• 综述：汽车雷达高级信号处理与建模技术：ADAS应用中的挑战与创新

  汽车雷达技术已成为现代高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的核心传感器。工作在24GHz和77-81GHz频段的毫米波雷达，凭借其全天候工作能力和精确的距离-多普勒测量特性，在复杂交通环境中展现出独特优势。本文将系统介绍汽车雷达的关键技术进展。波形设计与信号处理现代汽车雷达主要采用频率调制连续波（FMCW）技术，通过线性调频信号实现距离和速度的同步测量。其核心原理是利用发射信号与回波信号的频差（拍频）来计算目标距离R=cτ/2，其中τ为时间延迟。为提高分辨率，采用快速调频斜坡序列实现二维快速傅里叶变换（2D-FFT）处理，同时通过多天线阵列获取空间信息形成三维点云。新兴的相位调制连续波（PM

  来源：CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences

  时间：2025-08-10

• 融合几何与时空深度特征的高精度阿拉伯手语识别技术研究

  在阿拉伯语国家，约有500万听障人士依赖阿拉伯手语(ArSL)进行交流，但现有识别技术面临三大挑战：手势执行存在显著的个体差异（如手部朝向和速度），相似手势易混淆（如"和平"与"去向"），以及缺乏大规模标注数据。更棘手的是，ArSL存在显著的地区性变体且缺乏标准化语法，这使其识别难度远超美国手语(ASL)。传统方法要么仅依赖骨骼数据忽略动态细节，要么仅用视频特征丢失空间结构信息，导致在真实场景中识别准确率普遍低于90%。为突破这一瓶颈，King Salman Center for Disability Research (KSCDR，沙特阿拉伯国王萨尔曼残疾研究中心)的Yazeed Alkha

  来源：CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences

  时间：2025-08-10

• 仿生支架膜基电纺聚氨酯纤维功能化细胞外基质涂层在骨再生引导中的创新应用

  Highlight多功能木质纤维素敷料的设计原理通过NH3·H2O/O2预处理耦合造纸工艺构建木质纤维素/茶多酚(LC/TP)复合材料（图1b）。预处理中高温高压断裂木质素-纤维素化学键（如γ-酯、α-醚），释放更多-OH基团，使天然纤维细化为微纤维。胺化木质素增强介电性能，TP则通过酚羟基赋予抗菌/抗氧化特性，形成兼具治疗与传感功能的3D交织网络。Conclusion氨氧预处理与造纸技术协同开发的LC/TP摩擦电材料，通过胺化木质素提升介电性，TP的级联释放实现抗菌促愈合。该材料可实时监测伤口渗出液状态，并通过机器学习解析压力/湿度等多模态信号，其4.5 mm·s−1透气性与高机械强度为可穿

  来源：Biomaterials and Biosystems

  时间：2025-08-10

• 综述：移动增强现实的自适应多模态用户界面技术：框架、模态与用户交互

  移动增强现实（MAR）技术通过叠加虚拟内容到真实环境，正在重塑教育、医疗和工业等领域的交互方式。然而，传统MAR系统主要依赖单一交互模态，导致用户体验受限。本文系统回顾了自适应多模态用户界面（AMUI）技术如何通过整合触控、手势、语音和视线等多种输入通道，创造更自然的交互范式。核心交互模态的革新触控交互从二维平面扩展到三维空间操控，6DOF（六自由度）算法支持物体平移和旋转，而新兴的7DOF技术通过增加缩放维度进一步提升了操作精度。手势交互分化为表面手势（屏幕触控）、空中手势（Leap Motion追踪）和运动手势（陀螺仪驱动），其中空中手势与语音的协同显著提升了文化遗产场景中的沉浸感。框架设

  来源：Array

  时间：2025-08-10

• 基于扩散模型与视觉Transformer的数据不平衡条件下滚动轴承故障诊断新方法DiffViT-IBFD

  在工业设备健康监测领域，滚动轴承的故障诊断直接关系到机械系统的稳定性和使用寿命。然而实际工业场景中采集的轴承信号存在严重的数据不平衡问题——正常样本数量往往远超故障样本，这导致基于深度学习的智能诊断模型容易对多数类样本过拟合。虽然生成对抗网络(GAN)常被用于数据增强，但其训练不稳定性和模式崩溃问题会影响生成样本质量。针对这一技术瓶颈，澳大利亚堪培拉大学(University of Canberra)的研究团队创新性地将扩散模型(DM)与视觉Transformer(ViT)相结合，提出DiffViT-IBFD方法。该研究通过短时傅里叶变换(STFT)将振动信号转换为时频图像，利用改进的ReC-

