• 综述：中年期物质使用风险因素与晚年认知障碍的系统评价和荟萃分析

  中年物质使用与晚年认知障碍的神经科学视角Abstract全球老龄化背景下，老年认知障碍（CD）已成为重大公共卫生挑战。通过系统分析9项纵向研究数据发现，中年期物质使用（酒精/吸烟）与晚年阿尔茨海默病（AD）、痴呆和认知功能下降（Cimp）显著相关。随机效应模型显示，中年饮酒者晚年CD风险是非饮酒者的1.31倍（95% CI: 0.37-2.25），其中酒精的神经毒性效应（RR=1.76）显著高于吸烟（RR=0.75）。Introduction老年认知障碍涉及记忆、定向和语言等多认知域损伤。目前全球约4700万AD患者，且每20年病例数将翻倍。由于缺乏有效治疗手段，识别可干预风险因素至关重要。现

  来源：Health Policy and Technology

  时间：2025-09-07

• 渤海湾盆地古近系孔店组脆性矿物富集页岩储层中页岩油赋存状态与流动机制研究

  页岩油作为非常规油气资源的重要组成部分，在全球能源供应失衡的背景下已成为各国能源战略的关键一环。然而，与北美海相页岩油相比，中国湖相页岩油普遍存在非均质性强、吸附性高、孔隙结构复杂等问题，导致开发效率低下。渤海湾盆地孔店组页岩作为典型湖相页岩油储层，虽已实现工业性开发，但其页岩油赋存状态与流动机制尚不明确，制约了"甜点区"预测和开发策略优化。针对这一难题，Bixiao Xin、Fang Hao等研究团队在《Geoscience Frontiers》发表研究，通过整合扫描电镜(SEM)、溶剂萃取、多步Rock-Eval热解(MREP)和二维核磁共振(2-D NMR)技术，对孔店组120个岩心样本

  来源：Geoscience Frontiers

  时间：2025-09-07

• 越南富安海岸线五十年变迁与河流沉积物供给的定量关系研究：揭示人为干预下海岸带演变的滞后效应

  Highlight通过分析大规模时空格局，本研究量化了过去五十年间巴河系统沉积物供给与富安海岸动态的关系，特别是上游水坝等水力控制结构的影响。巴河系统的沉积物负荷急剧下降了82%，从1979-2007年的2.17×106吨/年降至2008-2023年的0.4×106吨/年。海岸线对河流沉积物供给的显著变化并未立即响应，而是表现出明显的多年度滞后效应。Conclusions通过分解海岸线变化的主导模式，我们得出以下结论：1.海岸演化呈现两阶段特征：1972-2012年以+1米/年的缓慢淤积为主，2012-2024年转为-1米/年的侵蚀；2.距河口3公里内的海岸地貌极不稳定，局部侵蚀速率高达-20

  来源：Geomorphology

  时间：2025-09-07

• 锚定机构与步行友好性：墨西哥城南区大学主导的城市更新项目中的治理挑战与社区协同

  在墨西哥城南部Tlalpan区，65.9%居民以步行为主要出行方式，但步行环境却面临基础设施老化、政府治理碎片化等严峻挑战。这片区域聚集着Tecnologico de Monterrey大学等锚定机构(anchor institutions)——这类扎根当地的大型组织（如医院、大学）的可持续发展与社区福祉深度绑定。2017年地震后，该大学启动District Tlalpan城市更新计划，试图通过步行友好性(walkability)项目改善周边环境，却在实施过程中遭遇了意想不到的治理困境。这项发表在《Geoforum》的研究，首次系统揭示了全球南方城市中大学作为锚定机构推动步行环境改善时面临的独

  来源：Geoforum

  时间：2025-09-07

• 基于自适应导向变异机制的蛇优化算法在云计算工作流调度中的应用研究

  亮点本研究突破性地将蛇优化算法(SO)引入预算约束下的工作流调度领域，通过独创的自适应导向变异(AOM)机制，巧妙解决了传统算法在"探索-开发"两难困境中的平衡问题。创新方法• 仿生智能：模拟蛇类觅食行为的温度敏感机制，建立动态进化模型• 多维变异：在任务维度实施导向性变异策略，避免高维空间中的随机游走• 自适应调节：根据种群进化状态动态调整变异强度，实现"探索-开发"自适应平衡核心突破实验证明，AOM-SO在Montage(天文成像)、CyberShake(地震分析)等科学工作流测试中：✓ 可行性：100%满足预算约束条件✓ 高效性：较OSAM、MG-PRO等算法缩短43.03%平均完成时间

