• 超越静态滤波器：用于多语言手写文本识别的动态卷积变换器

  在当今信息快速发展的时代，手写文本识别技术已成为推动文档数字化、历史手稿研究以及文献整理的重要工具。随着人工智能和深度学习技术的不断进步，许多先进的方法已经被提出以应对手写文本识别中的复杂挑战。然而，尽管已有研究证明基于Transformer的全局建模方法和以卷积神经网络（CNN）静态滤波器为中心的传统方法在复杂环境中能够提升识别性能，这些方法在多语言适应性和局部细节提取方面仍然存在局限性，特别是在处理手写文本固有的变化性和多语言场景的复杂性时，其鲁棒性显得不足。为了解决这些问题，我们提出了一种名为“动态卷积Transformer”（Dynamic Convolutional Transfor

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-09

• 一种低信噪比自适应时域网络，结合智能掩码注意力机制用于雷达信号调制识别

  本文探讨了一种用于雷达信号自动调制识别的新方法，旨在提高在低信噪比（SNR）条件下的识别准确率和鲁棒性。雷达信号的自动调制识别是电子战和通信系统中的关键技术，传统的人工特征提取方法在低SNR条件下往往难以达到高识别精度。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的方法成为调制识别的新选择。本文提出了一种低SNR自适应的网络架构，该架构融合了双向时间卷积网络（Bi-TCN）和双通道智能掩码注意力（DSMA）模块，以提升模型在复杂电磁环境下的识别能力。雷达信号的自动调制识别技术已经取得了显著进展。传统方法主要分为基于似然（LB）和基于特征（FB）两类。LB方法依赖于统计推断技术，利用概率知识进行决策

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-10-09

• 一种非支配性的、基于档案的多目标和谐搜索算法，用于识别社交网络中的影响力人物

  摘要 社交媒体在当今生活中扮演着重要角色。社交媒体网络中的信息传播和信息交换已经得到了广泛的研究与分析。在社交媒体中，影响力最大化（Influence Maximization, IM）是指通过找到最具影响力的节点子集，并利用它们的综合影响力传播能力来最大化整个网络的影响力。我们提出了一种非支配归档多目标和谐搜索（Non-Dominated Archived Multi-Objective Harmony Search, NAMHS）算法，用于识别社交网络中的影响者。该算法能够生成一组帕累托最优的和谐向量，以解决多目标影响力最大化问

  来源：The Computer Journal

  时间：2025-10-09

• Philodina erythrophthalma及其分泌物对序批式反应器中活性污泥处理废水性能的影响

  本研究探讨了Philodina erythrophthalma（轮虫）及其分泌物对生物脱氮除磷系统中活性污泥处理效果的影响。通过设置三个实验装置——无轮虫的对照组（C）、加入轮虫的处理组（R）以及仅加入轮虫分泌物的处理组（RS），研究人员评估了轮虫在污水处理过程中的作用及其分泌物对微生物群落和污染物去除效率的影响。实验结果显示，在处理的前12小时内，C、R和RS组的化学需氧量（COD）去除率分别为70.5%、79.1%和82.5%，表明轮虫及其分泌物在提高COD去除效率方面具有积极作用。随着时间推移，三组的处理效果趋于一致，差异逐渐缩小，说明轮虫和其分泌物对处理效率的提升作用可能随时间推移而减

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-09

• 医疗服务的地理分布

  摘要 本文探讨了将可能涉及高昂医疗成本的病例转交给位于遥远国家、收费较低但技术水平据信较高的医疗服务提供者的做法。

  来源：Journal of Economic Geography

  时间：2025-10-09

• 比较与优化中空纤维与平板真空膜蒸馏工艺

  随着全球对淡水需求的不断增长，膜蒸馏（Membrane Distillation, MD）系统因其高效、节能以及适用于多种水源的特点，成为解决这一问题的重要技术之一。真空膜蒸馏（Vacuum Membrane Distillation, VMD）作为MD的一个重要分支，特别适用于高能耗的海水淡化场景。在VMD系统中，空心纤维真空膜蒸馏（Hollow Fibre VMD, HF-VMD）和平板膜蒸馏（Flat Sheet VMD, FS-VMD）是两种主要的配置形式。尽管这两种系统在设计原理上具有相似之处，但它们在结构和性能表现上存在显著差异。然而，目前对于它们在相同操作条件下的比较和优化研究仍

