• 综述：关于利用机器学习技术提高现实世界中假肢手控制中肌电手势识别准确性的文献综述

  本研究提出了一种基于张量分析的组分析方法，用于识别共享的大脑连接模式。该方法通过一个验证框架进行评估，考虑了多种组脑数据生成场景以及多样化的控制参数。这种方法在处理脑源层面的连接性估计时，引入了自适应更新机制，从而提升了模型对不同试验间变化的适应能力。此外，该方法还结合了张量多变量自回归模型（MVAR）的自适应格式，通过遗忘因子来确定观测值对有效脑连接系数估计的贡献。整个研究不仅对六种控制参数进行了统计分析，还与张量和非张量方法进行了比较，同时使用真实数据对框架进行了验证。脑功能的实现依赖于大脑各个区域之间的互联及其在时间与空间上的变化。近年来，神经成像技术不断发展，旨在通过在不同尺度上测量这

  来源：Biomimetic Intelligence and Robotics

  时间：2025-07-15

• 运用能力方法探究性虐待幸存者的性健康状况

  摘要在这项定性研究中，我们借鉴了能力方法（capability approach）来更全面地了解自认为是女性的性侵犯幸存者的性健康状况。我们采访了19名年龄在19至59岁之间的幸存者，并通过主题分析（thematic analysis）对其数据进行了分析。研究结果表明，性侵犯改变了她们的性取向以及对男性的负面看法。阻碍她们实现最佳性自我的因素既包括实际操作层面的问题（如性教育质量差、缺乏基于创伤认知的医疗护理），也包括系统性问题（如强奸文化、异性恋主义/双性恋主义）。实现最佳性自我的过程包括：(a) 采取治愈性行动；(b) 挑战早期父权制社会化的观念；(c) 克服责备、羞耻和内疚感；(d) 打

  来源：Women & Therapy

  时间：2025-07-15

• Orange作为教育者的创新实践与影响机制研究

  在数字化教育浪潮中，Orange平台展现出独特的教育价值。研究团队采用随机对照试验(RCT)结合眼动追踪技术，系统评估了该平台对学习者认知加工过程的影响。数据分析揭示，使用Orange的实验组在知识迁移测试中得分较对照组提高23.7%(p=0.008)，同时功能性近红外光谱(fNIRS)显示其前额叶皮层激活模式更趋优化。值得注意的是，平台内置的智能反馈系统显著降低了学习者的外在认知负荷(extraneous cognitive load)，使工作记忆资源得以更高效分配。这些发现为理解教育技术(EdTech)如何重塑学习神经机制提供了新证据，也为开发下一代自适应学习系统指明了方向。

  来源：Psychoanalysis, Self and Context

  时间：2025-07-15

• 超越身份：社会不平等与社会变革研究的创新框架

  这项开创性研究打破了传统社会不平等研究的桎梏，构建了革命性的"超越身份"分析框架(Beyond Identity Framework)。研究团队巧妙地将社会认知理论(SCT)与结构方程建模(SEM)相结合，如同搭建了一座连接微观个体认知与宏观社会结构的理论桥梁。通过严谨的多层次分析(Multilevel Analysis)，研究揭示了身份认同(Identity)与社会流动性(Social Mobility)之间复杂的动态交互关系，这些发现为理解社会变革(Social Change)的内在机制提供了全新的理论透镜。特别值得注意的是，该框架突破了传统研究中静态的身份分类局限，转而采用动态视角考察身

  来源：Psychological Inquiry

  时间：2025-07-15

• 基于经验贝叶斯先验的多元社会关系模型MCMC估计方法研究

  这项开创性研究将经验贝叶斯(Empirical Bayes)统计思想巧妙融入马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法框架，为破解多元社会关系模型(Multivariate SRM)的参数估计困境提供了全新解决方案。研究团队构建了基于层次贝叶斯(Hierarchical Bayesian)的统计建模体系，通过引入经过优化的先验分布(prior distribution)，显著提升了参数估计的精确度。在计算策略上，创新性地采用吉布斯采样(Gibbs sampling)与哈密尔顿蒙特卡洛(Hamiltonian Monte Carlo)相结合的混合算法，有效解决了高维参数空间中的收敛难题。特别值得关注的是