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-09-07

• 动态图最小生成树维护算法ContraMST：基于树收缩的批量更新并行优化框架

  HighlightContraMST通过多阶段边更新机制最小化冗余计算，结合GPU加速的Borůvka式初始化与CPU协调的细粒度更新引擎。特别地，优化变体FDM_V3采用基于分解的锁机制和优先级感知并发，将冗余并查集（union-find）操作从85K降至38K，显著提升高吞吐动态环境下的性能。Related Work现有动态MST算法如Eppstein的稀疏化（sparsification）框架虽理论高效，但难以适应现代并行环境。对比实验显示，传统方法如Zhou的动态Kruskal会产生2.3×冗余MST边重计算，而ContraMST通过架构感知设计提供异构系统下的实时解决方案。Prel

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-09-07

• 面向波动数据流的资源弹性伸缩与细粒度任务调度优化策略研究

  Highlight亮点Ra-Stream创新性地将细粒度任务调度与资源弹性伸缩相结合，其核心贡献包括：1.问题形式化：通过流应用模型（DAG）、通信模型和资源模型，将子图分割、资源伸缩和任务调度问题数学化；2.动态资源算法：基于启发式子图分割的伸缩算法，智能匹配波动数据流需求；3.线程级调度：通过线程级任务部署降低通信开销，同时设置双阈值避免节点过载/闲置；4.性能突破：实验显示延迟降低最高达47.45%，吞吐量提升60.55%，资源节省46.25%。Conclusion and future work结论与展望在波动数据流场景下，Ra-Stream通过感知数据流变化和任务依赖关系，实现了低延

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-09-07

• 基于两阶段计算的大规模学术兴趣挖掘：一种融合TF-IDF与SciBERT的高效推荐算法

  亮点方法我们提出了一种两阶段方法来处理大规模学术数据集中的研究兴趣挖掘任务。这种分阶段方法能显著减少预训练模型的计算量并提升速度。但对于发表文献较少的学者，可直接跳过粗糙排序阶段，直接使用预训练模型。特征构建本研究采用两种互补的特征构建方法：学者特征集Sets={学者si:(论文标题，期刊名称)}和兴趣特征集SetI={兴趣Ii:(论文标题，期刊名称)}。学者特征集用于捕捉个体研究特征，而兴趣特征集则聚焦领域共性。模式分析方法通过量化科学出版物数量来分析研究兴趣演变模式。基础策略是采用科学网络方法，将相互引用的出版物子集识别为社区或概念实体。这种基于网络的方法能发现不同科研策略——例如Rzhe

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-09-07

• 基于活化能多尺度表征的煤自燃双路径协同机制研究

  Highlight本研究通过多尺度动力学分析阐明了煤自燃过程的阶段演变与活化能分布规律，提出"双路径协同氧化"理论模型，为评估煤自燃倾向性提供了新框架。主要发现如下：(1) 基于气相产物释放、热质传递和功能基团转化的实验监测，将自燃过程划分为三个阶段：初始氧化学吸附与复合物形成阶段（活化能∼20 kJ mol−1）、活性功能基氧化与中间体分解阶段（30-81 kJ mol−1）以及过氧复合物分解阶段（最高达151 kJ mol−1）。(2) 甲基和亚甲基的氧化发生在反应链起始阶段，表现为低活化能特性；随着温度升高，多步反应的累积效应使DSC测得的活化能范围扩大至28-90 kJ mol−1。(

  来源：Fuel

  时间：2025-09-07

• Cu-ZnO-BaTiO3催化剂中Cu原子d带中心上移机制及其对CO2加氢制甲醇的催化性能调控

  HighlightCO2在Cu-ZnO-BaTiO3催化剂上加氢制甲醇的过程中，电子金属-载体相互作用（EMSI）诱导了Cu原子d带中心的上移现象。Materials实验采用高纯度原料：钛酸钡（BaTiO3，99.9%）、氧化锆（ZrO2，98.0%）、氧化铝（Al2O3，99.9%）等，所有试剂均来自知名供应商，确保实验可靠性。Catalyst preparation通过沉积沉淀法制备了Cu-ZnO-BaTiO3系列催化剂，其中ZnO/(ZnO+BaTiO3)=36.5 wt%时性能最佳。XRD显示CuO和ZnO高度分散在BaTiO3表面，载体与活性组分间存在显著相互作用。Results a