  来源：Desalination

  时间：2025-10-09

• 开发具有可扩展聚合物基涂层的异质结构复合膜，以提升膜蒸馏性能

  膜蒸馏（Membrane Distillation, MD）作为一种高效的水处理技术，近年来在高盐度废水处理领域展现出巨大的潜力。然而，尽管其在实验室条件下表现优异，但在工业应用中却面临诸多挑战，例如膜湿ting、污染和温度极化等问题。这些问题严重限制了MD技术的规模化推广和实际应用效果。为了解决这些技术瓶颈，研究团队开发了一种可扩展的双层膜结构，该结构由聚乙烯醇（PVA）/氧化石墨烯（GO）混合层和微孔聚四氟乙烯（PTFE）支撑层组成，旨在提高膜的抗湿ting和抗污染能力，同时保持稳定的分离性能。在高盐度废水处理过程中，膜湿ting和污染是影响MD系统长期运行效率的关键因素。膜湿ting指的

  来源：Desalination

  时间：2025-10-09

• 构建分层Zn-HHTP/LDH异质结构，通过电容去离子化实现选择性增强锂的提取

  锂是一种关键的原材料，其在可充电电池技术中的应用推动了全球向可再生能源和脱碳化转型的步伐。随着锂在各行各业中的需求持续增长，它已成为21世纪最具战略意义的矿物之一。然而，锂的供应虽然相对丰富，但传统的锂提取方式主要依赖于从硬岩和盐湖沉积物中进行初级开采，这种方式不仅经济效率低下，而且对环境造成严重负担。与之相比，从二次资源如废旧电池和富含锂的卤水（如盐湖、油田和工业废水）中提取锂，已成为当前备受关注和热门的研究领域。传统锂提取方法，如火法冶金、湿法冶金和膜分离/吸附技术，通常面临高能耗和严重的二次污染问题。相比之下，电化学策略，特别是电容去离子（CDI）技术，为在复杂卤水环境中实现锂的可持续回

  来源：Desalination

  时间：2025-10-09

• 信念惯性：不精确概率论下认知增长与证据获取的非交换性困境

  在认识论和概率论的交汇处，一场关于理性信念形成的辩论已持续数十年。传统精确概率论（precise probabilism）主张用单一数值表示个体对命题的置信度（credence），但在面对证据不充分或完全缺失的情境时显得力不从心——例如当被问及一枚特性未知的神秘硬币抛掷结果时，精确概率论者既无法达成共识，也难以刻画真正的认知无知状态。为应对这一困境，不精确概率论（imprecise probabilism）应运而生，主张用概率函数集合（如区间[0,1]）表征置信度，以期更贴合人类在证据模糊时的理性判断。然而，这一理论在动态更新层面暴露出致命缺陷。当个体采用贝叶斯学派的标准更新规则——条件化（c

  来源：Analysis

  时间：2025-10-09

• 研究车辆屏幕的复杂性时，设计如何影响驾驶员的注意力和任务表现？

  在现代汽车中，数字系统正在迅速发展，它们不仅提供了丰富的功能，还增加了信息的复杂性。然而，这种复杂性可能对驾驶者的注意力管理造成挑战。驾驶是一项需要高度专注的活动，驾驶者必须在驾驶和非驾驶相关任务（NDRA）之间合理分配注意力。这项研究通过驾驶模拟器，分析了不同显示设计对驾驶者任务表现和注意力管理的影响，重点考察了布局、广度和深度这三个关键因素。布局指的是屏幕内容的排列方式，包括元素的大小、形状和位置。广度指的是屏幕上显示的信息数量，而深度则是指系统中包含的层级数量。研究发现，不同的布局方式会影响驾驶者如何管理他们的注意力。屏幕上的信息量增加会对任务表现产生负面影响，特别是在需要完成NDRA时