  来源：Array

  时间：2025-08-10

• 塑料闪烁树脂法快速测定乏核燃料后处理TBP相中99Tc的创新方法及其在铀钚分离优化中的关键作用

  Highlight背景锝-99（99Tc）因其强氧化还原特性及6%的高裂变产额，是影响PUREX流程中铀（U）、钚（Pu）、镎（Np）分离的关键核素。其以高锝酸根（TcO4-）形式存在于TBP有机相时，会催化硝酸与还原剂（如UIV）的副反应，导致铀钚分离不完全。结果本研究首创性建立了TBP相中99Tc的"反萃取-吸附-直接测量"三步法：采用水/CCl4混合体系反萃取（效率94.7%），突破传统TiCl3还原法的局限性；通过TK-TcScint树脂选择性吸附，对干扰核素（如90Sr、137105；首次建立树脂上99Tc的猝灭校正模型，实现LSC直接测量（1小时检出限0.09 Bq/L）。结论该方

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-08-10

• 基于多重RT-dPCR技术的野生型麻疹病毒废水监测新策略：提升社区级麻疹消除监测能力

  Highlight本研究首次开发了靶向麻疹病毒三个基因组区域（核衣壳蛋白基因、磷蛋白基因和基质基因）的多重数字RT-PCR（RT-dPCR）检测体系，用于污水处理厂进水样本的麻疹病毒监测。该三重检测包含世界卫生组织（WHO）推荐的核衣壳蛋白基因（N基因）临床筛查系统——该系统正是法国麻疹国家参考中心（NRC）用于临床检测的标准方法。采样地点回顾性样本来自法国国家废水监测网络SUM'EAU中的三个污水处理厂（WWTPs）。选择里昂圣丰（奥弗涅-罗讷-阿尔卑斯大区）和尼姆（奥克西塔尼大区）作为研究点，因其近期有麻疹病例报告；同时选取马克塞维尔（洛林大区）作为本底对照。RT-dPCR参考系统的效率、

  来源：Water Research

  时间：2025-08-10

• "HuGe系统：面向自动驾驶场景的人机协同可控图像生成技术研究"

  自动驾驶技术近年来快速发展，但其安全性仍受限于训练数据的多样性。现实世界中，极端天气、突发障碍物等罕见场景数据难以获取，导致自动驾驶系统在"边角案例"（corner cases）中的表现不佳。传统解决方案如实地采集成本高昂，而仿真数据又存在真实性问题。如何高效生成高质量、可控的自动驾驶场景图像，成为制约技术突破的关键瓶颈。针对这一挑战，中山大学智能系统工程学院的科研团队在《Visual Informatics》发表了创新性研究成果。他们开发了名为HuGe的交互式视觉分析系统，通过融合传统优化算法与生成式AI技术，实现了人类专家指导下的可控图像生成。该系统不仅能模拟不同天气条件，还能智能插入符合

  来源：Visual Informatics

  时间：2025-08-10

• 综述：超声波技术在鱼类蛋白质加工中的应用：提取与结构-功能动力学的创新

  超声波技术在鱼类蛋白质加工中的革命性应用引言5000 K），可精准调控蛋白质结构，成为绿色加工的新范式。鱼类蛋白质的分类与挑战鱼类蛋白质主要包括：肌原纤维蛋白（Myofibrillar Proteins）：如肌球蛋白（Myosin）、肌动蛋白（Actin），主导凝胶形成；胶原蛋白（Collagen）：富含甘氨酸-脯氨酸-羟脯氨酸三联体，形成三股螺旋结构；浆蛋白（Sarcoplasmic Proteins）：水溶性酶类。加工过程中，50–70%的鱼类副产物（如鱼皮、鱼骨）未被充分利用，超声波技术可高效提取这些资源。超声波的作用机制核心机制是空化效应：100 MPa）和微射流，破坏氢键和疏水相互作

  来源：Ultrasonics Sonochemistry

  时间：2025-08-10

• 高精度钨同位素微量样品分析新方法：突破行星事件定年与示踪的技术瓶颈

  Highlight本研究开发了针对微量样品的高精度钨同位素分析技术：通过优化双柱纯化流程（流程空白97%），结合配备1013/1012/1011Ω放大器的静态法拉第杯NTIMS系统，首次在30ng钨样品中实现182W/184W比值0.864868±6ppm的长期稳定性。创新性设计的ReO4氧同位素同步测定方案，彻底解决了传统方法因氧同位素组成不确定导致的系统误差问题。Experiments实验在桂林理工大学和中国科学院广州地化所完成。采用0.7cm内径PFA柱（AG1X8树脂）进行初级纯化，6M HNO3+0.2M HF洗脱钨及干扰元素；二级纯化使用TEVA树脂柱（0.5mL），最终通过ICP

