的最新方法和算法。为了追踪这些方法的发展，还介绍了常用的评估指标。接下来，我们提出了一个框架，该框架从可扩展性、可解释性、计算成本和适用的应用场景等关键维度对算法进行评估和比较。最后，文章探讨了有前景的研究方向，包括混

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-09

• 弱者的生存：通过激励去中心化来增强PoS区块链共识安全

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要尽管区块链技术凭借其去中心化结构有望成为分布式应用和去中心化自治组织（DAO）的推动者之一，但实际应用却暴露出在各个层面上的权力和资源集中现象。这种集中引发了对核心共识机制的严重安全担忧，这些机制负责监管区块创建以及区块链节点之间的交互，可能会阻碍技术完全潜能的实现。为此，本文从安全角度分析了一种最常用的共识协议，即权益证明（PoS）。我们展示了 PoS 如何无意中鼓励权力集中，这可能导致部分用户离开，从而危及区块链安全。具体而言，在 PoS 中，拥有更高权益的节点更有可能被选为区块提议者，导致权力集中在少数

  来源：Distributed Ledger Technologies: Research and Practice

  时间：2026-09-09

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