• 基于YUV色彩空间的双策略可逆对抗攻击方法研究：消除无效扰动与增强跨模型迁移性

  在人工智能安全领域，深度神经网络(DNN)的对抗脆弱性犹如一柄双刃剑——既能被恶意利用破坏系统可靠性，又能转化为保护隐私的利器。然而现有可逆对抗攻击方法面临两大瓶颈：一是嵌入容量限制导致约40%扰动被无效消耗（如UV通道生成却未利用的GRP，或Y通道嵌入后被覆盖的EOP）；二是跨模型迁移性不足，使得攻击效果在未知模型上断崖式下降。这些问题严重制约了该技术在军事、医疗等高风险场景的应用价值。华东师范大学通信与电子工程学院的研究团队独辟蹊径，从人类视觉特性获得灵感，在YUV色彩空间构建了革命性的双策略防御体系。就像画家巧妙调配明暗与色调，他们发现Y（亮度）通道的扰动对模型欺骗效果显著，而UV（色度

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-26

• 融合人格特质与深度学习的个性化推荐模型PTDLRec：提升用户兴趣捕捉与推荐精度的创新研究

  在信息爆炸的数字时代，推荐系统已成为电商、社交媒体的核心技术，但传统方法（如协同过滤）难以应对用户行为的复杂性和多样性。尽管深度学习通过自动特征提取提升了推荐性能，却忽视了人格特质（Personality Traits）这一影响用户长期偏好的关键因素。心理学研究表明，五因素模型（Five-Factor Model, FFM）和MBTI性格类型能有效解释用户决策差异——例如外向者更倾向多样化推荐，而内向者偏好稳定内容。如何将心理特质与深度学习结合，成为提升推荐系统精准度的突破口。为此，江西师范大学软件学院的研究团队在《Neurocomputing》发表论文，提出PTDLRec模型。该研究创新性地

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-26

• 基于多级约束的可见光-SWIR图像转换技术在海洋船舶检测中的应用研究

  在全球化贸易高度依赖海运的背景下，海洋船舶监管面临严峻挑战。尽管短波红外(SWIR)成像技术凭借穿透雾霾、全天候监测等优势成为理想解决方案，但标注数据短缺严重制约了深度学习在该领域的应用。现有可见光船舶数据集虽丰富，却因光谱差异无法直接迁移。这一矛盾促使研究人员探索跨谱图像转换的创新路径。来自山东大学的研究团队在《Neurocomputing》发表的研究中，首次构建了可见光至SWIR的图像转换框架。该研究采用双生成器对抗网络架构，通过像素级L1损失、块级特征匹配、感知损失与对抗损失的四重约束机制，实现了跨谱语义信息的高保真迁移。实验表明，合成SWIR图像不仅视觉逼真，更使YOLOv5等检测模型

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-26

• 基于主动遗忘的持续学习回放方法RMAF：解决短波红外船舶检测中的数据稀缺问题

  在海洋贸易量占全球80%以上的背景下，船舶检测技术对保障海上交通安全至关重要。然而短波红外(SWIR)成像虽具有穿透雾霾、全天候监测等优势，却因标注数据匮乏制约了深度学习技术的应用。面对这一挑战，山东大学光学工程专业的Liqian Wang及其团队在《Neurocomputing》发表研究，提出首个可见光至SWIR图像的跨谱转换框架，通过生成合成数据突破数据瓶颈。研究采用图像到图像(image-to-image)范式，核心创新在于构建包含对抗损失、像素级损失、块级损失和感知损失的多级约束系统。通过新加坡海洋数据集(SMD)和山东大学红外船舶数据集(SDU-IRSD)的验证，该方法成功实现可见光

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-26

• 基于图像转换的可见光-SWIR跨模态船舶检测数据生成方法研究

  海洋运输承载着全球80%以上的贸易量，随着船舶数量激增，海上交通安全监管面临严峻挑战。短波红外(SWIR)成像凭借其穿透雾霾、全天候监测等优势，在船舶检测领域展现出巨大潜力。然而，深度学习模型依赖大规模标注数据的特性与SWIR图像标注成本高昂的现实形成尖锐矛盾，这一"数据荒"问题严重制约了SWIR技术在海事监管中的应用。针对这一关键瓶颈，山东大学光学工程学院的研究团队在《Neurocomputing》发表创新研究成果，提出名为"可见光-SWIR图像转换框架"的解决方案。该研究首次实现将丰富标注的可见光船舶数据集(VIS)转化为合成SWIR数据，通过构建包含对抗损失、像素级损失、块级损失和感知损

