• 一种基于UWB-IMU导航技术的自动喷洒机器人的开发与田间测试——应用于木瓜温室

  在农业生产中，及时且准确的害虫监测对于保护作物健康和确保农业生产力至关重要。尽管深度学习模型在害虫检测方面展现出了巨大潜力，但在实际的农业应用场景中，其部署仍面临诸多挑战。这些问题主要源于复杂的光照条件、杂乱的背景环境以及资源受限的硬件平台。为了克服这些障碍，研究人员提出了一种名为RSCDet（RepGhostConv-Subpixel Fusion-Cascading Attention-Detection）的轻量化深度学习架构，旨在实现高性能和边缘计算部署。该研究不仅聚焦于RSCDet模型的系统级优化和部署，还通过实地测试验证了其在嵌入式设备上的应用效果。研究团队开发了一个完整的害虫监测平

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 基于高光谱成像的深度学习方法：番茄黄化曲叶病的无症状阶段检测与病情分级

  番茄黄叶卷曲病（TYLCD）是一种严重影响番茄种植的疾病，会导致感染植物产量减少甚至完全绝收，从而严重损害农业生产力和品质。由于TYLCD具有较长的无症状感染期和早期症状不明显的特点，传统检测方法在识别和监测疾病进展方面存在局限。而高光谱成像技术能够捕捉丰富的光谱和空间特征，为早期病变识别和疾病进展动态监测提供了技术基础。本研究提出了一种光谱-空间双分支残差网络（SSDBRN），旨在充分提取和利用高光谱图像中的复杂特征，以实现对TYLCD无症状阶段的检测和疾病严重程度的分类。通过与三种基线模型（2D CNN、3D CNN和HybridSN）的比较实验，SSDBRN在5-7天后感染的早期检测准确

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 基于云的建模技术用于精准调控光照和优化能源效率，以提升植物工厂中水培叶类蔬菜生产系统的性能

  植物工厂面临双重挑战：既要调控作物生长，又要提高能源效率。本文以生菜为模型作物，开发了一种基于云平台的精准光照调控与能源效率优化框架。该框架主要由两个核心组件构成：基于日光合效率（LUE）的生长预测模型和使用NSGA-II算法的多目标优化模块。这两个模块共同生成可行的光照策略，支持高效能源下的作物培育。该系统部署在云平台，使得能够整合订单调度、市场预测等相关系统，以支持按需生产。此外，可视化界面还支持农业专家解读和调整光照策略。该方法展示了在变化的生产条件下提高资源利用的潜力，并为更广泛的应用提供了可扩展性。近年来，蔬菜产品的需求呈现出新的特征，包括高频率、小批量、对高质量的期望以及短交付周期

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 告别繁琐的茎秆计数：基于人工智能的计算机视觉技术能够在像素级别实现对实心和空心苜蓿茎秆的识别与量化

  本研究探讨了一种利用人工智能和计算机视觉技术对苜蓿茎形态进行自动表型分析的新方法。传统的苜蓿茎表型分析通常依赖于人工操作，不仅耗时费力，而且容易受到主观评分的影响。而现代计算机视觉和机器学习技术为这一领域带来了更高效、更客观的解决方案。本文提出了一种基于YOLOv8n模型的图像分析流程，结合Otsu阈值分割和K-means聚类方法，用于识别茎的内外多边形中心，从而通过像素级别的形态学掩膜量化茎的特征。这一方法在检测和分类空心或实心茎方面取得了0.91的F1分数，显示出较高的准确性和效率。通过这一方法，研究者能够更精确地测量茎的面积以及茎组织与空腔区域的比例，生成如空心度评分和空心度百分比等新的

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 利用航空表型分析技术评估大豆的关键形态生理特征及产量

  这项研究探讨了利用无人机（UAV）搭载的多光谱（MS）传感器和LASSO回归模型，对大豆（Glycine max）关键形态生理参数及产量进行高通量（HTAP）表型分析的可能性。大豆作为全球第四大种植作物，其产量占全球农业贸易的约9%，在美国则位居第二，占据约31.2%的种植面积，并带来每公顷约544.89美元的净收益。由于其高蛋白和高油含量，大豆被广泛用于人类和动物的营养供给。随着全球人口的持续增长，提高作物产量以确保粮食安全成为迫切需求。预计到2025年，农业作物产量需翻倍，因此提升大豆产量尤为重要。大豆产量受到多种形态生理参数的影响，包括株高（PH）、叶面积指数（LAI）、气孔导度（g_s