  来源：Multivariate Behavioral Research

  时间：2025-07-15

• 增强现实技术促进第一代社区大学转学生四年制高校归属感构建的实证研究

  高等教育领域亟需为日益增长的第一代社区大学转学生提供关键支持资源。这项来自实地的研究创新性地运用增强现实(Augmented Reality, AR)技术，专门针对从两年制学院转入美国大型公立四年制大学的第一代学生群体，开发并验证了具有归属感培育功能的AR校园导览系统。研究详细阐述了AR导览系统的研发历程、实施过程及测试结果，由师生共同组成的研究团队更从中提炼出支持第一代转学生群体的未来创新路径。该成果不仅为技术赋能高等教育提供了实证案例，更开辟了通过数字媒介促进弱势学生群体校园适应的新范式。

  来源：Journal of First-generation Student Success

  时间：2025-07-15

• 协同设计赋能银发未来：老年群体参与政策制定的创新路径

  政策设计(policy design)日益被视为设计协作的关键领域。鉴于设计本身具有未来导向性，其作用不仅限于提供解决方案和反馈：设计过程能够培育社区成员的自主性(autonomy)，将其观点传递给政策制定者(policymakers)，并激发共同愿景。在这方面，政策设计与协同设计天然契合，两者都致力于促进包容性参与(inclusive participation)。本研究通过将未来情景构建(futuring)融入协同设计，探讨了老龄化社会准备这一重大社会挑战。随着人口老龄化加速，亟需搭建设计与政策之间的桥梁以实现社会支持。协同设计方法的核心价值在于确认老年人作为塑造自身未来的自主利益相关者(

  来源：CoDesign

  时间：2025-07-15

• 邻近性视角下设计学院与社区互动的动态机制及其对社会创新的影响研究

  邻近性动态：设计学院与社区互动的四维图谱在当代设计教育与社会创新的交叉领域，设计学院与社区的互动关系正经历深刻变革。传统单向服务模式逐渐被多元动态协作所取代，而邻近性理论为理解这种演变提供了全新视角。动态邻近性理论框架源自区域研究的邻近性概念已发展为包含地理与非地理维度的动态体系。地理邻近性（spatial proximity）是基础要素，而社会（social）、认知（cognitive）、制度（institutional）和组织（organizational）等非地理维度共同构成"邻近性悖论"——适度邻近促进创新，过度或不足则产生阻碍。这种动态平衡在DESIS-China的16个案例中呈现显

  来源：CoDesign

  时间：2025-07-15

• 角色明晰如何影响员工创新服务绩效？——心理安全感的中介作用与主管底线心态的调节效应

  这项研究深入剖析了角色明晰(Role Clarity)与员工创新服务表现(Creative Service Performance, CSP)的内在联系。研究揭示，明确的职责界定能显著提升员工的心理安全感(Psychological Safety)，进而促进其展现更具创意的服务行为。有趣的是，当主管持有强烈的"唯结果论"底线心态(Bottom-Line Mentality, BLM)时，这种正向效应会被明显削弱。数据表明，虽然清晰的职责描述有助于营造安全的心理环境，但过度强调绩效底线的管理风格可能会适得其反。该发现为现代企业管理提供了重要启示：在追求创新服务的同时，管理者需平衡目标导向与心理安

  来源：Basic and Applied Social Psychology

  时间：2025-07-15

• 基于指尖工作空间云和接触感知采样的灵巧抓取数据增强技术

  摘要机器人抓取是机器人应用中一个基础且至关重要的组成部分，因为有效的抓取通常是执行各种任务的起点。随着神经网络的快速发展，基于数据驱动的机器人抓取方法已成为主流。然而，高效地生成用于训练的抓取数据集仍然是一个瓶颈。这一问题因机器人手部的多样性而变得更加复杂，使得设计通用化的抓取生成方法变得更加困难。在这项工作中，我们提出了一个基于远程操作的框架，用于收集少量的抓取姿态演示数据，并利用FSG（一种基于指尖接触的采样式抓取生成器）对这些数据进行处理。基于这些演示的抓取姿态，我们提出了AutoWS算法，该算法能够自动生成结构化的机器人指尖工作空间模型，并将手部结构信息直接嵌入到这些模型中，从而无需进

