• 关于Faustmann森林经济模型研究的引用动态、主题结构及时间演变（1962–2025年）

  本研究通过系统性文献综述与文献计量学方法，全面梳理了Faustmann森林经济模型自1962年至今的研究进展与地域化特征。研究基于Scopus数据库，筛选出296篇核心文献，运用VOSviewer生成国家合作网络与术语共现网络，揭示出模型研究在地理分布、主题演进和政策应用三个维度的关键特征。一、地域化研究格局1. 美洲研究集群（美国、巴西、澳大利亚、新西兰）以美国为核心的研究网络聚焦于市场驱动型林业经济，其104篇研究成果主要涉及：- 动态价格模型：Chang（1981）提出统一理论，Brazee和Mendelsohn（1988）建立价格波动模型- 碳金融机制：Huang和Kronrad（20

  来源：Forest Policy and Economics

  时间：2025-12-19

• 交通事故重建中的回归建模

  本研究通过系统性实验验证了基于动力学原理的回归模型在交通事故重建中的有效性。实验采用单车辆可控场景设计，通过整合驾驶记录仪视频数据与道路三维扫描数据，构建了包含恒速巡航和紧急制动两个阶段的运动模型。研究团队在方法学层面创新性地将高精度时空数据与物理约束相结合，运用统计推断技术量化参数不确定性，为法庭科学提供了新的技术路径。实验设计阶段采用标准化流程确保结果可靠性。研究团队在直线道路特定路段设置实验场景，安装专业驾驶记录仪（Blackvue DR590W）进行连续录制，同步配备高精度车载传感器记录瞬时速度数据。道路三维扫描则采用激光雷达与摄影测量相结合的技术，生成包含曲率变化和障碍物分布的数字化

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 一种专为从片段化DNA中组装线粒体基因组而设计的高效预处理工作流程

  周永恒|高鹏|杨淑辉|徐彦春中国哈尔滨市东北林业大学野生动物与保护区学院，邮编150040摘要线粒体DNA（mtDNA）因其高拷贝数、结构稳定性和母系遗传特性而成为法医遗传学、物种鉴定和保护研究中的关键遗传标记。准确的mtDNA基因组组装对于这些应用至关重要。然而，来自典型野生动物和历史样本（如博物馆标本、角化组织、环境样本和古代遗骸）的DNA往往高度片段化且受损，这限制了组装的效率和准确性。在此，我们开发了一种专门用于改善降解DNA mtDNA组装的预处理工作流程（MTAK）。MTAK包括两个核心步骤：（1）通过参考序列比对提取同源读段；（2）针对严重受损的5’和3’末端碱基进行针对性处理。

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 《人工智能法》下的法医学

  马切伊·马尔钦诺夫斯基-普拉日莫夫斯基波兰卡托维兹西里西亚大学法律研究所，法医学领域摘要预计基于人工智能（AI）的方法将在未来几十年成为法医学的重要组成部分。2024年，欧洲议会和理事会通过了《人工智能法案》，以保护基本权利免受AI应用可能带来的负面影响。根据该法案，用于司法和执法领域的人工智能系统被归类为高风险系统，对用户和提供者都施加了严格的义务。我们的研究旨在确定法医专家是否属于高风险系统的适用范围，并识别潜在的义务和处罚措施以及相关主管机构。研究结果表明：i) 由专家证人使用的人工智能系统不会被当前法案视为高风险系统；ii) 由受雇于执法或司法部门的专家使用的人工智能系统将被视为高风险

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 绞杀死亡中肺部淤血与外部淤血的固定动态研究：一项基于正电子发射断层扫描（PMCT）的探索性分析

  Gokul G|Abilash S|Abhishek Yadav|Taher Hussain|Sudhir K. Gupta印度新德里全印度医学科学研究所法医学与毒理学系摘要背景尸斑是一种公认的死后外部变化现象，但其内部表现尚未得到充分研究，尤其是在肺部。这项探索性初步研究利用死后计算机断层扫描（PMCT）技术探讨了内部（肺部）尸斑的固定机制、其与外部尸斑的关联以及其在法医学中的潜在应用。方法我们回顾性分析了50例绞杀死亡案例的法医学尸检资料，这些案例中的外部尸斑呈现除仰卧位以外的其他形态。将右肺分为前后两部分，并测量了这两部分的Hounsfield单位（HU）值。采用一种基于HU值的评分系统

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 基于案例的分析，用于评估“帽檐线规则”在颅脑创伤评估中的有效性