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 基于深度学习的方法用于提取切花菊花的花序形态特征

  在现代农业中，花卉形态特征的准确识别对于切花菊（*Chrysanthemum morifolium* Ramat.）的质量评估和品种改良至关重要。传统的手动或基于规则的图像处理方法在处理复杂的花型结构时效率低下，且难以实现精确的特征提取。为了克服这些局限性，本研究开发了一种轻量级的深度学习与机器学习相结合的流程，用于对超过30个切花菊品种进行自动化特征提取。通过这一方法，实现了高精度的花型分类、花冠部分的分割以及花径的估算，为切花菊的高通量表型分析提供了可行的解决方案。### 切花菊的形态特征识别挑战切花菊作为全球四大切花之一，在全球花卉市场中占据重要地位。其种植密度可达每平方米70至100株

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 用于草莓采收机检测的深度学习：结合地面和空中成像技术

  草莓匍匐茎（runners）的准确和高效检测对于科研应用和商业生产中的匍匐茎移除方案开发至关重要。本研究提出了一种基于深度学习的自动化检测方法，用于在田间条件下通过多种平台采集的图像进行匍匐茎识别。通过整合不同品种、生长阶段和季节的草莓植物图像，构建了一个全面的训练数据集，以提高深度卷积神经网络（DCNN）模型在匍匐茎检测和分割任务中的准确性和效率。图像采集采用了三种不同的方法：地面成像（GI）在距离地面0.5米的前视角度，以及空中成像（AI5）和（AI10）在距离地面5米和10米的正视角度。这些平台为不同分辨率的草莓植物图像提供了数据，从而训练了YOLO-based模型，用于检测和分割匍匐茎

  来源：Smart Energy

  时间：2025-08-07

• 在滤纸上利用冷大气等离子体喷射技术制备金纳米颗粒，作为表面增强共振散射（SERS）基底，用于检测水中的聚苯乙烯颗粒

  这篇研究聚焦于居住在挪威偏远地区、距离最近分娩设施至少需要90分钟的孕妇，探讨她们在分娩过程中如何体验由助产士陪同前往分娩设施的旅程。研究采用了定性方法，通过半结构化访谈收集数据，最终形成了对这些女性体验的深入理解。研究结果揭示了助产士的可用性、陪伴和专业能力在这些孕妇的安全感和分娩体验中的关键作用，同时也指出了当前助产士陪同服务的不可靠性，以及远程地区医疗资源不足带来的潜在风险。在挪威，由于分娩设施的减少，许多孕妇不得不面对更长的旅程时间。从1967年到2016年，挪威的分娩设施数量从182个减少到48个，导致了产科护理的集中化。这种集中化对居住在农村和偏远地区的孕妇而言，意味着她们可能需要

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2025-08-07

• 基于永磁体的热传感技术，用于锂离子电池内部温度监测

  锂离子电池（LIBs）作为过去三十年中主导的储能技术，因其高能量密度、长循环寿命以及出色的充放电性能而被广泛采用。其应用范围从便携式电子设备、电动汽车到电网规模的储能系统，几乎涵盖了现代能源存储的各个方面。然而，随着电池能量密度的提升和容量的扩大，安全问题逐渐成为不容忽视的重要议题。这些安全问题主要源于热失控和有害反应产物的积累，而热失控通常由电池滥用或老化过程引发。因此，如何有效地监测电池内部温度，确保其安全运行，成为当前电池技术研究中的一个关键挑战。电池的性能退化往往伴随着其内部材料和结构在反复充放电过程中发生的不可逆变化。温度在这一过程中起着至关重要的作用，不仅影响电池的老化进程，还与不

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2025-08-07

• 通过冷烧结介导的纳米工程技术，提高了CuAgSe/Cu2Se复合材料的热电性能

  吴世龙|丁琪|陈继虎|程志|王旭|司明明|范玉琪|江婉中国华东大学材料科学与工程学院功能材料研究所先进纤维材料国家重点实验室，上海 201620摘要基于Cu2Se的热电材料在高温下具有显著的热电性能，但其较差的低温/中温性能以及耗能较高的制备过程限制了其工业应用。在本研究中，采用维生素C作为临时溶剂通过冷烧结工艺制备了CuAgSe/Cu2Se复合材料，该方法不仅将烧结温度降至350°C，而且其热电性能优于通过火花等离子烧结制备的材料。保留的CuAgSe纳米片显著降低了复合材料的导热性，并通过界面处的异质结效应提高了塞贝克系数。此外，冷烧结过程中产生的位错和内部应变也有效阻碍了声子的传输。结果表