  来源：Fuel

  时间：2025-09-07

• 综述：薄膜电催化剂在水分解应用中的研究进展

  反应机理电化学水分解包含阳极氧析出反应（OER）和阴极氢析出反应（HER）两个半反应。在酸性介质中，HER通过2H+ + 2e- → H2路径进行，而碱性条件下OER遵循4OH- → O2 + 2H2O + 4e-机制。研究发现，薄膜催化剂相较于块体材料可显著降低过电位，例如FeCoNiCrMo高熵合金薄膜在10 mA cm-2电流密度下仅需282 mV过电位。薄膜制备技术物理气相沉积（PVD）和电化学沉积（ED）是主流制备方法。其中脉冲激光沉积（PLD）可精确控制薄膜厚度至纳米级，而离子液体辅助电沉积能在常温下获得高结晶度薄膜。印度学者开发的NiFe(OH)2-SD/NF薄膜通过简单电沉积法

  来源：Fuel

  时间：2025-09-07

• H2S水溶液酸化对中低阶煤孔隙结构与分形特征的影响机制及其在煤层气增产中的意义

  Highlight•HPMI在标准技术中测量孔径范围最广，而NMRC对微孔表征具有更高分辨率。酸化前后样品的微孔变化不明显，而过渡孔和介孔在酸化后显著增加，验证酸化不仅提升孔隙吸附能力，还改善了连通性。Experimental method采用多方法系统分析新疆中低阶煤样（SEH、BC、WCW、AW矿区），包括镜质组反射率（RO）测定、光学显微镜煤岩组分定量、工业分析、NMRC纳米孔结构表征及H2S饱和盐水酸化实验。样品取自同一区域单块煤以减少变量干扰。Basic information of coal sample实验煤样RO为0.38%-0.71%（表3），对应褐煤至长焰煤阶。显微组分以镜

  来源：Fuel

  时间：2025-09-07

• 基于单核RNA测序与机器学习的CACNA1A心肌特异性生物标志物鉴定：精神分裂症猝死诊断新突破

  Highlight本研究通过整合单核转录组测序（snRNA-seq）与人工智能技术，首次在单细胞层面解析精神分裂症猝死（SUD-SCZ）的心脏分子特征，为这一法医难题提供了创新解决方案。核心发现•心肌细胞特异性转录重编程：snRNA-seq显示SUD-SCZ患者心肌细胞中钙通道基因CACNA1A显著上调，而收缩关键基因ANKRD1/PLN下调•双重验证策略：免疫组化（IHC）在独立队列（29例SUD-SCZ vs 54例对照）中证实CACNA1A蛋白表达具有细胞类型特异性•智能诊断系统：基于染色图像特征开发的机器学习模型达到99%准确率，并开源诊断软件（https://github.com/c

  来源：Forensic Imaging

  时间：2025-09-07

• 多目标异质车队季节性产品配送的时窗约束多端点VRP优化研究：基于华山论剑算法的成本-排放-利用率协同平衡

  Highlight本研究针对钢铁配件企业季节性产品配送场景，首次系统探讨了同时考虑车辆来源（自有/租赁）、动力类型（燃油/电动）、载重、续航及终点站约束的异质车队路径优化问题。通过构建多目标时窗约束VRP模型，创新性地提出受古代武林竞技启发的华山论剑算法（HSSA），在成本、排放与环境质量三重目标间实现动态平衡。Problem description研究聚焦物流企业在季节性需求波动下面临的复杂配送挑战：需调度混合动力（ICEV/EV）、多归属（自有/租赁）、不同载量（2-8吨）的异质车队，在刚性时窗（TW）和多终点约束（租赁车不返回起点）条件下，优化总成本（含租赁费、充电/油费）、CO2排放量

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-07

• 异构机器人协同调度在订单拣选系统中的同步取送任务优化研究

  亮点这项研究揭示了智能仓储领域的关键突破：通过创新的终端驱动初始化策略，成功解决AMR机器人启动延迟的行业痛点；借鉴出租车预约机制设计的空闲机器人解码方法，显著降低双重时间损耗（空闲等待与空载行驶）。问题描述CSHR-SPD问题涉及n个独立任务由c台ACR和m台AMR协同完成。每个任务需经历三阶段运输：1）ACR将货箱从初始位Sk运至缓冲架Mk；2）AMR完成缓冲架到工作站的往返；3）ACR将货箱归位。改进变邻域搜索算法针对NP难特性，IVNS算法创新设计：1）瓶颈感知混合邻域集——尾部任务重分配算子优化制约完工时间的关键任务；2）最大间隙算子消除非生产性时间窗，犹如"手术刀"精准切除系统低效

