• 关于船舶机舱中氢气爆炸特性及风险分析的研究

  近年来，随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，氢能源作为一种清洁、高效的替代能源，逐渐成为航运业关注的焦点。然而，氢能源在应用过程中也伴随着独特的安全风险，尤其是在密闭空间如船舶机舱中，氢气的泄漏、积聚和爆炸特性可能导致严重的事故后果。因此，深入研究氢气爆炸在船舶机舱中的演化机制，对于提高氢能源系统的安全性、优化相关防护措施具有重要意义。本文围绕船舶机舱这一典型密闭空间，系统分析了氢气爆炸过程中影响超压、速度和温度变化的关键因素，包括点火位置、当量比、氢气云体积以及设备布局等。研究结果表明，不同点火位置和当量比对爆炸过程的影响显著，尤其是在上层和下层空间的爆炸过程中，超压峰值分别达到了3

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-10-02

• 基于SiC/Al2O3多孔介质的充电被动保护装置设计，用于煤矿锂离子电池的供电系统

  随着绿色矿山建设的推进，锂离子电池驱动的车辆逐渐应用于地下煤矿领域。目前，中国地下煤矿中已有约3000辆锂离子电池供电的车辆在运行。然而，锂离子电池在使用过程中存在热失控的风险，尤其是在充电环节，这种风险尤为突出。热失控不仅可能导致电池内部温度迅速升高，还可能引发可燃气体的释放，如氢气、二氧化碳、一氧化碳、甲烷、乙烷、乙烯和丙烷等。这些气体在特定浓度范围内可能形成爆炸性混合物，从而带来严重的安全隐患。在地下煤矿环境中，由于存在可燃气体，一旦锂离子电池发生热失控，可能会对矿井作业造成重大影响，甚至导致人员伤亡和财产损失。因此，现有的热失控预防和控制措施难以完全应对这一风险。为了解决这一问题，研究

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-10-02

• 低密度（LDPE）和高密度聚乙烯（HDPE）微塑料的微生物定殖及降解过程的比较分析

  微塑料（Microplastics, MPs）的全球扩散正对生态环境构成严峻挑战，其污染范围已从水体扩展到陆地。作为最常见的聚合物之一，聚乙烯（Polyethylene, PE）在自然生态系统中广泛存在，尤其在农业土壤中。尽管已有大量研究关注微塑料污染的来源、命运及其在水生生态系统中的生物累积与生态毒性，但关于其在陆地环境中的分布与影响仍知之甚少。本研究聚焦于聚乙烯微塑料（PE-MPs）在农业土壤中的微生物响应，探讨低密度聚乙烯（LDPE）与高密度聚乙烯（HDPE）对微生物群落结构与功能的影响，为微塑料污染的生物修复提供科学依据。聚乙烯作为一种广泛应用的塑料材料，具有优良的物理与化学性质，如轻

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-10-02

• 18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描在血管成像中的作用

  安娜·波洛-洛佩兹（Ana Polo-López）、拉斯·路易斯·安德森（Lars Louis Andersen）、罗德里戈·努涅斯-科尔特斯（Rodrigo Núñez-Cortés）、鲁本·洛佩兹-布埃诺（Rubén López-Bueno）、卡洛斯·克鲁兹-蒙特西诺斯（Carlos Cruz-Montecinos）、路易斯·苏索-马丁（Luis Suso-Martí）、华金·卡拉塔尤德（Joaquín Calatayud）西班牙瓦伦西亚大学物理治疗系健康研究干预小组（Exercise Intervention for Health Research Group，EXINH-RG）摘要目的

  来源：Progress in Cardiovascular Diseases

  时间：2025-10-02

• 2022年德国与西班牙市政终端用能部门能耗与排放的时空解构数据集

  在应对气候变化的全球行动中，地方层面的精准施策至关重要。然而，一个长期存在的瓶颈是缺乏高分辨率的能源消费和温室气体排放数据。虽然一些大城市能够自下而上地编制清单，但大多数中小城市缺乏这样的能力。现有研究通常通过空间解构国家总量数据来估算，但至今没有数据集能在市政层面同时提供多个部门的能耗和排放数据。这一数据缺口严重制约了地方气候行动的有效规划和评估。为了填补这一空白，由德国于利希研究中心系统分析研究所的Shruthi Patil、Noah Pflugradt、Jann M. Weinand、于利希系统分析研究所-亚琛工业大学燃料电池主席的Detlef Stolten，以及波茨坦大学与波茨坦气候