  这篇研究由意大利帕尔马大学法医学系的Federica POLI等学者主导，针对 hat brim line rule（HBL规则）在鉴别颅脑损伤致伤机制中的有效性展开验证。研究基于柏林大学医学院与帕尔马大学法医学研究所2018-2024年的司法尸检数据库，通过系统回顾分析78例符合纳入标准的颅脑损伤案例，探讨该规则在区分高空坠落与人为钝器伤中的实用价值。研究采用三维解剖分区的技术路线，将颅骨划分为三个关键区域：G线以上区域（G-line area）、HBL区域（帽檐线区域）和EAM线以下区域（external auditory meatus line area）。通过 Chi-square检验

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 乙醇及其代谢物乙基葡萄糖醛酸苷和乙基硫酸盐在血液、玻璃体液和胆汁中的死后相关性研究

  在法医毒理学领域，准确判断乙醇生前摄入量对案件侦破具有重要意义。传统检测方法主要依赖血液样本，但存在生物转化和样本降解的双重挑战。近年来，玻璃体液（VH）和胆汁因其化学稳定性优势逐渐被关注，而乙醇的次要代谢产物乙基葡萄糖苷（EtG）和乙基硫酸盐（EtS）的联合检测则成为研究热点。本研究选取40例尸检案例，创新性地整合了血液、VH和胆汁三个样本体系进行对比分析。实验采用气相色谱-火焰离子化检测器（HS-GC-FID）和液相色谱-电雾串联质谱（LC-ESI-MS/MS）两种高精度检测技术，覆盖了从0.11g/L到4.35g/L的典型血醇浓度范围。研究首次系统揭示了胆汁中EtG和EtS的独特生物钟特

  来源：Forensic Science International

  时间：2025-12-19

• 验证3D打印颅骨弹丸损伤的形态学特征，作为法庭上使用的骨骼替代物

  随着全球民用车枪支数量的激增，涉及枪支伤害的刑事案件数量呈上升趋势。此类案件往往需要通过骨骼创伤分析来还原事件经过，但传统方法存在诸多问题：原始骨骼可能因运输或展示过程中受损，导致证据有效性下降；实物证据的呈现可能引发陪审团或家属的二次心理创伤；骨骼的直观展示可能造成主观认知偏差，影响司法判断。针对这些问题，荷兰阿姆斯特丹大学医学院的科研团队联合南非普特图拉大学解剖学部门，通过微焦点X射线计算机断层扫描（micro-XCT）与三种主流3D打印技术（粉末选择性激光烧结SLS、光固化立体印刷SLA、聚乳酸熔融沉积建模FDM）的对比实验，系统评估了3D打印骨骼模型在法庭证据中的可行性与准确性。研究选

  来源：Forensic Imaging

  时间：2025-12-19

• 通过实验室间研究评估现代μ-XRF SDD系统在法医分析中的扩展能力：第一部分——电带

  本研究的核心目标是评估现代硅漂移探测器（SDD）微-X射线荧光光谱仪（μ-XRF）在电气胶带物证分析中的性能表现，并通过多实验室比对研究（ILS）建立标准化数据解读框架。研究团队在2023年创新性地开发了聚氯乙烯（PVC）矩阵匹配标准物质，该标准物质在元素分布均匀性和基质兼容性方面均优于传统标准，为后续定量分析奠定了基础。在实验设计方面，研究选取了10组不同来源的黑色电气胶带样本，每组包含5个独立切割的样品段。这10组样本分别来自同一卷胶带的不同位置（同源组）和不同批次的产品（异源组），通过这种设计能够有效区分样本间的固有差异与实验误差。值得关注的是，研究特别采用了"双盲"实验模式：实验室在分

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2025-12-19

• 从三相闪蒸计算中的相稳定性测试中得出的新的初始化程序，用于二氧化碳-烃类混合物

  本文针对CO₂-烃类混合物相平衡计算中存在的效率与稳定性问题，提出两种改进的初始化策略（ISI和IMI），并验证其在多相模拟中的性能优势。研究基于三相平衡理论，结合相稳定性分析与闪蒸计算，通过优化初始猜测的生成方式，显著减少迭代次数和稳定性测试调用量。以下是核心内容的解读：### 一、研究背景与问题在油气田开发及碳捕集利用（CCUS）中，CO₂-烃类混合物的多相平衡行为直接影响资源开采效率与碳封存安全性。传统方法采用逐级稳定性测试与闪蒸迭代结合的策略，存在以下问题：1. **效率低下**：多相稳定性测试需多次迭代尝试，尤其在复杂相行为区域（如三相共存区），导致计算成本高。2. **初始猜测偏差

