• 基于迁移学习的混凝土表面裂缝二元分类检测模型研究及其在结构健康监测中的应用

  混凝土作为现代建筑的核心材料，其表面裂缝往往是结构失效的早期信号。然而，传统人工检测方法效率低下且易受主观影响，而现有自动检测技术又面临光照变化、低对比度等复杂环境挑战。尤其令人担忧的是，微小裂缝可能逐步扩展为危及整体安全的隐患——例如某桥梁因未及时发现的裂缝导致坍塌事故。这些现实问题催生了计算机视觉与深度学习在裂缝检测领域的应用探索。来自某研究机构的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表论文，系统比较了CNN、VGG16、普通Inception V3和改进Inception V3四种模型的性能。他们创新性地在Inception V3架构中用全局平均池化(Global

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-13

• 基于全局路径网络中知识迁移对比学习的推荐系统增强方法

  在当今大数据时代，推荐系统已成为解决信息过载问题的核心工具。然而，现实场景中的知识图谱(KG)往往存在严重的数据稀疏性和噪声干扰，这直接制约了推荐性能的提升。传统方法如基于嵌入的KGAT或基于路径的KGIN，要么难以捕捉高阶语义关联，要么面临计算复杂度高的问题。更棘手的是，现有对比学习方法采用随机丢弃策略生成对比视图时，可能误删关键节点，导致用户偏好信息丢失。如何在不增加训练负担的前提下，同时解决局部语义丢失和全局路径挖掘的难题，成为该领域亟待突破的瓶颈。安徽大学的研究团队在《Knowledge-Based Systems》发表的研究中，创新性地提出了KTCG模型。该研究通过三个关键技术实现突

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-13

• 深度学习驱动的低光照图像增强技术：跨领域泛化能力与机器视觉应用的系统性实验研究

  在智能手机摄影普及和自动驾驶等机器视觉应用快速发展的背景下，低光照条件下的图像质量退化已成为制约计算机视觉算法性能的关键瓶颈。据统计，全球每年产生超过1.2万亿张低光照照片，这些图像普遍存在可见度降低、噪声增加、色彩失真等问题，不仅影响人类观感，更导致目标检测、人脸识别等计算机视觉任务的准确率显著下降。传统基于直方图均衡化、伽马校正和Retinex理论的方法由于手工特征局限和去噪能力不足，难以应对复杂真实场景。尽管卷积神经网络(CNN)等深度学习技术为低光照图像增强(LLIE)带来突破，但现有方法普遍存在训练数据稀缺、泛化能力不足、机器视觉适配性差等挑战。深圳大学国家大数据系统计算技术工程实验

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-06-13

• 慢性疼痛患者的身体意象与身体图式：物理治疗师如何重塑积极身体形象？

  慢性疼痛已成为全球公共卫生挑战，约20%成人受其困扰。传统药物治疗对慢性疼痛效果有限，而近年研究发现，疼痛与身体意象(body image)存在双向影响——负面身体意象会加剧疼痛感知，疼痛又会导致身体意象扭曲。这种恶性循环在社交媒体时代尤为突出，人们不断将"理想化身体"与自身病态比较。物理治疗师(masseur-kinésithérapeute, MK)作为直接接触患者身体的专业人员，其能否通过专业干预打破这种循环？这正是Manon Berlivet在《Kinésithérapie, la Revue》发表的研究试图解答的问题。研究采用定性分析方法，对9位具有慢性疼痛治疗专长的MK进行平均47

  来源：Kinésithérapie, la Revue

  时间：2025-06-13

• 螺旋结构电极的多物理场协同优化及其在高效除氟中的应用研究

  研究背景8 mg/dm3，反渗透膜在去除98%有害氟的同时也截留了人体必需的矿物质。电凝(EC)技术虽具环保优势，但传统平板电极运行3小时即形成20 μm氧化层，电流效率从92%骤降至38%，能耗激增165%。研究方法华中科技大学研究团队采用"结构设计-多物理场模拟-3D打印"三位一体策略，通过COMSOL Multiphysics 5.5建立包含稀物质传递、电流分布和湍流的多物理场耦合模型。选用高纯铝(≥99.5%)3D打印制备边长为5 cm的立方螺旋电极，集成于自主设计的多通道反应器(有效容积1.0 dm3)。通过单因素实验系统评估不同电流密度(1-10 mA/cm2)和pH(3-11)条