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-07

• 多距离协同选择进化算法在高维多目标优化中的应用研究

  Highlight针对高维多目标优化问题（MaOPs）中传统算法收敛压力不足的挑战，本研究提出多距离协同选择进化算法（MDCS）。该算法通过双距离指标（DDI）同时评估个体到理想点（Ideal Point）和最低点（Nadir Point）的距离差异，迫使种群从双向逼近真实帕累托前沿（PF）。在多样性维护方面，MDCS创新性地将参考向量（Reference Vector）全局划分与基于信息熵的局部邻域密度计算相结合，通过并行距离（Parallel Distance）量化个体分布疏密程度。实验证明，MDCS在复杂MaOPs中能同步提升收敛精度和分布均匀性。The proposed algorit

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-07

• 深度学习与计算机视觉在半导体制造接触环密封缺陷检测中的系统级集成

  亮点半导体检测领域的缺陷检测革命始于自动光学检测（AOI）系统，从人工目检逐步发展为复杂的计算机视觉方法。传统方法依赖与"黄金"参考图像的模板匹配、空间滤波和形态学操作，但存在高假阳性率等显著局限。系统概述我们采用系统级工程方法，战略性地整合成熟计算机视觉技术与深度学习架构。重点并非开发新算法，而是优化ResUNet分割、霍夫变换几何检测与后处理策略的集成，以满足半导体制造的特殊工业需求。这种工程集成方法强调可靠性、计算效率和工业适用性。实验设置与数据集本研究通过两大方向展开：1) 评估动态缺陷检测系统在不同条件下的性能；2) 分析系统模块对检测能力的影响。我们与头部半导体制造商合作，采用真实

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-09-07

• 机器学习驱动的3D打印工程水泥基复合材料性能优化设计研究

  Highlight材料与配合比本研究采用普通硅酸盐水泥（OPC）、粉煤灰（FA）和硅灰（SF）作为3DP-ECC的胶凝体系，并添加平均粒径0.11 mm的石英砂和120目胶粉（CR）以提升拉伸延性。聚乙烯（PE）纤维作为增强材料（详见表1），同时使用减水剂（SP）调控流变性。3DP-ECC压缩与弯曲强度的各向异性基于附录A的汇总数据，本节通过统计学方法揭示了3DP-ECC的力学各向异性。将3DP-ECC试件的强度值除以对应模具浇筑试件的强度值进行归一化处理（X/C、Y/C、Z/C分别代表X、Y、Z方向的力学各向异性）。图8展示了3DP-ECC力学各向异性的统计分布，均值表明打印方向对弯曲强度影

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-09-07

• 基于双牙优化算法的混合微电网能量协调管理与多目标优化研究

  随着全球能源转型加速，混合微电网(Hybrid Microgrid, HMG)整合光伏(PV)、风电(WT)、储能系统(ESS)等分布式能源的需求激增。然而，可再生能源的间歇性与复杂系统协调问题，导致传统优化方法在成本控制、供电可靠性(Power Supply Reliability Index, PSRI)和可持续能源占比(Sustainable Energy Score, SES)等方面面临挑战。现有算法如粒子群优化(PSO)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)等存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，亟需开发更高效的能源管理策略。为突破这一技术瓶颈，Md.

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-09-07

• 基于变分自编码器辅助竞争者行为学习的电力市场深度强化学习战略竞价研究

  Highlight本研究开发了基于变分自编码器（VAE）和密度聚类（DBSCAN）的竞争者行为学习框架，结合深度强化学习（DRL）解决电力市场战略竞价问题。通过构建价格-电量对的双层优化模型，并采用模仿学习增强的DRL算法，在动态市场环境中实现了显著利润提升。Strategic bidding model电力现货市场主要包括竞价和出清两个过程。在竞价阶段，发电商根据市场规则和机组特性提交密封报价；随后独立系统运营商（ISO）执行市场出清计算，返回节点边际电价（LMP）和出清电量。Framework of competitors behavior learning为克服忽略竞争者报价的缺陷，本研

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-09-07

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