• 光学波导中绝热性参数的系统性研究：从理论验证到多参数优化

  在当今高速发展的光通信和光子集成技术领域，光学波导作为数据传输的关键载体，其性能优劣直接决定着整个系统的效能。传统的波导器件如2×2定向耦合器存在明显的局限性——它们对工作波长、偏振状态以及加工工艺的变化极其敏感，这导致在实际应用中需要频繁调整和精确控制，增加了系统复杂性和不稳定因素。为了克服这些难题，绝热波导（adiabatic waveguides）应运而生，这类器件通过缓慢改变波导几何形状来满足绝热条件，从而实现对模式演化的精确控制。然而，绝热设计本身面临着一个突出矛盾：为保证足够低的模式耦合损耗，器件通常需要很长的尺寸，这与现代光子集成技术追求小型化、高密度的趋势背道而驰。正是在这样的

  来源：IEEE Photonics Journal

  时间：2025-12-09

• FLUXLog：基于联邦专家混合的跨领域日志异常检测统一框架

  随着分布式服务的普及和用户对服务质量（QoS）要求的提高，系统维护和监控面临着前所未有的挑战。当大规模软件系统发生故障时，日志数据成为分析问题、定位根源的关键依据。然而，系统规模扩大带来的日志数据量呈指数级增长，例如一家拥有1000名员工的公司每天就会产生超过100GB的日志流量。在这些海量数据中，仅有极小部分包含关键信息，使得人工筛选效率低下且容易出错。传统日志异常检测方法采用集中式训练模式，需要将所有节点的日志数据传输到中央服务器，这不仅消耗带宽，更带来了严重的隐私泄露风险。现有研究主要关注单一领域的日志检测，需要为不同领域训练特定模型，限制了系统的灵活性和可扩展性。在真实工业环境中，多种

  来源：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems

  时间：2025-12-09

• EdgeDup：基于流行度感知的高效通信去中心化边缘数据去重方案

  随着物联网和边缘计算的快速发展，越来越多的应用需要将数据和计算任务部署在靠近用户的边缘服务器上，以降低服务延迟。然而，边缘服务器的存储资源有限，而用户对热门数据（如社交网络上的病毒视频）的重复需求导致大量数据冗余存储在不同边缘服务器上。这种冗余不仅浪费了宝贵的存储空间，还增加了管理复杂度。数据去重技术原本是为云存储系统设计的，能够通过删除重复数据来节省存储空间，但在边缘计算环境中直接应用会遇到新的挑战。现有的边缘数据去重方法大多依赖云端集中控制，即由云服务器收集所有边缘服务器的存储信息和数据流行度，进行全局优化后下发去重策略。这种方法在实际应用中存在明显缺陷：首先，频繁的边缘-云通信会给回传网

  来源：IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems

  时间：2025-12-09

• 面向可编程边缘交换机的内存高效NDN转发信息库设计CoFIB

  在当今互联网流量爆发式增长的背景下，基于IP地址的传统网络架构逐渐暴露出扩展性不足、内容分发效率低下等问题。命名数据网络（Named Data Networking，NDN）作为一种革命性的未来网络架构，将通信模式从关注"在哪里"转变为关注"是什么"，通过名称直接标识和获取内容，为高效内容分发提供了新思路。然而，这种范式转变也带来了前所未有的技术挑战——其中最为关键的就是如何设计高性能、低内存占用的转发信息库（Forwarding Information Base，FIB）。与传统IP网络中的路由表相比，NDN的FIB需要存储的是可变长度的名称前缀，其规模可能比IP路由表大几个数量级。更棘手的

  来源：IEEE Transactions on Nanotechnology

  时间：2025-12-09

• 用于无线热疗的高效磁聚焦天线系统：突破生物组织深部能量传输瓶颈

  在心血管疾病治疗领域，支架植入术是解决动脉狭窄的常见手段，但支架内再狭窄始终是影响长期疗效的难题。虽然药物洗脱支架能将再狭窄率从41%降至13.8%，但晚期血栓形成和远期再狭窄问题依然存在。面对这一挑战，无线热疗技术展现出独特优势——通过将植入的金属支架作为能量接收器，将射频能量转化为焦耳热，实现局部43-47°C的温和热疗，从而抑制血管平滑肌细胞增殖。传统无线能量传输系统在生物组织穿透方面存在明显局限，特别是在针对深度达数厘米的外周动脉治疗时，功率传输效率显著衰减。血液流动会带走部分热量，而提高射频功率又可能使电磁辐射超过安全吸收率标准，对正常组织造成热损伤。此前研究中的穿透深度多局限在15