  来源：Scientific Data

  时间：2025-10-02

• 高斯分割攻击：基于高斯散布的多视图3D对抗性攻击

  近年来，深度神经网络（DNNs）在图像识别、物体分类和场景理解等领域取得了显著进展，但同时也暴露出对精心设计的对抗样本高度敏感的问题。这种敏感性不仅在2D图像领域被广泛研究，也在3D数据和渲染技术的推动下，逐渐延伸至三维空间。现有的对抗攻击方法主要集中在图像层面，通过在图像中添加微小扰动来误导模型。然而，现实世界中的大多数物体以三维形式存在，这种特性使得传统的2D对抗样本在三维场景中可能无法充分发挥作用。因此，研究三维对抗攻击具有重要的现实意义，尤其是在自动驾驶、机器人视觉、增强现实等依赖于三维感知的应用中。三维对抗攻击的核心挑战在于如何在不显著改变原始场景的前提下，生成能够误导DNNs的三维

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 构建用于数据流评估和应用的处理框架

  在当今数据处理和人工智能应用不断扩展的背景下，数据流处理已经成为一个重要的研究方向。数据流通常指的是以时间序列形式持续流入系统的数据集合，这种数据形式在现实世界中广泛存在，如社交媒体数据、网络流量监控、传感器数据等。随着数据流的规模不断扩大，传统静态数据处理方法已经无法满足实时性、动态性和高效性的需求，因此，研究如何在数据流环境中有效进行分类任务变得尤为关键。然而，现实中的数据流分类任务往往面临一些复杂的问题，如标签获取的延迟、模型适应的成本以及概念漂移（concept drift）等。这些问题不仅影响分类的准确性，还对系统的整体性能和效率产生深远影响。本文旨在系统化地分析数据流处理中的分类问

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• FCP-Pro：基于原型相似性的联邦一致预测算法

  在当前人工智能快速发展的背景下，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习框架，因其能够在不收集用户数据的前提下训练共享的全局模型而受到广泛关注。FL的核心理念是通过协调多个分布式客户端的数据，使模型能够在保护隐私的同时实现高效学习。这一特性使得FL在医疗诊断、金融计算、自动驾驶等对数据隐私要求极高的场景中具有重要应用潜力。然而，这些高风险应用场景对模型的可靠性提出了更高的要求，任何微小的推理错误都可能导致严重的经济损失或人身伤害，因此，如何确保联邦学习系统中的模型推理具有可信度成为研究的关键。在联邦学习系统中，模型的训练通常依赖于各个客户端提供的数据，但这

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• HybridEditDif：利用扩散模型进行文本和示例引导的图像编辑

  图像编辑的目标是修复图像中的缺失区域，同时保持视觉一致性和审美吸引力。当前基于文本引导的编辑方法在处理局部图像内容与全局文本描述之间的语义不匹配时常常面临挑战，这会导致生成内容出现偏差。同时，仅依赖全局嵌入的示例引导修复方法在捕捉与文本表示共享的语义空间方面也存在不足。为了解决这些问题，我们提出了一种名为 HybridEditDif 的模型，该模型通过一种动态、解耦的跨注意力机制，将文本和示例条件进行整合，以协同指导图像修复。此外，我们引入了一种自监督的训练方案，以减少对人工标注的依赖，同时确保数据的一致性和多样性。参考图像和掩码形状的增强技术也进一步提升了模型的性能。实验结果表明，Hybri

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 用于亚像素图像配准的矩阵公式

  图像配准是将不同数据集转换到同一坐标系统中的过程，广泛应用于计算机视觉、遥感、医学影像等多个领域。传统的图像配准方法通常可以分为空间域方法和频率域方法。空间域方法通过匹配图像中的强度模式或特征点来实现配准，例如基于互信息、交叉相关、平方强度差和比值图像均匀性等相似性度量。然而，这类方法在处理噪声较大的数据时容易受到初始参数的影响，且容易陷入局部最优解。相比之下，频率域方法主要依赖于图像的相位信息，能够更有效地处理亚像素级别的配准问题，并在大多数情况下提供更高的精度。在频率域方法中，相位相关法是一个经典的算法，其原理基于快速傅里叶变换（FFT）和相位信息的计算。该方法通过计算两幅图像的归一化交叉