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2025-06-13

• 基于堆叠集成3D骨骼运动学关节点的时空特征人体活动识别模型研究

  在智能监控和数字医疗领域，准确识别视频中的人体动作（Human Activity Recognition, HAR）一直是计算机视觉的难点。杂乱背景、光照变化和复杂动作模式导致传统方法识别率低下，而医疗场景下对帕金森病等运动障碍的早期诊断又亟需高精度动作分析工具。现有技术中，基于穿戴传感器的方案存在侵入性缺陷，而2D视频分析易受环境干扰。如何从普通视频中提取鲁棒的运动特征，成为突破该领域瓶颈的关键。为解决这一难题，印度安娜大学的研究团队开发了堆叠集成3D骨骼人体活动识别框架（SES-HAR）。该研究创新性地将2D姿态估计与3D空间映射相结合，通过多模型集成策略捕捉时空特征，在NTU-RGB+D

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 基于高频信息引导的神经隐式表面重建方法FreNeuS：提升三维表面细节重构精度

  在计算机视觉和图形学领域，三维表面重建技术一直是研究热点。传统方法依赖显式几何表达，如体素或点云，但面临内存消耗大或数据缺失等问题。近年来，神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）及其衍生方法（如NeuS、VolSDF）通过隐式表示和体积渲染实现了无需3D监督的重建，然而这些方法因随机采样策略难以捕捉高频细节，导致重建表面过度平滑。例如，屋顶纹理、材质边缘等细微结构常被模糊化处理。这一局限性严重制约了高保真场景重建的应用价值，尤其在医疗影像、虚拟现实等领域亟需突破。针对上述问题，中国研究人员提出FreNeuS（Frequency-guided Neural Sur

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 综述：基于大语言模型与本体论集成的多任务视觉食物识别

  【相关研究背景】食物图像分析在烹饪艺术、营养学和食品技术领域具有广泛应用。当前技术面临食物外观多样性（如文化差异导致的色彩/质地变化）和标注数据稀缺等挑战。传统CNN方法难以捕捉食材间的语义关联，例如将西班牙海鲜饭（paella）与意大利海鲜烩饭（risotto）混淆。【方法论突破】研究团队提出LLM引导的本体论多任务食物识别（LLMO-MFR）框架：本体构建：利用GPT-4自动提取MAFood-121（墨西哥菜）和VireoFood-172（中餐）的食谱，通过线性规划（LP）筛选核心食材标记，建立"菜品-食物组"双层语义网络（如"玉米卷→肉类/蔬菜"）。模型架构：在ResNet-50、Den

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 同步规范蒸馏驱动的单目视频4D重建与生成技术研究

  在计算机视觉与图形学领域，动态3D内容的生成一直是极具挑战性的课题。随着视频扩散模型和分数蒸馏采样（Score Distillation Sampling, SDS）技术的发展，静态3D生成已取得显著进展，但扩展到时间维度的4D生成仍面临高维度、病态性等难题。传统方法依赖视频扩散模型的运动先验，但其2D本质导致3D空间一致性不足；而基于多视图的骨骼动画重建又受限于特定类别或数据需求。这种"切片式"的2D监督使得生成结果常出现运动分离、几何失真等问题，严重制约了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等应用的发展。针对这一瓶颈，小米创新联合基金等项目支持的研究团队在《Journal of Visual

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 多源扰动生成与融合的定向对抗攻击方法MPGI：提升深度模型安全性的跨模型迁移研究

  随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络(DNNs)已广泛应用于图像分类、智能制造和自动驾驶等社会关键领域。然而，这些模型在面对精心设计的对抗样本时表现出惊人的脆弱性——只需在原始输入中添加人眼难以察觉的微小扰动，就能使模型产生致命误判。这种现象不仅暴露了DNNs的安全隐患，更可能在实际应用中引发严重后果。尤其在定向对抗攻击场景中，攻击者能精确操控模型输出特定错误结果，其威胁远大于非定向攻击。当前研究虽在非定向攻击迁移性上取得进展，但定向攻击仍面临特征利用不足、扰动单一等瓶颈，亟需突破性解决方案。为此，河北某研究团队在《Journal of Visual Communication and I