  来源：Scripta Materialia

  时间：2025-08-07

• 针对Sb、2S、3体系中基于精确度驱动的机器学习势能的高级主动学习技术

  本文介绍了一种用于建模非晶态二硫化锑（Sb₂S₃）的高效策略，该方法基于机器学习原子间势（MLIP）框架，结合主动学习技术，从而实现对非晶材料的精确模拟。Sb₂S₃作为一种具有独特性质的非晶半导体材料，在现代电子器件和能量转换领域具有重要的应用潜力。由于其无序结构和功能可调性，Sb₂S₃在薄膜电子、光电子和热电材料中备受关注。然而，传统的基于密度泛函理论（DFT）的建模方法在处理非晶材料时存在计算成本高、模拟时间受限等问题，限制了其在大规模原子尺度模拟中的应用。因此，本文提出了一种数据驱动的方法，通过结合机器学习与DFT数据，构建出一种能够准确模拟非晶Sb₂S₃的机器学习原子间势模型。###

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 关于铁屑衍生Fe₃O₄在TiO₂上的杂化现象的见解：一种环保光催化剂的简便合成方法、表征及其光电性能研究

  在当今社会，随着工业化进程的加快和人类活动的增加，各种持久性有机污染物（POPs）的排放已经变得越来越严重。这些污染物因其稳定的化学结构、低溶解性、疏水性和对极端环境的耐受性，导致它们难以被自然降解。POPs的主要来源包括农业化学品、工业辅助材料、个人护理产品、制药副产品和微塑料等。由于现有的废水处理厂（WWTPs）大多采用传统的处理方法，如物理、化学和生物处理技术，这些方法往往无法完全降解POPs，导致大量污染物进入自然环境，对生态环境和公众健康造成严重影响，如导致出生缺陷、长期致癌效应、免疫抑制、激素失衡甚至死亡。因此，迫切需要开发更加高效的处理技术。在众多处理技术中，高级氧化工艺（AOP

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 一种在复杂建筑环境中使用增强型粒子滤波器的鲁棒室内导航方法

  本文探讨了一种新型的大型集装箱船载荷设计方法，重点在于非线性波浪诱导振动分析的改进。传统方法在处理非线性波浪诱导振动时，往往受限于对不规则波的频率成分的简化，主要关注于基本波浪频率及其谐波。然而，这种局限性使得在实际复杂海况下，无法准确预测船舶的非线性响应。本文提出的方法通过多种规则波的叠加来模拟不规则波条件，并且首次在非线性水弹性响应分析中引入了二阶水动力力效应，从而显著提升了流体-结构相互作用模型的精度。在实际海洋环境中，大型集装箱船因其低刚度和高速度，容易受到波浪诱导振动的影响。这种振动不仅包括船舶的刚体运动，还涉及结构的弹性变形。因此，传统的基于势流理论的三维线性水弹性方法虽然在某些条

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 利用随机分析对半导体材料在光电变形过程中的二维不确定性区间进行新方法估计

  本研究聚焦于木制品工业中使用的尿素-甲醛（UF）胶粘剂，探讨如何通过引入一种新型填料——甘蔗渣水热炭（HSCB）来替代传统使用的小麦粉。这一探索旨在减少食品资源在工业中的消耗，同时提升胶粘剂的性能与木板的综合质量。随着社会经济的发展，建筑、家具和装饰行业对木制品的需求持续增长，而木板因其轻质、高强度、美观和成本低廉等优点，成为这些行业的重要材料之一。然而，传统木板生产过程中大量使用小麦粉作为填料，不仅增加了生产成本，还引发了对食品安全和资源可持续利用的担忧。因此，寻找一种可替代的填料成为当前研究的热点。研究团队采用水热炭化技术将甘蔗渣转化为HSCB，这是一种具有丰富含氧官能团的材料，与小麦粉在

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 综述：适用于工业规模应用的新型脱硫技术的进步

  随着全球对环境和健康问题的关注度不断提高，燃料中的硫含量成为了一个备受关注的议题。硫的存在不仅会对环境造成危害，还会对人类健康、植物生长以及动物生存产生不利影响。为了应对这些挑战，各国政府已经采取了一系列措施，例如降低允许的燃料硫含量上限，以减少空气污染和其带来的负面影响。这些政策的实施促使了更高效的脱硫技术的发展，尤其是氧化脱硫（ODS）等新型方法。脱硫技术的演变不仅影响着燃料的清洁度，也对炼油行业的成本和可持续性提出了新的挑战。### 硫对环境和健康的危害硫化合物在燃烧过程中会产生二氧化硫（SO₂），这不仅会导致酸雨，还可能影响空气质量。二氧化硫和细颗粒物（PM 2.5）的形成会降低空气中

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 将中性哲学逻辑与MCDM中的熵-VIKOR方法相结合，以优化制造业中自动焊接机器人的选择