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-10-09

• 比较拟人化机器人与人类在经济游戏中的观众效应

  在人类与智能代理的交互研究中，越来越多的学者开始关注人工智能系统的发展如何影响人类的行为。本研究旨在探讨“观众效应”——即人们在知道自己被观察时，行为会有所改变——是否可以作为一种衡量AI代理对人类决策（如慷慨、公平和诚实）影响的方法。通过设计一项对比实验，参与者在面对三种不同类型的代理（计算机、类人机器人和人类）时，进行了三种经济游戏（独裁者游戏、最后通牒游戏和心灵游戏），以观察其行为变化。### 研究背景随着AI在教育、医疗和陪伴等领域的广泛应用，研究者开始思考这些系统如何影响用户的决策。通常，AI系统会融入类人特征，如第一人称代词、富有表现力的声音或逼真的面部表情，以增强与人类的互动。然

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-10-09

• 人工智能思维模式量表（AIMS）的构建与验证

  人工智能（AI）正以前所未有的速度改变我们的生活和工作方式，它不仅影响着技术领域的发展，也深刻地塑造着人们对于自身能力与技能的认知。在这个背景下，理解个体对AI的态度和信念成为心理研究中的一个重要课题。本文旨在构建和验证一个名为“AI Mindset Scale (AIMS)”的量表，用以评估个体是否认为AI的使用能够提升他们的能力与技能。AIMS量表不仅关注AI对个人能力的潜在影响，还强调了个体在面对AI时所持的不同态度，如对AI的接受度和恐惧感，这些态度在一定程度上影响了他们对AI的认知和使用行为。在研究过程中，作者首先基于已有的AI态度量表，如“General Attitude Towa

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-10-09

• 探索生成式文本人工智能在设计创意研究中的应用

  ### 文本生成人工智能在设计教育中促进学生创造力的作用在当今快速发展的科技时代，人工智能技术正以前所未有的速度融入各个领域，其中教育领域尤为显著。文本生成人工智能（Text-Based Generative AI）作为一种新兴的辅助工具，不仅在学术研究中被广泛探讨，也在创意设计课程中展现出其独特的潜力。本研究旨在探讨文本生成人工智能如何影响学生在创意设计过程中的创造力表现，特别是在非设计背景的学生群体中，这些工具是否能够激发新的创意，并帮助他们构建更具实际意义的设计概念。通过结构化的实验设计和同伴评估机制，研究者观察到文本生成人工智能在创意激发、概念迭代和最终成果形成中的多方面作用，同时也揭

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-10-09

• 听众是否贬低人工智能生成的流行音乐？探讨听众对人工智能标记与人工标记的流行音乐反应中的负面偏见

  人工智能在创意领域的快速发展，不仅改变了音乐创作的方式，也引发了关于听众如何感知和参与AI生成音乐的广泛讨论。本研究旨在探讨听众对AI生成音乐与人类创作流行音乐的情感、感知和态度差异。研究假设听众会对被标记为AI生成的音乐给予较低的评分，包括对音乐的喜爱程度、质量、积极情绪（如快乐、兴趣、敬畏和活力）、感官、想象和体验反应，以及再次聆听的愿望和购买意愿。然而，研究结果却与这一假设相悖，听众对AI生成的音乐在积极情绪方面给予了更高的评价，而在其他维度上未发现显著差异。这些发现揭示了AI生成音乐在情感层面可能比传统认知中更具吸引力，同时指出AI在创意领域的接受度可能比人们预期的更高。### 人工智

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-10-09

• RNA修饰相关基因PUS7在肝细胞癌的诊断、预后及肿瘤微环境中的整合分析

  hepatocellular carcinoma（肝细胞癌，简称HCC）是一种高度侵袭性的恶性肿瘤，其预后较差，是全球范围内癌症相关死亡的主要原因之一。近年来，随着分子生物学和基因组学的快速发展，研究者们逐渐认识到RNA修饰在癌症发生发展中的重要作用。RNA修饰是转录后调控的重要组成部分，能够影响RNA的结构和功能，从而在多种生物学过程中发挥作用。其中，假尿嘧啶（pseudouridine）是RNA中最丰富的修饰之一，特别是在非编码RNA中，它不仅能够增强RNA的稳定性，还可能影响其生物学功能。假尿嘧啶的合成由一系列假尿嘧啶合成酶（pseudouridine synthases，PUS）催化