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 面向噪声标签数据的端到端鲁棒人脸特征学习方法及其在MS-Celeb-1M上的应用

  在人工智能技术突飞猛进的今天，人脸识别系统已展现出超越人类能力的性能表现。这一成就主要归功于卷积神经网络(CNN)的广泛应用以及海量训练数据的支持。然而，当研究人员试图通过互联网或影视作品自动采集数据以构建更大规模的数据集时，一个棘手的问题随之浮现——这些数据中往往混杂着大量错误标签。以著名的MS-Celeb-1M数据集为例，近半数的样本都存在标签噪声问题。这种"脏数据"不仅会拖慢模型训练速度，更会显著降低最终识别精度，成为制约人脸识别技术发展的瓶颈。针对这一挑战，四川大学的研究团队在《Journal of Visual Communication and Image Representati

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 基于并行适配器的隐式神经表征编辑存储优化方法

  在数字内容爆炸式增长的时代，如何高效存储海量媒体数据成为关键挑战。传统像素矩阵存储方式虽可通过JPEG等压缩技术节省空间，但无法实现连续表征和精准编辑。隐式神经表征(Implicit Neural Representation, INR)通过神经网络将坐标映射为RGB值，开辟了数据存储新路径。然而，当对同一图像进行多次编辑时，每次修改后的网络权重分布呈现随机性，导致存储多个版本需占用与独立图像相同的空间——这种"存储空间不随关联性缩减"的现象严重制约了INR的实际应用。清华大学无锡应用技术研究院的研究团队在《Journal of Visual Communication and Image R

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 基于双通道先验与对比学习的水下图像增强深度展开方法

  水下世界的神秘与美丽常因光线衰减、散射效应而隐藏。当光线穿过水体时，不同波长的光被选择性吸收，导致拍摄的图像出现低对比度、模糊和色偏。这不仅影响人类观赏，更严重制约了水下机器人、生物监测等计算机视觉应用的精度。传统方法要么依赖简单像素调整忽略物理模型，要么基于手工设计的先验易产生建模误差；而纯数据驱动的深度学习虽效果显著，却面临配对数据稀缺和模型不可解释的困境。韩国浦项科技大学的研究团队在《Journal of Visual Communication and Image Representation》发表论文，提出名为Dual-CLUE的创新框架。该工作将水下图像增强（UIE）建模为融合双通

  来源：Journal of Visual Communication and Image Representation

  时间：2025-06-13

• 等量机械冲量下等长与动态抗阻训练的神经肌肉、感知及乳酸反应比较：基于频率学派与贝叶斯分析的初步研究

  论文解读在运动科学领域，等长训练(Isometric Training, IT)近年因其高效提升神经肌肉性能的特性备受关注，尤其在与传统动态抗阻训练(Dynamic Resistance Training, DRT)的对比中，其代谢成本低却能产生更高机械输出的特点引发广泛讨论。然而，现有研究多聚焦单关节动作，对多关节复合动作（如深蹲）的疲劳机制比较不足，且缺乏统一量化标准。更关键的是，疲劳作为涉及神经、代谢与主观感知的多维度现象，亟需系统性评估框架。针对这一空白，中国某研究机构团队在《Journal of Bodywork and Movement Therapies》发表研究，首次通过等量化

  来源：Journal of Bodywork and Movement Therapies

  时间：2025-06-13

• 基于NHANES数据库与SHAP算法的卒中风险因子挖掘及膳食保护因素分析

  卒中作为全球第二大死亡原因，每年造成近600万人死亡，其"高发病率、高致残率、高复发率"的三大特征已成为公共卫生领域的重大挑战。更严峻的是，约40%的卒中患者会继发卒中后抑郁（Post-stroke depression, PSD），形成"脑损伤-情绪障碍-康复受阻"的恶性循环。尽管Framingham卒中风险评估量表等传统工具存在应用局限，现有预测模型在准确性与普适性方面仍难以满足临床需求。这一现状促使研究人员探索更精准、更易用的风险评估方法。来自中国的研究团队创新性地将可解释性人工智能技术引入卒中预测领域。他们利用美国国家健康与营养调查（NHANES）这一权威数据库，分析了1999-201