  来源：Talanta

  时间：2025-08-10

• 非对称超润湿Janus铜网膜的定向可切换油水乳液分离技术研究

  Highlight这项研究展示了一种具有极端润湿性对比的新型Janus膜，通过化学氧化和原位静电纺丝技术在铜网基底上制备而成。如图1a所示，超疏水侧由经十六烷基三甲氧基硅烷（HDTMS）修饰的Cu(OH)2纳米线构成，而超亲水侧则通过静电纺丝将含有ε-Keggin型沸石八面体金属氧化物（ZOMOs）的聚丙烯腈（PAN）纳米纤维嵌入铜网。润湿性表征证实了该膜具有显著的非对称性，可实现单向流体传输、优异的抗污染性能，以及油包水和水包油乳液的高效可切换分离。Characterization of the as-prepared Janus membraneJanus膜的设计需满足两个关键条件：i）两

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-08-10

• 综述：钕铁硼废料回收技术的进展与展望

  钕铁硼废料回收技术：从传统到创新的跨越引言钕铁硼（NdFeB）永磁体被誉为“永磁之王”，广泛应用于新能源、国防、医疗等领域。然而，其生产过程中约30%的原料转化为废料，中国每年产生约6万吨NdFeB废料，蕴含20–30%的稀土元素（REEs）。如何高效回收这些资源，成为缓解稀土供需矛盾的关键。火法冶金：高温下的分离艺术氯化法：利用稀土元素与Cl−的高亲和力，生成RECl3并通过蒸馏分离，但能耗高且易产生二次污染。选择性氧化法：通过控制氧分压使铁优先氧化，但稀土收率较低（约85%）。湿法冶金：酸浸与萃取的精密配合盐酸优化法（HCl optimal solution）：直接酸浸后通过草酸沉淀获得R

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-08-10

• 铁磷酸盐化学还原法在填充床反应器中实现地热卤水锂高效捕获的创新研究

  Highlight化学试剂实验使用柠檬酸钾（K3C6H5O7）、氯化铁（FeCl2·4H2O）等试剂，商业碳包覆磷酸铁锂（LiFePO4，平均粒径60 nm）作为核心材料。结果与讨论磷酸铁锂（LFP）作为锂离子电池正极材料表现出色，近年更被用于卤水提锂。其水溶液稳定性、安全性及地球丰度特性使其成为理想选择。实验表明，PBR中FP通过Fe2+-柠檬酸盐还原，优先捕获Li+，且床层负载量越高，锂选择性越显著。结论化学还原驱动的PBR技术实现了地热卤水中Li+的低能耗、高选择性捕获。竞争离子Na+/K+的截留量未随床容量增加而上升，证实了该方法的规模化潜力。CRediT作者贡献声明Amin T. S

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-08-10

• DOPO衍生固化剂与木质素-环氧体系的创新合成及阻燃机理研究

  随着全球对石化资源依赖引发的环境问题日益严峻，开发可持续的高性能生物基材料成为材料科学领域的重要命题。传统环氧树脂作为典型的热固性材料，其生产过程中对苯酚和甲醛等石化原料的依赖，以及制品易燃冒烟的特性，严重制约了其在航空航天、电子封装等高端领域的应用。如何通过可再生资源替代石油基单体，同时赋予材料本征阻燃性，成为当前研究的核心挑战。针对这一重大需求，南京林业大学江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心的研究团队独辟蹊径，选择造纸工业副产物——碱木质素（alkali lignin）作为苯酚的生物基替代品，并创新性地采用乙二醛（glyoxal）替代有毒的甲醛参与反应。更突破性的是，他们设计合成了一种

  来源：Reactive and Functional Polymers

  时间：2025-08-10

• 基于CLIP分类器引导扩散模型的水下图像增强方法研究

  Highlight亮点本研究提出CLIP-UIE框架，通过三个关键创新解决水下图像增强(UIE)的核心挑战：1) 基于三种合成方法构建50万张图像的UIE-air数据集激活扩散模型；2) 利用CLIP分类器注入自然域先验知识；3) 针对高频中间变量xt设计10倍速的局部微调策略。Introduction引言随着海洋生态研究兴起，水下图像常出现色偏、低对比度等问题。传统物理模型方法在复杂环境中表现不稳定，而现有深度学习方案受限于合成参考图像质量。CLIP-UIE创新性地将UIE转化为条件生成任务，通过CLIP分类器引导扩散模型突破合成域限制。Preliminary Knowledge of Di