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-07-26

• 综述：超声技术在体成分评估及骨骼肌生理变化研究中的应用

  技术演进与跨学科应用超声技术的微型化革命催生了重量不足200克的智能扫描设备，其发射器技术迭代使分辨率达到0.1mm级。在运动科学领域，双模式（A/B-mode）设备可实时捕捉肌纤维收缩时的横截面积变化，通过射频信号分析实现Ⅰ/Ⅱ型肌纤维占比的无创评估。体成分动态监测突破高频探头（20-50MHz）结合机器学习算法，成功量化皮下脂肪厚度变异系数至±1.2%。马拉松运动员的长期追踪数据显示，超声测量的肌肉质量流失速率与DXA检测结果呈显著正相关（r=0.89，p<0.01），但检测成本降低83%。局限性与发展方向深部肌群（如髂腰肌）成像仍受穿透深度限制，新型复合压电材料可将探测深度提升至8cm。

  来源：Human Physiology

  时间：2025-07-26

• 先进纳米材料安全与可持续性评估的分层方法及其在无PFAS防粘涂层中的应用

  随着纳米技术成为关键使能技术（KETs），多组分纳米材料（MCNMs）在食品包装、医疗等领域的应用日益广泛。然而，这类材料的潜在生态毒性和持久性引发监管担忧，欧盟《化学品可持续发展战略》（CSS）明确提出需推行安全与可持续设计（Safe and Sustainable by Design, SSbD）框架。传统评估方法往往滞后于材料研发进程，如何在设计阶段预判风险成为产业痛点。欧盟H2020 SUNSHINE项目组创新性地将敏捷阶段门（Agile Stage-Gate）创新模型与SSbD框架结合，构建了包含Tier 1定性筛查（自评问卷）和Tier 2定量分析的两阶段评估体系。Tier 1通过

  来源：NanoImpact

  时间：2025-07-26

• 基于比色-pH双信号通路协同放大的食源性致病菌同步检测新方法

  食源性疾病每年导致全球42万人死亡，其中多重病原体共污染是食品安全监测的重大挑战。传统荧光检测法受限于光谱重叠和单激发波长效率低下，难以实现多病原体精准同步检测。尤其当金黄色葡萄球菌(S. aureus)和大肠杆菌(E. coli)等致病菌共存时，其协同致病效应会显著加剧健康风险。针对这一技术瓶颈，江西师范大学的研究团队在《Microchemical Journal》发表创新成果，开发出基于双信号时空分离的新型检测体系。该研究巧妙结合罗丹明B(RhB)的显色特性与脲酶的催化功能，通过金属有机框架ZIF-90封装构建独立信号通路，配合磁性Fe3O4-PBA纳米颗粒的捕获富集作用，创建了兼具高灵敏

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-07-26

• 基于染料/金属有机框架复合材料的可视化即时糖尿病呼气诊断技术开发

  糖尿病作为全球性健康威胁，其监测手段长期依赖血液检测，给患者带来诸多不便。虽然呼气中含有丙酮、氨气等特征性生物标志物，但现有GC-MS等检测技术存在设备昂贵、操作复杂等瓶颈。更令人困扰的是，传统比色传感器易受湿度干扰且稳定性差，难以满足临床需求。伊朗科学技术大学（Iran University of Science and Technology）的研究团队独辟蹊径，将金属有机框架(MOF)材料与比色传感技术相结合，开发出可集成于口罩的新型检测系统。研究采用钴基MOF-71(Co-MOF-71)作为载体，通过1,4-苯二甲酸(BDC)配体构建具有CoO6链的晶体结构，利用其高比表面积吸附百里香蓝

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-07-26

• 基于射野与靶区协同分割的改进VMAT技术在海马保护性全脑放疗中的应用研究

  随着肿瘤综合治疗技术的发展，脑转移发生率逐年攀升，全脑放疗(WBRT)虽能有效控制病灶，但海马区照射导致的认知功能障碍成为临床难题。研究表明，海马剂量与记忆衰退呈正相关，而传统容积调强放疗(VMAT)在海马保护性全脑放疗(HA-WBRT)中存在靶区覆盖不足、海马剂量超标等问题。湖南省肿瘤医院的研究团队在《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》发表最新成果，通过创新性改进VMAT技术，实现了靶区剂量与海马保护的双重优化。研究团队采用uRT-TPOIS治疗计划系统，对24例患者设计三种治疗方案：传统VMAT(C-VMAT)、改进VMA