  来源：IEEE Journal of Microwaves

  时间：2025-12-09

• 基于FPGA与气压传感器的室内无缝定位导航算法研究：硬件优化与三维轨迹追踪的实现与性能分析

  在当今无线通信和移动网络技术飞速发展的时代，人们对室内定位服务的需求日益增长。无论是智能护理系统、自动驾驶汽车，还是基于位置的服务（LBS），都需要高精度、实时的定位信息作为支撑。然而，全球导航卫星系统（GNSS）在室内环境中信号衰减严重，无法提供可靠的定位服务。虽然Wi-Fi、RFID、UWB等技术被广泛研究用于室内定位，但如何在保证高精度的同时降低计算复杂度，仍是当前面临的主要挑战。特别是在垂直定位（Z轴）方面，美国联邦通信委员会（FCC）的无线E911定位精度要求规定，对于高层建筑内的紧急呼叫，垂直定位精度必须达到±3米。这一严格标准对现有的定位技术提出了更高要求。传统软件实现的定位算法

  来源：IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation

  时间：2025-12-09

• GPM DPR轨道提升对降水产品精度的影响评估：基于意大利雨滴谱仪网络的验证研究

  在气候变化日益加剧的今天，精确的降水测量对于改进气候模型、提升天气预报准确性以及水资源管理至关重要。然而，传统的地面观测站点分布不均，特别是在海洋和偏远地区存在大量观测空白。卫星遥感技术为此提供了解决方案，其中全球降水测量(GPM)任务搭载的双频降水雷达(DPR)更是成为了全球降水监测的重要工具。2014年发射的GPM任务是对热带降雨测量任务(TRMM)的重要升级，不仅将观测范围扩展到65°S-65°N，还增加了Ka波段(35.5 GHz)雷达，与Ku波段(13.6 GHz)形成双频观测系统，显著提升了对弱降水和雪花的探测能力，并能提供更精确的降水微物理特性信息。然而，在2023年11月，为了

  来源：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters

  时间：2025-12-09

• H2-Cache：一种用于生成式扩散模型高性能加速的新型分层双级缓存机制

  在人工智能生成内容（AIGC）浪潮中，扩散模型（Diffusion Models）凭借其生成图像的高保真度和多样性，已成为图像合成领域的佼佼者。然而，这些模型背后的迭代去噪过程却是一把双刃剑——正是这种逐步精炼的机制赋予了模型强大的生成能力，同时也带来了沉重的计算负担。想象一下，模型需要从纯噪声开始，一步步“雕刻”出最终图像，每一步都涉及复杂的神经网络计算。这种高度迭代的特性导致生成单张图像耗时漫长，严重阻碍了扩散模型在实时应用场景中的部署，如交互式设计工具或需要快速响应的内容生成平台。为了破解这一效率瓶颈，研究人员尝试了多种加速技术，其中缓存策略因其能够重用相邻步骤中相似的计算结果而备受关注

  来源：IEEE Open Journal of the Computer Society

  时间：2025-12-09

• Video-Bench：视频大语言模型评估新基准与工具包——迈向通用视频智能的关键一步

  随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展，而多模态大语言模型（Multimodal LLMs）的研究则将人工智能的感知能力扩展到了视觉领域。视频作为包含丰富时空信息的载体，其理解与分析对实现通用人工智能（AGI）具有重要意义。近年来，视频大语言模型（Video-LLMs）逐渐成为研究热点，这些模型能够处理视频输入并生成文本响应，展现出在视频理解方面的潜力。然而，当前视频智能系统的发展面临着一个关键瓶颈：缺乏系统、全面的评估基准来准确衡量模型的真实能力。现有评估体系存在明显局限性。MMBench和LVLM-eHub等基准主要关注图像理解，忽视了视频特有

  来源：IEEE Transactions on Computational Social Systems

  时间：2025-12-09

• PuzzleSorter：基于确定性感知的多文物碎片可视化复原系统

  在历史长河中，无数承载文明印记的文物因自然侵蚀或人为破坏而碎裂，如何从堆积如山的碎片中精准复原原始器物，一直是考古学和几何计算领域的重大挑战。传统人工复原依赖修复师经验进行大量试错，效率低下；而现有自动复原模型虽能通过分类（如PointNet）和重组（如RPM-Net）生成初步方案，却常因碎片特征缺失导致类型误判或错误拼合，使修复者面临两大难题：海量碎片关系难以逐一核验，以及复原难度不明确阻碍策略制定。针对这些问题，浙江大学团队开发了PuzzleSorter系统，创新性地将确定性感知机制融入可视化分析流程。该系统通过质量视图、关系视图和实例视图的协同设计，支持用户从类型、物体到碎片的多层级钻取