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-06-13

• 氢含量对TC17钛合金时温转变行为的影响机制及机器学习预测模型研究

  钛合金因其高比强度和优异耐腐蚀性，成为航空航天领域的明星材料。其中TC17合金（Ti–5Al–2Sn–2Zr–4Cr–4Mo）作为近β型两相钛合金，广泛应用于发动机关键部件。然而，传统热处理工艺对微观结构的调控精度有限，而氢作为"临时合金元素"的热氢处理技术（Thermal Hydrogen Treatment），可通过可逆氢化效应显著改变相变动力学，但氢含量与相变行为的定量关系尚不明确。此外，传统实验方法构建时温转变曲线（TTT）耗时费力，亟需引入智能预测手段。为解决上述问题，山西某研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表研究，通过实

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-06-13

• 高效曼巴模型：通过创新结构突破视觉任务中的状态空间模型局限

  在人工智能领域，Transformer模型曾凭借其强大的长序列建模能力统治视觉任务多年，但高昂的计算成本让研究者们开始寻找更高效的替代方案。2023年横空出世的Mamba模型以其线性复杂度惊艳学界，然而当研究者们试图将这种专为1D序列设计的状态空间模型(State Space Model, SSM)迁移到2D图像处理时，却发现它像一条被强行拉直的蛇——原有的灵活性与效率在视觉任务中荡然无存。SSM模型在图像处理中暴露出的三大致命伤：难以捕捉像素间的长程依赖、通道间信息隔离导致的特征表达受限，以及在非序列任务中的泛化能力薄弱，成为制约其发展的桎梏。来自中国的研究团队敏锐地意识到，单纯改进SSM扫

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-06-13

• 综述：突破血脑屏障：混合纳米颗粒介导的下一代神经治疗递送系统

  突破血脑屏障的纳米级革命神经疾病治疗面临的核心挑战是血脑屏障（BBB）对药物的严格筛选。这篇综述深入剖析了BBB的精密结构——由内皮细胞（ECs）、周细胞和星形胶质细胞末足构成的神经血管单元，其紧密连接（TJ）蛋白如claudin-5和occludin形成物理屏障，而ABC转运体（如P-gp/MRP1）则构成生化防线。智能递送策略混合纳米颗粒（HNPs）通过多种机制突破屏障：载体介导转运（CMT）：利用GLUT1或LAT1等内源性转运体，如L-DOPA通过LAT1进入脑部。受体介导转胞吞（RMT）：转铁蛋白受体（TfR）靶向纳米颗粒可携带大分子药物跨越内皮。吸附介导转运（AMT）：阳离子肽通过

  来源：Hybrid Advances

  时间：2025-06-13

• 基于神经网络的非线性信息物理系统预设性能滑模安全控制研究

  随着工业4.0时代的到来，信息物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)作为连接数字世界与物理实体的核心载体，其安全性问题日益凸显。现实中的CPS往往面临三重威胁：网络层的恶意攻击（如DoS拒绝服务、FDI虚假数据注入）、物理层的参数扰动，以及无处不在的外部干扰。更棘手的是，现有研究多聚焦线性CPS控制，而实际工程中90%以上的系统本质是非线性的——用线性模型近似会引入显著误差。传统预设性能控制(Prescribed Performance Control, PPC)虽能约束系统瞬态表现，却存在"初始值魔咒"：性能约束函数的参数设置严重依赖跟踪误差初始值，一旦初始误差超

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-13

• 基于密集残差网络与反向流混合注意力机制的人体步态识别新方法

  论文解读步态识别作为一种非接触式生物特征识别技术，因其远距离、抗光照干扰等优势备受关注。然而，现实场景中服装更换、背包携带及摄像头视角变化（如0°与180°正面/背面视角）会导致人体轮廓剧烈变化，现有方法如GaitSet（丢弃时序信息）、GaitPart（忽略部件空间关联）等难以提取鲁棒特征，跨视角识别准确率波动高达15%。更棘手的是，传统卷积神经网络（CNN）因下采样过程中的信息丢失，无法有效保留多层次语义关联，导致静态外观特征主导识别结果。为解决这些问题，印度国家理工学院鲁尔克拉分校的Mohammad Iman Junaid团队在《Digital Signal Processing》发表研

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-06-13

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