  来源：Journal of Radiation Research and Applied Sciences

  时间：2025-07-26

• 立方晶体单色心对称性的偏振量子轨迹分析方法研究

  在固体材料研究领域，立方晶体中的色心（Color Centers）作为典型的点缺陷，不仅是理解材料光学性质的关键模型，更是量子信息技术的潜在载体。然而长久以来，如何准确鉴定单个色心的对称性类型成为困扰研究者的难题——传统方法难以在单色心尺度区分线性振子（如F2中心）与转子模型（如F3+中心）的差异，而这类信息对于开发可控单光子源至关重要。更棘手的是，俄罗斯科学院的研究团队此前报道的LiF晶体色心室温重取向现象曾引发学界争议，批评者质疑观察对象的真实身份是否确为F2或F3+色心。针对这一瓶颈问题，俄罗斯科学院的研究人员创新性地将量子光学理论与材料表征技术相结合，发展出基于偏振量子轨迹（Polar

  来源：Journal of Luminescence

  时间：2025-07-26

• 二氧化碳与环戊二烯合成Thiele酸的新方法及其全内型TCD-胺的制备研究

  在可持续化学和功能材料领域，如何将温室气体CO2转化为高附加值化学品始终是研究热点。传统双环戊二烯(DCPD)衍生物如TCD-二胺(TCD-diamine)存在立体异构体混杂问题，严重影响其在高端聚合物中的应用。台湾成功大学的研究团队在《Journal of CO2 Utilization》发表研究，通过创新性地采用钠叔丁氧化物(tBuONa)催化体系，实现了CO2与环戊二烯(CP)高效转化为Thiele酸，并进一步开发出具有全内型(allo-endo)立体构型的THDCPD-二胺(THDCPD-diamine)，为5G通信基板材料提供了新型单体。研究采用金属离子调控策略，通过核磁共振(1H/

  来源：Journal of CO2 Utilization

  时间：2025-07-26

• 高维模型相关输入参数的敏感性分析方法研究及其在不确定性量化中的应用

  在计算科学领域，模型参数的敏感性分析(SA)如同"体检报告"般揭示着复杂系统的脆弱环节。然而当输入参数像纠缠的量子态般存在相关性时，传统SA方法就会遭遇"误诊"危机——能源市场模型中化石燃料成本的强相关性若被忽视，可能导致电压失稳风险被严重低估。这种"相关性盲区"使得科学家们难以区分参数是直接影响输出，还是通过"多米诺骨牌效应"间接作用。瑞士南部大学(Università della Svizzera italiana)的Juraj Kardoš团队在《Journal of Computational Science》发表的研究，犹如为SA方法装上了"相关性显微镜"。研究人员创造性地将多项式混

  来源：Journal of Computational Science

  时间：2025-07-26

• 气相色谱-质谱联用法定量分析催化氢化1,4-双(苯乙炔基)苯中氢质量分数的创新方法研究

  在航空航天、核工业等高端装备领域，真空密封系统中微量的氢气积累可能引发灾难性后果——从金属氢脆、电子元件失效到爆炸事故。这种"氢威胁"的根源在于材料降解或金属-水反应持续产氢，而传统解决方案面临监测手段缺失的困境。尤其当使用明星氢清除剂1,4-双(苯乙炔基)苯(DEB)时，如何判断其吸氢饱和度成为行业痛点。现有元素分析法因高温氢挥发、结晶水干扰等问题，难以满足ppm级氢含量的精准检测需求。针对这一技术瓶颈，国内研究团队创新性地将气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)引入DEB氢化产物分析领域。通过建立氢化产物色谱峰面积与DEB饱和度之间的定量关系，首次实现氢质量分数(Mf(H))的精准测定。该成

  来源：Journal of Chromatography A

  时间：2025-07-26

• 利用EMS诱变技术提升酿造与饲用大麦抗旱性的优化策略研究

  作为全球第四大谷物，大麦(Hordeum vulgare L. ssp. vulgare)在动物饲料和麦芽酿造领域占据重要地位。面对日益严峻的气候变化挑战，科研人员采用乙烷磺酸甲酯(EMS)化学诱变技术，在酿造型和饲用型大麦中开展抗旱突变体筛选研究。通过系统测试不同浓度(0.1-1.0% v/v)和处理时长(1-16小时)的EMS处理方案，最终确定最优条件：饲用品种0.5%浓度处理2.7小时，酿造品种0.5%处理2.6小时。经干旱胁迫筛选，10个饲用突变体展现出卓越生存能力，其中For-7、For-8和For-10三个株系通过叶片失水率测试脱颖而出。有趣的是，所有酿造型突变体均未能通过干旱筛选