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2025-12-19

• CO₂/有机溶剂/聚乙二醇（Poly(ethylene glycol)）三元体系的相行为

  该研究聚焦于二氧化碳（CO₂）/共溶剂/聚合物三元体系的压力-组成（Pₓ）相图行为，重点解析不同共溶剂（乙醇、二甲基亚砜、甲苯）对液液相分离（LLPS）及气液相分离（VLP）的影响机制，并通过热力学参数与分子相互作用理论揭示其内在关联。研究采用实验与理论计算相结合的方法，结合合成实验与激光位移、浊度检测技术，系统测量了CO₂/乙醇/PEG、CO₂/二甲基亚砜/PEG三元体系在313.15 K和353.15 K下的相行为，并通过Sanchez-Lacombe状态方程估算自由体积分数差（Δf）和溶解度参数（δ），同时利用量子化学计算获得偶极矩（μ）和四极矩（Q）参数。### 1. 研究背景与意义聚

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2025-12-19

• H₂气体从封闭在高岭石纳米孔中的NaCl水溶液中缓慢析出

  本文聚焦于纳米孔隙中电解质溶液行为的模拟研究，重点比较了三种常用离子力场对水合NaCl溶液在10Å宽度的 kaolinite黏土纳米孔隙中物理化学特性的预测差异。研究通过分子动力学模拟发现，纳米限域环境显著改变了溶液的离子分布和相互作用网络，而不同力场对关键物性的预测存在系统性偏差，这对地质能源技术的工程应用具有重要指导意义。在研究方法层面，采用SPC/E水模型与ClayFF黏土力场构建纳米孔隙体系，模拟条件（320K/10MPa）覆盖地热开发与地下氢储运等典型工况。通过对比SD、JC、HR三种力场对0-15wt% NaCl溶液体系的预测结果，发现：1. **离子分布特性**：Cl⁻的分布对力

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2025-12-19

• 基于社区感知的多粒度对比学习在图异常检测中的应用

  在图数据挖掘领域，异常检测作为基础性任务，其核心目标在于识别显著偏离整体模式的节点或子结构。近年来，基于图神经网络（GNN）的自监督学习技术为该领域注入了新活力，但实际应用中仍面临两大核心挑战：一是异常节点通过伪装连接干扰正常节点的信息聚合，导致模型学习到错误的表征；二是现有方法过度聚焦局部节点特征，忽视社区层级和全局结构的高阶信息。针对这些问题，研究团队提出GraphAD-CMCL框架，通过构建社区感知的多粒度对比学习机制，实现更鲁棒且全面的异常检测能力。研究背景与问题分析当前图异常检测主要依赖两种技术路径：基于深度学习的表征学习与基于图结构的拓扑分析。深度学习方法通过聚合邻居信息构建节点表

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• HiCORE：通过混合注意力机制和对比学习在序列推荐中提升消费者意图预测能力

  本文提出了一种基于Transformer的序列推荐模型HiCORE，旨在通过整合分层混合注意力机制、旋转位置编码（RoPE）和对比自监督学习目标，提升消费者意图预测的准确性。研究结合商业应用需求，从技术层面和业务价值两个维度展开创新，为推荐系统在消费行为分析中的应用提供了新的技术路径。### 核心创新与机制设计1. **分层混合注意力机制** 模型通过交替使用全局双向注意力（奇数层）和局部单向注意力（偶数层），实现多尺度依赖建模。全局注意力捕捉用户长期偏好和宏观趋势，适用于市场细分和战略规划；局部注意力聚焦近期行为变化，支持实时营销决策。这种交替设计避免了并行融合结构（如Adaptiv

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 基于联邦迁移学习的5G网络入侵检测系统

  本文针对物联网（IoT）和5G网络中入侵检测系统（IDS）的隐私保护与性能优化问题，提出了一种融合联邦学习（FL）与迁移学习（TL）的创新框架——联邦迁移学习（FTL）。该研究通过对比传统联邦学习与迁移增强版本的模型效果，验证了FTL在解决数据分布不均和未知攻击检测中的显著优势，为构建安全可靠的分布式网络防御体系提供了新思路。### 核心研究背景与问题随着5G网络和物联网设备的普及，传统入侵检测系统面临两大挑战：其一，分布式设备产生的海量数据难以集中处理，导致隐私泄露风险；其二，物联网场景中恶意流量占比极低（通常不足10%），且存在显著的数据异构性（不同设备观测到攻击特征差异大）。现有研究多聚