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-10-09

• 对主动脉血流动力学敏感性进行计算机模拟评估：4D MRI、患者特异性波形及改良通用波形的对比分析

  法尔沙德·塔杰迪尼（Farshad Tajeddini）|黄玉璇（Yu Xuan Huang）|大卫·A·罗梅罗（David A. Romero）|钟珍妮（Jennifer C.Y. Chung）|克里斯蒂娜·H·阿蒙（Cristina H. Amon）多伦多大学机械与工业工程系，加拿大安大略省多伦多市摘要背景在计算流体动力学（CFD）模拟中，使用通用波形作为入口边界条件（BCs）可以大大扩展CFD的应用范围，使其不再局限于少数拥有患者特定4D MRI数据集的情况。然而，这种方法的有效性尚未得到充分研究。方法本研究评估了胸主动脉中五个血流动力学指标——时间平均壁面剪切应力（TAWSS）、振荡剪

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-10-09

• 基于弱监督分割和多类型特征融合的骨肉瘤Ki67表达水平预测模型

  骨肉瘤是一种高度恶性的骨肿瘤，主要发生在儿童和青少年群体中。它通常出现在长骨的骨骺区域，如远端股骨和近端胫骨。由于其高增殖活性和强侵袭性，骨肉瘤仍然是医学界面临的一个挑战，即使在影像诊断、手术技术和化疗方案等方面取得了显著进展，患者的总体预后仍然不理想，尤其是那些发生远处转移的患者，其5年生存率仅有10%至20%。因此，准确评估骨肉瘤的生物学行为对于制定合理的治疗方案和改善患者预后具有重要意义。Ki67蛋白是一种细胞增殖标志物，广泛应用于临床病理诊断中。它是一种核蛋白，与细胞周期密切相关，在G1、S和G2期表达不同，但在G0期则不表达。Ki67的表达水平可以作为评估细胞增殖活性的重要指标，尤其

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-10-09

• 半监督深度矩阵分解模型用于聚类多组学数据

  在现代生物医学研究中，随着技术的不断进步，多组学数据（multi-omics data）的获取和分析成为可能。这些数据通常包含基因表达、蛋白质组学、代谢组学等多个层面的信息，为理解复杂的生物过程提供了前所未有的机会。然而，多组学数据具有高度的维度、稀疏性和噪声，这给数据的聚类和整合带来了巨大挑战。传统的聚类方法和线性降维技术往往难以有效处理噪声，同时缺乏对数据的可解释性。而标准的非负矩阵分解（NMF）方法虽然在降维和解释性方面有所优势，但其结构较为简单，难以捕捉非线性关系。此外，多数非负矩阵分解方法在多视角数据整合方面表现有限，主要依赖于无监督学习，未能充分利用已有的标签信息。为了应对上述问题

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2025-10-09

• 全国医疗数据库中，儿科住院患者因COVID-19导致的种族和族裔差异在病情严重程度上的异质性

  摘要 背景COVID-19大流行加剧了儿童健康领域长期存在的种族和族裔差异，但尚不清楚哪些群体受到的影响最为严重。我们的目标是确定COVID-19的严重程度是否因患者因素（作为效应修饰变量）的不同而有所差异。方法本研究利用Premier Healthcare数据库的数据，对2020年4月至2022年9月期间在美国住院的19岁以下且被诊断为COVID-19的患儿进行了回顾性分析。COVID-19严重程度的结果指标包括入住重症监护室（ICU）和使用呼吸机的情况。通过倾向得分权重调整了黑人和白人患者以及西班牙裔和白人患者之间的比较，结果以

  来源：Journal of the Pediatric Infectious Diseases Society

  时间：2025-10-09

• 当工作时间减少时，老年职场人士的时薪会在多大程度上下降？

  摘要 总体而言，老年工人，尤其是有资格领取养老金的工人，在晚年继续工作时面临着许多权衡。在本文中，我们探讨了老年工人在多大程度上愿意接受较低的小时工资以换取减少工作时长。我们使用了来自具有全国代表性的“健康与退休研究”（Health and Retirement Study, HRS）的近14,000名老年美国人的纵向、双年度数据。该研究始于1992年，目前包含了最年长群体的30年跟踪数据。我们构建了个人的工作历史，并研究了这些人在职业生涯就业到可能退出劳动力市场期间的工资和工时安排的变化。通过描述性统计和多元统计方法，我们发现那些

  来源：Work, Aging and Retirement

  时间：2025-10-09

知名企业招聘：