  来源：Journal of Crop Science and Biotechnology

  时间：2025-07-26

• 现代显微技术揭示Retractocephalus aulacophorae形态与生活史：多模式关联与季节性流行特征解析

  在昆虫病原生物学领域，鞘翅目甲虫肠道内寄生的簇虫纲（Gregarinea）原生生物长期缺乏精细形态学研究。传统认知中，Retractocephalus属寄生虫仅通过生物绘图记录，其表面超微结构、配子体互作机制及生态特征仍属空白。西孟加拉邦班库拉地区农业生态系统中，南瓜甲虫Aulacophora intermedia作为重要害虫，其体内寄生的Retractocephalus aulacophorae虽在1982年由Haldar等人命名，但仅基于光学显微镜的手绘图示，导致该物种鉴别特征模糊，难以解释其宿主特异性适应机制。为破解这一难题，Sonamukhi College与Sidho-Kanho-B

  来源：The Journal of Basic and Applied Zoology

  时间：2025-07-26

• 风能驱动制氢加注站的多电解槽技术设计与技术经济评估

  在全球能源转型背景下，氢能作为零排放能源载体正成为替代化石燃料的关键选择，尤其在交通领域，氢燃料电池车(FCEV)因其快速加注和长续航优势备受关注。然而，当前氢能基础设施发展面临两大核心挑战：传统蒸汽甲烷重整制氢存在高碳排放，而可再生能源电解水制氢又面临间歇性能源匹配与成本控制难题。加氢站(HRS)作为氢能交通应用的核心基础设施，其技术路线选择直接影响整个产业链的经济可行性。针对这一关键问题，研究人员以土耳其Çanakkale地区为案例，首次系统比较了风能驱动加氢站中三种主流电解槽技术的性能差异。研究构建了并网型风能-电解制氢系统模型，基于当地日均风速数据(年均4.2 m/s)，对碱性电解槽(

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-26

• 综述：氢自增压与蒸发沸腾的CFD建模方法及挑战综述

  摘要计算流体力学（CFD）作为氢能技术的核心工具，被广泛应用于模拟低温储罐中液态氢（LH2）的复杂相变行为。本文通过整合现有研究，揭示了CFD在预测沸腾蒸发和自增压现象时的关键挑战：流体热物性参数的敏感性、边界条件设定对结果的显著影响，以及质量传递模型中可变系数的次要作用。尽管液态氢是主要研究对象，但所述原理可推广至其他低温流体系统。引言全球90%GDP国家将氢能纳入碳中和战略，但LH2存储面临蒸发损失与压力累积的难题。氢的极低沸点（-253°C）和低汽化潜热使其易受环境热泄漏影响，导致储罐内持续产生蒸气（沸腾蒸发）和压力上升（自增压）。这一过程伴随热分层、气液界面传质等复杂现象，而CFD建模

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-26

• 固体氧化物燃料电池堆几何结构与流场优化设计：提升温度与流量均匀性的创新研究

  在全球能源转型背景下，氢能作为清洁能源备受关注，而固体氧化物燃料电池(SOFC)作为高效能量转换装置面临严峻挑战。当这些陶瓷基元件在800°C高温下工作时，不同材料间热膨胀系数的微小差异就会引发致命问题——就像玻璃杯突然倒入沸水时的炸裂风险。更棘手的是，堆栈中5-10层电池的叠加会使温度分布不均现象呈指数级放大，导致某些区域过热"早衰"而其他区域却"吃不饱"反应气体。这种"冰火两重天"的困境不仅造成30%以上的性能衰减，更是大规模商用的主要技术壁垒。中国某国家重点实验室的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表突破性研究，通过建立包含5

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-07-26

• 孔隙结构可调控的机械超材料多尺度建模方法：非局部效应与表面效应的协同机制

  在材料科学的前沿领域，机械超材料因其独特的反直觉力学性能引发研究热潮——通过精巧设计微观构型，这类人工复合材料能实现负泊松比、负刚度等自然界罕见的力学特性。然而，当科学家们试图用传统方法分析这些神奇材料时，却遭遇了"尺子失灵"的困境：经典连续介质力学假设在微观离散结构面前失效，而全尺度有限元计算又因海量单元面临"算力黑洞"。更棘手的是，当超材料的宏观尺寸与微观特征长度相当时，多尺度方法依赖的尺度分离原则被打破，传统均质化技术束手无策。针对这一系列挑战，中国国家自然科学基金支持的研究团队在《International Journal of Engineering Science》发表突破性成果。

  来源：International Journal of Engineering Science

  时间：2025-07-26

知名企业招聘：