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-08-10

• 基于几何图时空卷积网络的多目标跟踪算法GGSTrack：解决密集场景遮挡与运动模糊的创新研究

  Highlight• 基于几何图卷积网络的多目标跟踪算法：我们提出创新的多目标跟踪算法，突破传统方法忽视空间关键信息的局限。通过整合节点间几何关系和空间属性，几何图神经网络(GGCN)显著提升信息聚合能力，配合优化的节点聚合机制，使目标特征表征能力产生质的飞跃。• 革命性时空建模框架：开发了以过去N帧为输入的时空结构，采用GGCN捕获空间信息的同时，集成时序卷积网络(TCN)形成时空编码器，实现目标的联合时空建模。创新设计基于交叉注意力机制的时空解码器，精准计算轨迹与检测结果的关联性。• 多目标跟踪级联匹配框架：针对MOT任务复杂性，设计包含初始过滤、不确定目标匹配、低分处理和遮挡整合的四阶段

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 跨模态行人重识别中的维度驱动特征互补方法研究

  亮点• 我们提出新颖的维度驱动特征互补器(DDFC)，通过多维度挖掘局部和全局信息，获取全面的跨模态共享特征。• 设计的分区局部感知器(PLP)能像"细节显微镜"般捕获行人方向性特征，水平/垂直池化与3×3卷积协同工作。• 创新的全局注意力调节器(GAR)如同"智能调光器"，在空间/通道维度自适应增强关键身份特征。单模态行人重识别传统单模态ReID专注于解决拍摄视角差异、姿态变化等挑战。钱等人基于生成对抗网络(GAN)提出姿态归一化方法，通过合成图像学习更具鲁棒性的特征表示。结论本文提出的DDFC框架通过PLP和GAR的协同作用，如同"特征炼金术"般融合局部细节与全局上下文，在三个基准数据集上

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 深度强化学习协同多目标优化的对抗性音频攻击：DQMOA方法在语音识别安全中的突破

  Highlight本研究首次将深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）整合至对抗性音频攻击领域，开创性地提出DQMOA框架。该方法通过深度Q网络（DQN）的奖励惩罚机制与经验回放池，驱动多目标遗传算法实现高效决策，在保证语音自然度的同时，将黑盒攻击查询次数压缩至最低。Automatic Speech Recognition (ASR)自动语音识别（ASR）是通过人工智能算法将语音信号转换为文本的过程，其核心流程包含：预处理：包括降噪、分帧等操作以净化原始音频；声学建模：提取MFCC等特征构建音素级映射；语言建模：基于统计或神经网络预测词序列概率；解码与后

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 基于光照引导的跨模态域适应热成像目标检测方法研究

  Highlight亮点本研究开创性地将光照信息作为跨模态域适应的指导信号，通过双模块协同机制实现：光照引导注意力模块（IAM）：像探照灯一样聚焦于前景目标，自动过滤背景噪声，使模型在可见光与热成像的"语言鸿沟"中找到共通特征词典渐进原型适应模块（PPA）：采用"先粗后精"的进化策略，先进行类别无关的全局特征对齐（CAPA），再执行像素级类别特异性校准（CSPA），如同显微镜般逐级放大关键特征差异Object Detection目标检测传统方法依赖手工特征的时代已被深度学习颠覆。Faster R-CNN[1][24]开创的RPN（区域提议网络）架构仍是当前基准，但本文针对热成像特性进行了"热适应

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

• 基于深度度量学习的端到端文档分类系统：创新性检测与模糊拒识的统一框架

  亮点本研究首次将文本分类器(Text-Based Classifier)与KNN算法结合，不仅实现新类别检测(Novelty Detection)，还能有效处理模糊拒识(Ambiguity Rejection)。通过深度度量学习优化后的特征空间，使KNN在欧氏距离(Euclidean Distance)评分中展现出卓越的异常值处理能力。统一端到端文档分类框架如图2所示，该框架包含三大核心组件：分类器：采用深度度量学习训练，兼具特征提取和初步分类功能新类别&模糊拒识器：基于最后一层隐藏层特征，通过KNN算法计算置信度分数共识协议模块：当分类结果置信度低于阈值时触发人工复核流程实验材料研究

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-08-10

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