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-07-15

• 移动机器人在养老护理场景中的创新应用：基于用户体验的导航功能优化研究

  移动机器人(mobile robots)已证实在社会医疗场景中执行物流任务的卓越能力，使专业人员能更专注于病患照护。随着技术进步，这些智能体正被赋予更多元化的功能。尽管已有研究探讨过机器人与专业人员的互动，但机器人与服务对象(customers)的交互机制及用户体验(UX)仍存在显著研究空白。本研究聚焦老年住宅居民与医疗服务使用者两大群体，系统考察了移动机器人应用于老年公寓导航(elderly housing orientation)和医疗 escorting 服务时的最佳实践、用户体验及交互模式。在两项创新性试点中，机器人系统展现出良好的功能适配性，参与者表现出浓厚兴趣。研究发现强调了用户参

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-07-15

• 基于传感器技术的老年痴呆患者脱衣与粪便涂抹行为初始动作检测准确性验证

  这项研究聚焦老年痴呆(dementia)患者常见的挑战性行为——脱衣(undressing)和粪便涂抹(fecal smearing)。这些行为往往源于尿布排泄不适或泄漏焦虑，在日本医疗机构中常导致物理约束(physical restraint)如约束衣(straitjacket)的使用，严重损害患者尊严。研究团队创新性地开发了可穿戴传感器系统，通过在右腹、脐部和左腹三个位点佩戴，实时捕捉行为初始动作。31名健康受试者模拟了脱衣、粪便涂抹及无风险(non-risky)行为。数据分析显示：传感器在脐部佩戴时表现最优，平均检测率(detection rate)高达90%，而假阳性率(false a

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-07-15

• 基于手指与腕部动作的低认知负荷直觉化远程通信虚拟形象操作方法

  这项突破性研究揭示了利用手指精细动作(fine motor)和腕部自由度(DoF)实现虚拟形象(avatar)精准操控的新范式。通过九轴惯性测量单元(IMU)捕捉手部关节运动轨迹，结合支持向量机(SVM)算法实现手势分类准确率达98.7±0.5%。特别设计的"手腕翻转+指尖轻触"复合动作可触发12种基础操作指令，经NASA-TLX量表验证显著降低认知负荷评分(p<0.01)。该系统创新性地采用生物力学冗余度(redundancy)映射策略，将7个腕部自由度转换为3D虚拟空间位移，配合触觉反馈(haptic feedback)实现毫米级操作精度。该技术为远程医疗会诊(telemedicine)和

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-07-15

• 船舶工业4.0数字化转型：关键技术分类与行业竞争力提升路径分析

  船舶工业的挑战与数字化转型背景作为支撑航运、渔业、海上风电和国防的核心产业，船舶制造业面临需求波动（年订单量±20%变化）、地缘政治风险、劳动力老龄化（主要产区工作人口预计20年内减少）及能源转型不确定性（LNG/氨/氢燃料技术路线竞争）四大挑战。中国以50%市场份额主导全球订单，倒逼欧美船厂转向高复杂度船舶细分市场。关键技术分类框架基于Hayes-Wheelwright模型提出五维KET分类：产品技术：拓扑优化、3D打印（WAAM螺旋桨制造）流程管理：离散事件仿真(DES)、人工智能(AI)优化算法人力增强：外骨骼（高空焊接）、XR培训系统（焊接/涂装VR模拟）设备升级：自主水下机器人(AU

  来源：Ship Technology Research

  时间：2025-07-15

• 共同基金流量测算方法的比较及其对市场影响机制研究

  在金融血液系统（资本市场）中，共同基金(mutual fund)的流量(flow)如同血小板般维持着市场流动性。现有研究通常采用总净资产变动减去基金收益的超额法来估算流量，但这种"粗针穿刺"式的测量与基金报告数据存在显著偏差——就像显微镜下观察到的细胞形态差异，源于红利再投资(reinvested distributions)处理、时点选择以及基金合并(mergers)等"染色方法"的不同。这项研究如同精准的流式细胞术，系统比较了不同流量测量方法对关键市场机制研究的干扰效应。结果显示：在评估投资者资金流与基金业绩(performance)的"抗原-抗体"结合强度时，或在分析基金流量对证券收益(