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 结合线姿态图的光谱压缩变换器在单目3D人体姿态估计中的应用

  Transformer模型在3D人体姿态估计中的应用虽取得了显著成果，但其计算成本高、处理长序列时效率低下等问题依然存在。特别是自注意力机制的二次复杂度特性，使得当输入序列长度增加时，计算负担急剧上升。针对这一挑战，本文提出了一种名为Spectral Compression Transformer（SCT）的新型架构，并结合Line Pose Graph（LPG）技术，旨在有效减少姿态序列中的冗余信息，同时提升模型的推理效率和精度。3D人体姿态估计（3D HPE）的目标是从2D图像或视频中定位人体的3D关节点。单目3D姿态估计因其无需依赖多视角数据，更适合应用于动作识别、人机交互和自动驾驶等实

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 利用大型语言模型进行参数高效的动作规划，以实现视觉与语言导航

  本文介绍了一种名为Spectral Compression Transformer（SCT）的新型模型，结合了Line Pose Graph（LPG）技术，旨在提升3D人体姿态估计（HPE）在处理长视频序列时的计算效率和准确性。3D人体姿态估计的目标是从2D图像或视频中定位出人体的3D关节位置，这一任务在动作识别、人机交互以及自动驾驶等领域具有重要应用价值。目前，大多数3D HPE方法依赖于2D到3D的提升技术，其中两阶段方法使用现成的2D HPE模型检测关节位置，再通过提升模型生成3D姿态。然而，这种技术在处理长视频序列时面临计算成本高的问题，因为基于Transformer的自注意力机制在处

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 扰动蒸馏与后门特征诱导：深度视觉模型中的通用防御机制

  近年来，随着人工智能技术的迅速发展，视觉-语言导航（Vision-and-Language Navigation, VLN）任务逐渐成为研究的热点。VLN旨在让智能体根据自然语言指令，在三维模拟的室内环境中进行导航，从而完成特定目标。这一任务涉及计算机视觉、自然语言处理以及导航技术等多个领域，对智能体的环境理解、指令解析和路径规划能力提出了较高的要求。在众多VLN任务中，REVERIE（Remote Embodied Referring Expression in Indoor Environments）因其独特的任务设定和挑战性而备受关注。REVERIE要求智能体在没有预探索的前提下，通过高

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• MERIT数据集：对可解释转录本的建模与高效渲染

  MERIT 数据集的提出，标志着在视觉丰富文档理解（Visually-rich Document Understanding, VrDU）领域的一个重要进展。该数据集是一个多模态、完全标注的数据集，涵盖了学校成绩报告。它包含了超过400个标签和33,000个样本，为训练模型提供了丰富的资源。MERIT 数据集通过将文本、视觉和布局领域的模式进行关联，展现了其在多模态特征上的独特优势。同时，该数据集还以受控的方式引入了偏差，使其成为评估语言模型（Large Language Models, LLMs）中偏差的一个重要工具。在人工智能领域，数据的获取和合成数据生成（Synthetic Data G

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 冻融循环对黑土中镉分布的影响：从土壤团聚体周转的角度看

  Boling DENG | Meixuan WU | Guankai QIU | Zhenghao SUN | Zhongxu DUAN | Hongwen YU | Quanying WANG中国科学院东北地理与农业生态研究所黑土保育与利用国家重点实验室，中国长春 130102摘要冻融循环（FTCs）通过改变土壤团聚体的周转过程，从根本上改变了土壤中重金属的生物地球化学行为。本研究采用稀土氧化物示踪方法，探讨了冻融循环驱动的团聚体周转如何影响经历不同次数冻融循环的土壤中镉（Cd）的分布。结果表明，冻融循环增加了小粒径土壤团聚体的比例，同时破坏了大粒径团聚体的稳定性。因此，团聚体的周转时间从未