  工业机器人选择是一个关键的决策过程，对制造操作的效率和竞争力产生重要影响。随着市场上机器人选项的广泛存在，选择最适合特定任务的机器人需要对成本、性能、可靠性以及与操作需求的兼容性等多方面因素进行综合评估。本文提出了一种结合单值中性数（SVNN）与熵值-维克多（VIKOR）方法的混合多标准决策（MCDM）技术，用于工业电弧焊接机器人的选择。通过使用单值中性数定义权重标准并利用熵值-维克多方法对替代方案进行排序，该方法能够高效且经济地选择适合完成所需焊接任务的机器人。本文的研究展示了在实际案例中应用该方法的过程，专家对八种不同的机器人进行了评估，通过结合SVN-熵-维克多方法确定了最佳选择。此外，

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-07

• 基于波多黎各西南部卡波罗霍地区的数据，通过多代理方法重建的古气候风暴特征

  Nicholas Culligan|刘康彪|Thomas A. Bianchette|Ethan J. Tiong|Michael Martínez-Colón|Tristan Lam美国佛罗里达海湾海岸大学水学院Vester海洋科学野外站，地址：5164 Bonita Beach Rd SW, Bonita Springs, FL, 34134摘要波多黎各经常遭受飓风袭击，尤其是在飓风强度达到峰值时。尽管如此，关于波多黎各大陆地区的长期飓风历史的研究仍然不足。本研究利用多种代用指标技术（包括X射线荧光分析、燃烧损失法、粒度分析以及底栖有孔虫鉴定），对波多黎各西南部卡波罗霍（Cabo Rojo

  来源：Quaternary Science Reviews

  时间：2025-08-07

• 富含Glycymeris的沉积单元作为阿尔及利亚西北部晚更新世海啸事件的证据：一种基于生物地层学、埋藏学和沉积学的研究方法

  在阿尔及利亚西北部的Hachacha高原沿海地区，一项新的研究揭示了上新世时期沉积物的独特特征，这些沉积物被认为与海啸事件有关。这项研究的主要目标是分析Glycymeris丰富的沉积单元（GRU），并将其与典型的风暴沉积物进行区分。GRU主要由海洋生物化石组成，包括双壳类和腹足类动物，以及海绵、管虫、珊瑚和红藻等。这些沉积物覆盖了中新世、更新世和上新世的地层，并显示出显著的生物、沉积学和古生物学特征，表明它们可能与一次强烈的海啸事件有关。GRU的沉积环境被解释为一个沿海区域，从临海到后滨，其形成时间对应于最后一次间冰期，即海洋同位素亚阶段5e（MIS 5e）。这一时期的全球气候相对温暖，海平面

  来源：Quaternary Science Reviews

  时间：2025-08-07

• 疫情下的赌博行为变迁：基于混合方法的加拿大魁北克省在线赌博研究

  当COVID-19疫情席卷全球时，各国实施的公共卫生措施不仅改变了人们的日常生活方式，也对赌博行业产生了深远影响。在加拿大魁北克省，所有陆地赌博场所被迫关闭，体育博彩因赛事暂停而中止，这一突如其来的变化为研究赌博行为在危机时期的转变提供了独特的"自然实验"机会。随着传统赌博渠道的中断，在线赌博平台是否成为赌徒们的替代选择？这种转变又会对公众健康产生怎样的影响？这些问题成为研究人员关注的焦点。为深入探究这一现象，由Sylvia Kairouz领导的研究团队在《Harm Reduction Journal》上发表了题为"A portrait of online gambling: a look a

  来源：Harm Reduction Journal

  时间：2025-08-07

• 离心泵中气泡动力学与能量转换的多尺度分析：一种混合H2P-PBM方法

  本研究旨在深入探讨离心泵在气液混合输送过程中的性能变化机制。离心泵作为一种广泛应用的流体输送设备，其结构紧凑、流量与扬程范围广、运行平稳且振动小，使得它在石油天然气运输、核电站、污水处理以及生物化学反应等场景中发挥重要作用。然而，当离心泵输送气液混合物时，由于气液两相之间的密度差异较大，会导致相间滑移现象，进而使气体在叶轮叶片的吸力面聚集，影响流道畅通，破坏介质输送的稳定性。这种现象不仅会引发气泡的聚并和破裂，还可能加剧流动不稳定，最终导致泵的性能下降。为了更准确地理解气液混合输送过程中扬程下降的原因以及气泡在流道中的滞留机制，本研究重点分析了离心泵在不同入口气体体积分数（IGVF）条件下的气

  来源：Powder Technology

  时间：2025-08-07

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