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 一种用于稳定机器人控制的层次化主动推理框架

  刘东玲|谭雅凡|王书宇东北大学信息科学与工程学院，中国辽宁省沈阳市110819摘要本文提出了一种名为Active Inference-Visuomotor Policy Learning (AIF-VPL)的新颖主动推理框架，该框架将神经科学原理与机器人模仿学习相结合。当前的方法在平衡稳定性和适应性方面存在困难，而我们的架构展示了大脑皮层-小脑-脊髓的计算原理如何解决这一挑战。在皮层层面，一个结合了多模态注意力模块（MAM）的混合Conv-xLSTM网络处理时空视觉-本体感觉输入以进行任务规划。受小脑启发的中间层使用精确加权的变分自编码器实现主动推理，通过迭代动作优化来最小化感官预测误差，从而

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 隐式视觉知识增强的零样本图像标题生成

  零样本图像描述生成领域的技术突破与理论创新（作者单位：南开大学计算机学院、虚拟计算产业创新平台、数据智能安全实验室、腾讯大数据实验室）一、研究背景与问题定位图像描述生成作为计算机视觉与自然语言处理交叉的核心任务，传统方法依赖海量标注数据训练专用模型。这种范式存在双重局限：首先需要消耗大量人力物力构建标注数据集，其次模型泛化能力受限于特定数据分布。当前主流的零样本方法虽通过CLIP等预训练模型的视觉表征与语言模型结合，但存在视觉理解与语言生成脱节的结构性缺陷。具体表现为生成的描述虽然与视觉表征在语义空间对齐，但缺乏对图像多维度特征的综合把握，导致生成的描述存在语义重复、表达单一等问题。二、技术突

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 通过自监督深度先验和任务驱动优化检测水下显著物体

  水下显著目标检测技术的研究进展与UDF-Net创新框架分析水下显著目标检测（USOD）作为智能海洋装备感知系统的核心技术，在海洋科考、生态监测和自主潜水器导航等领域具有重要应用价值。本文提出的UDF-Net框架通过创新性地融合自监督深度估计与多模态注意力机制，有效解决了水下光学成像固有的三大技术瓶颈：光衰减导致的色彩失真、水体散射造成的边界模糊以及缺乏可靠深度感知的问题。该方法在USOD10K标准数据集上的实验表明，其综合性能显著优于现有RGB单模态方法，验证了深度信息与视觉特征协同融合的有效性。一、技术挑战与背景分析水下光学成像环境具有独特的物理特性，主要表现为三个维度：1. 光谱传输特性：

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• DBNA-Net：一个基于深度学习框架的模型，用于利用组织病理学图像对肺癌和结肠癌进行分类

  肺癌和结肠癌（LCC）的智能诊断技术研究进展一、背景与临床需求肺癌和结肠癌作为全球最常见的恶性肿瘤类型，合计占癌症新发病例的35%以上（Bray et al., 2018）。其中，肺癌年发病率达21.4%，结肠癌占比约10%，二者均位列男性及女性癌症死亡原因前三（Tummala et al., 2023）。传统诊断高度依赖病理学检查，该过程存在三大核心问题：1. 诊断效率低下：单张切片分析耗时约30分钟，且需要专业医师进行形态学评估2. 误诊率居高不下：世界卫生组织数据显示病理诊断错误率约15-20%，主要源于组织样本的异质性和观察者差异3. 检测滞后性：约40%的晚期癌症患者存在症状不典型问

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

• 结构增强型鲁棒判别最小二乘回归在图像分类中的应用

  在连续铸造工艺中，设备状态的长期预测直接关系到生产安全、效率和产品质量。随着工业智能化需求的提升，传统统计模型和实时控制方法已难以应对复杂工况下的多维度预测需求。本文针对Transformer模型在连续铸造数据应用中的两大核心挑战展开研究：首先是如何将连续传感器信号有效转换为离散的模型输入，其次是如何解决传统模型在长期预测中因逐点优化导致的误差累积问题。研究团队通过创新性的时间序列对齐策略和强化学习优化机制，构建了GRPO-TST框架，在多个公开数据集和实际工业场景中验证了其显著优势。**技术背景与核心挑战** 连续铸造设备的状态监测涉及温度、液位、振动等多源异构传感器数据，这些连续时序信号

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-19

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