  来源：IEEE Transactions on Computational Social Systems

  时间：2025-12-09

• 考虑源荷不确定性与需求响应的虚拟电厂多时间尺度低碳优化调度策略

  随着气候变化成为全球焦点，120多个国家承诺在本世纪中叶实现碳中和，电力行业作为碳减排的主战场面临严峻挑战。可再生能源特别是风电，以其边际成本低、零碳排放的优势，正从补充能源转向主导能源。然而，风电具有高波动性、随机性和反调峰特性，大规模并网加剧了系统灵活调节压力，常需弃风来保障电网安全。此外，由于预测精度限制，风电出力与日前计划调度的不匹配给系统灵活性带来新挑战。如何促进风电消纳替代传统火电，成为当前研究的热点问题。碳捕集与封存(CCS)技术是实现零排放和负排放的关键技术之一。对传统燃煤机组进行CCS改造，可将其转化为碳捕集机组，不仅降低碳排放，还能提升运行灵活性，促进风电消纳。现有研究虽已

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-09

• 风光储数据中心微电网的精细化调度策略与多目标协同优化研究

  随着全球数字化进程加速，数据中心电力消耗已占全球总用电量的3%，其碳足迹相当于航空业总和。传统数据中心严重依赖化石能源供电，而风光等可再生能源的间歇性特性又给稳定供电带来挑战。如何通过智能调度策略最大化利用绿色能源，同时平衡经济性、碳排放与服务质量，成为行业亟待突破的瓶颈。在《IEEE Access》发表的这项研究中，Chen Dong团队创新性地构建了风光储一体化数据中心微电网的协同优化框架。该研究首次将交互式任务（Tdel=0）与批处理任务（Tdel=1-12h）的时序特性纳入统一调度体系，通过设计任务剩余判断机制和超时延迟处理机制，有效避免了储能系统的频繁充放电损耗。研究团队提出的WSE

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-09

• 考虑消费者外部选择权的平台兼容性与定价策略研究：基于非对称覆盖市场的博弈分析

  在数字经济时代，滴滴出行、淘宝、微信等数字平台已经深刻改变了传统商业模式和市场竞争格局。然而，现实世界中的消费者决策并非仅限于在不同平台之间做出选择——他们往往还拥有平台之外的其他选项。例如，乘客在使用网约车平台时，依然可以选择在路边招手搭乘传统出租车；软件用户在考虑付费订阅商业平台服务前，可能会优先尝试免费的开源解决方案；而媒体受众也完全可以跳过那些插播广告的数字平台，转而收看免费的广播电视节目。这些“外部选择权”（outside options）的存在，使得平台无法完全覆盖整个消费者市场，形成了所谓的“部分覆盖”（partial coverage）局面，这与用户必须二选一的“完全覆盖”（f

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-09

• 基于图卷积网络与多尺度特征融合的虚拟人动画运动捕捉模型研究

  在电影制作、虚拟现实等领域，虚拟人驱动动画技术正发挥着越来越重要的作用。然而，传统的运动捕捉方法往往依赖昂贵的光学设备，且存在关节运动预测误差大、生成动画物理不合理、细节保真度低等问题。特别是在处理复杂场景如遮挡、快速运动时，现有方法常常出现抖动、脚部滑动等瑕疵，限制了其广泛应用。为了突破这些技术瓶颈，一项发表在《IEEE Access》上的研究提出了一种创新的解决方案——基于图卷积网络（GCN）和多尺度特征（MSF）融合的动画运动捕捉模型。该研究通过引入门控注意力图卷积网络（GAGCN）和时空变换器（STT）编码器，增强了模型对运动时空特征的捕捉能力。同时，结合均值漂移算法优化的多尺度特征融

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-09

• 5G通信架构中基于GNSS的时间源同步性能评估与B5G/6G应用前景

  在当今高度互联的数字时代，精确的时间同步已成为支撑现代通信、金融交易和电网管理等关键基础设施的隐形支柱。随着第五代移动通信技术(5G)的迅猛发展及其向Beyond 5G(B5G)和第六代移动通信技术(6G)的演进，网络对时间同步精度的要求达到了前所未有的严苛程度。例如，5G网络要求端到端绝对时间误差控制在±130纳秒以内，而基站间相对时间误差甚至需要压缩到±10纳秒，以支持时分双工(Time Division Duplexing, TDD)操作、协同多点传输(Coordinated Multipoint transmission)等高精度应用。全球导航卫星系统(Global Navigatio