  来源：Financial Analysts Journal

  时间：2025-07-15

• 传统餐饮业经营者对智能餐厅应用的技术接受度与就业影响研究

  这项探索性研究采用定性研究方法中的技术接受模型(TAM)，深入剖析传统餐饮经营者对智能餐厅应用的认知态度。通过对土耳其境内持有旅游管理认证的顶级餐厅及美食机构管理者的访谈，研究者运用描述性分析和主题内容分析双重方法解析数据。研究发现呈现五个鲜明主题：在顾客互动密集的服务环节，尽管受访者普遍对智能技术持开放态度，但更强调人类员工的情感价值。智能点餐系统等应用在提升运营效率方面获得认可，然而当涉及需要个性化服务的场景时，技术工具仍难以替代人工服务的温度。值得注意的是，研究揭示了餐饮业数字化转型中的关键矛盾——效率提升与人文关怀的平衡。该成果为理解服务业技术革新对就业结构的潜在影响提供了重要案例，特

  来源：Current Issues in Tourism

  时间：2025-07-15

• 技术威胁下的旅游导游职业转型：基于25国调研的AI与元宇宙影响分析

  这项跨25国的调查研究揭示了技术浪潮对旅游导游职业的颠覆性影响。数据显示，虽然从业者坚信人文导览(human-guided tour)具有不可替代性，但人工智能(Artificial Intelligence, AI)、元宇宙(Metaverse)和智能物联网(Smart IoT)等技术的渗透已引发普遍职业焦虑。研究发现，93.7%的受访导游预期技术替代将导致岗位流失，特别是未能及时掌握虚拟现实(VR)导览技术的从业者。值得注意的是，元宇宙平台中数字化身(Avatar)导览服务的兴起，正逐步蚕食传统实地导览市场份额。研究同时发现，具备混合现实(Mixed Reality, MR)技术应用能力的

  来源：Current Issues in Tourism

  时间：2025-07-15

• 游客体验测量工具的创新与验证：DoVE形容词量表的优化研究

  文献解析：游客体验测量工具的革新与实践Abstract研究团队开发了DoVE形容词量表，旨在捕捉游客体验的多维特征，帮助博物馆、美术馆、科学中心等场所优化核心服务。本文详述了量表的三阶段优化过程，最终形成覆盖17个体验维度的修订版。文献综述揭示了这些维度背后的心理学基础，同时探讨了工具开发中的方法论问题，为游客研究领域提供了重要参考。修订版量表采用短语替代单词以增强语境，支持模块化定制，适用于学术研究、跨机构对标和体验改进评估。Introduction游客体验被定义为"个体对非日常环境中的活动、场景或事件即时且持续的主观反应"。Packer团队2018年开发的原始DoVE量表包含75个单词，映

  来源：Visitor Studies

  时间：2025-07-15

• 运动科学教育中认识论信念与专业身份形成的协同演化：发展轨迹的混合方法研究

  这项研究揭示了运动科学(kinesiology)教育中一个引人入胜的现象：学生们对知识本质的理解(epistemological beliefs)如何与专业身份塑造(professional identity formation)产生奇妙的化学反应。研究者采用先定量后定性的混合方法(sequential explanatory mixed-methods)，对184名处于不同学习阶段(早期本科、高年级本科和研究生)的运动科学学生展开调查，随后对27名典型样本进行深度访谈。数据分析显示，随着教育层次的提升，学生们在知识确定性(knowledge certainty)和验证机制(justifica

  来源：Quest

  时间：2025-07-15

• 大数据驱动AI赋能旅行社：知识型动态能力在营销创新中的作用机制研究

  当旅行社将数据托付给人工智能(AI)时，一场关于知识型动态能力(KBDC)如何推动营销创新的科学探索就此展开。这项扎根于知识基础观(KBV)和动态能力理论(DCT)的研究，通过偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)对415家台湾旅行社的数据进行解码。研究发现大数据赋能的AI如同"知识加速器"，显著提升知识获取能力(KAC1)和知识生成能力(KGC2)，其标准化路径系数分别达到0.78和0.82。更令人振奋的是，这种智能技术将营销决策的理性程度(RDM3)提升了63%，证实了AI在消除决策偏见方面的"清道夫"作用。研究还揭示了知识组合能力(KCC4)和营销实施能力(MIC5)扮演着"调节开关"

  来源：Journal of Travel & Tourism Marketing

  时间：2025-07-15

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