  来源：Pedosphere

  时间：2025-10-02

• 黑土农业景观中侵蚀作用对碳组分及稳定性的影响机制

  阮倩|高磊|阿西姆·比斯瓦斯|杜浩|刘帅|彭新华中国科学院东北地理与农业生态研究所土壤生态学重点实验室，哈尔滨 150081（中国）摘要土壤侵蚀在调节有机碳动态方面起着关键作用，然而关于侵蚀引起的土壤再分布如何影响土壤有机碳（SOC）稳定性的直接证据仍然很少。中国东北的黑土地区在持续侵蚀的作用下面临严重的退化问题。在这项研究中，我们调查了侵蚀对黑龙江省海伦市一个7公顷山坡上SOC及其稳定性的影响。利用137Cs示踪技术，我们估计1960年代至2022年间平均土壤流失速率为4189.2吨/平方公里每年，并识别出不同的侵蚀和沉积区域。侵蚀和沉积过程对SOC分布的影响随土壤深度而变化：在20–40厘

  来源：Pedosphere

  时间：2025-10-02

• 生物地球化学因素对热带岛屿土壤中金属分布和土壤形成的调控作用

  林振益（Chin Yik LIN）|邓佩莉（Peili DENG）|莫哈德·塔尔哈·阿尼斯（Mohd Talha ANEES）|岳富俊（Fu-Jun YUE）|林素雄（Su Shiung LAM）|丁虎（Hu DING）|埃拉尼·阿凡迪（Elanni AFFANDI）|巴巴·穆斯塔（Baba MUSTA）马来西亚玛拉亚大学理学院地质系，邮编50603，吉隆坡（马来西亚）摘要了解土壤中金属的分布对于保护地下水资源至关重要，尤其是在小岛屿上，因为地下水是重要的饮用水来源。尽管已有大量研究集中在大型沿海地区，但小热带岛屿上金属分布和风化过程的机制仍需进一步探索。本研究在马来西亚沙巴州的马努坎岛（Ma

  来源：Pedosphere

  时间：2025-10-02

• 直接标准化处理微近红外（micro-NIR）数据，用于预测新鲜土壤中的有机碳和粘土含量

  Jiang LIU|Muhammad Abdul MUNNAF|Abdul Mounem MOUAZEN根特大学生物科学工程学院环境系，根特9000（比利时）摘要研究表明，新型微型近红外（micro-NIR）光谱技术在测量土壤有机碳（SOC）和粘土含量方面具有潜力。本研究旨在通过直接标准化（DS）方法对数据进行处理，以减少水分对新鲜土壤样本的micro-NIR光谱数据的影响。收集了221个土壤样本，并在新鲜状态和风干状态下使用micro-NIR传感器（2000 ~ 2450 nm）对其进行扫描。经过Isolation Forest（iForest）异常值去除后，剩余199个数据点。应用Kenn

  来源：Pedosphere

  时间：2025-10-02

• 基于锚图且具有局部保持特性的模糊聚类算法

  模糊聚类作为一种重要的数据分析方法，在多个领域得到了广泛的应用。然而，传统的模糊聚类算法在处理聚类结果时存在两个主要问题，这些问题会影响最终的聚类效果。首先，传统算法在将样本映射到隶属度空间时，仅仅考虑了样本与聚类中心之间的关系，而忽略了样本之间局部结构信息的重要性。其次，传统算法未能同时兼顾隶属度的平衡性和区分性，这在实际应用中可能导致聚类结果不够准确或难以解释。为了克服上述问题，本文提出了一种基于锚图的局部保持模糊聚类算法（FCLPAG）。该算法通过引入图正则化项，确保在隶属度空间中，样本能够保留原始空间中的局部结构。为了提高聚类效率，算法首先从样本到锚点构建隶属度矩阵A，接着从锚点到聚类

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

• 基于信息论约束的频域多尺度图谱学习在时空预测中的应用

  在三维测量和增强现实技术迅速发展的背景下，相机与投影仪组合（Camera-Projector Pair, CPP）的校准成为了一个至关重要的环节。这种系统通过投影已知模式并利用相机捕捉其变形，能够实现对物体形状的精确重建。然而，传统的校准方法往往依赖于平面校准对象，并且需要从多个视角采集图像，这在实际应用中带来了诸多不便。尤其是在动态环境或多相机-投影仪系统中，这种限制尤为明显。因此，研究者们开始探索更简单、更高效的校准方法，其中基于球体的校准方法因其独特的几何特性而备受关注。球体作为一种三维几何体，具有无方向性和均匀性，使其在任何角度下都可见，无需精确的多视角姿态对齐。这一特性为校准提供了新

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-02

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