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-09

• 面向遥感图像中多方向船舶检测的旋转感知网络研究

  在军事侦察、港口管理等应用领域，遥感图像中的船舶检测一直扮演着关键角色。然而，船舶在遥感图像中常呈现任意方向排列、长宽比极大、尺度变化显著等特点，这些复杂特性给传统水平边界框（HBB）检测器带来巨大挑战。尤其当船舶斜向排列时，水平框会包含大量背景噪声，干扰模型学习；而常规正方形卷积核难以有效捕捉船舶等细长目标的纵向特征，导致特征提取不完整。为突破这些限制，湘潭大学崔权、周彦等人提出了一种创新的多方向旋转感知网络（MDR-Net），该网络包含三个核心模块：门控风车形卷积（GPC）通过四方向正交卷积分支自适应融合特征，提升对水平/垂直方向细长目标的检测能力；注意力引导路由的旋转卷积模块（RCA）利

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-09

• CraterSense：基于结构感知稀疏Transformer的高效鲁棒月球陨石坑定位系统

  随着月球表面探测能力的持续提升，对自主、可靠、高精度导航的需求变得日益关键。传统惯性导航系统虽在短期运动估计中不可或缺，但会随时间产生累积漂移。与之相比，基于视觉的自主导航作为补充方案，能提供更高的全局精度，并为惯性导航提供外部参考更新。在各类自然路标中，撞击坑因其几何稳定性、空间分布密度和全球数据库可用性等优势，成为视觉导航的理想特征。然而，传统陨石坑识别方法面临三大挑战：对检测噪声高度敏感、陨石坑尺寸分布差异大且空间分布稀疏不规则、实时部署对计算资源有严格限制。针对这些难题，北京控制工程研究所的研究团队在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-09

• 特征增强与跨模态信息聚合网络：提升全色锐化的光谱保真与空间细节保留

  随着遥感技术的飞速发展，卫星影像在农业、环境监测、城市规划及灾害管理等领域扮演着越来越重要的角色。然而，受限于卫星传感器的硬件条件，遥感卫星通常配备两种不同类型的传感器：一种用于获取高空间分辨率的全色（PAN）图像，另一种用于捕获低空间分辨率但高光谱分辨率的多光谱（MS）图像。PAN图像虽具高空间分辨率，却缺乏丰富的光谱信息；而MS图像虽光谱信息丰富，但空间细节不足。全色锐化技术应运而生，其核心目标便是将这两种图像融合，生成兼具高空间分辨率和高光谱分辨率的高分辨率多光谱（HRMS）图像，以满足各种高精度应用的需求。尽管传统全色锐化方法，如分量替换（CS）、多分辨率分析（MRA）和变分优化（VO

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-09

• 单比特量子队列信道的经典容量与乘积解码策略研究

  随着量子通信网络的快速发展，量子信息在传输过程中不可避免地需要在缓冲区排队等待。然而，量子态的脆弱性导致其在缓冲期间会与环境持续相互作用，产生等待时间相关的退相干现象。这种退相干使得量子信道呈现出非独立同分布（non-i.i.d.）的特性，传统的量子香农理论难以直接适用。如何准确刻画这类信道的经典容量，并设计实用的编码解码方案，成为量子通信网络设计中的关键难题。在这项发表于《IEEE Transactions on Quantum Engineering》的研究中，研究人员针对单比特量子队列信道展开了深入探讨。通过结合排队论模型与量子噪声模型，他们建立了能够准确描述缓冲退相干效应的数学框架，为

  来源：IEEE Transactions on Quantum Engineering

  时间：2025-12-09

• SecureFLACF：融合区块链与联邦学习的工业物联网安全访问控制框架

  随着工业物联网(IIoT)技术的快速发展，越来越多的物理设备和系统被连接到互联网，这虽然提高了工业生产的智能化水平，但也使得IIoT系统面临着前所未有的安全威胁。黑客可以利用系统互联的弱点，发动各种网络攻击，如恶意软件入侵、暴力破解、数据篡改等，严重威胁工业生产的正常运行。为了应对这些安全挑战，传统的入侵检测系统(IDS)被广泛应用于IIoT环境中。然而，攻击者仍然可以通过伪造身份或篡改记录数据等手段绕过这些安全防护。特别是在资源受限的IIoT设备上，部署完善的安全措施面临诸多困难，加之老旧设备存在未修补的安全漏洞，以及缺乏统一的通信协议标准，使得IIoT系统的安全防护变得更加复杂。在这一背景

  来源：Journal of Mobile Multimedia

  时间：2025-12-09

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