• 长度重构：数据有限型渔业管理的创新之钥

  在渔业领域，准确评估鱼类种群状况对于实现可持续捕捞、避免过度捕捞至关重要。而真实的渔获体长组成数据，就像是一把关键的 “钥匙”，能为渔业管理者打开了解鱼类种群现状和确定参考指标的大门。可现实却很 “骨感”，这些体长数据常常受到各种因素的干扰，导致其存在偏差。比如，捕捞压力的变化会让鱼类种群的平均体长和整体体长结构朝着小型化发展；不同的地理位置，像沿海和远洋，捕获的鱼体长差异明显；还有选择性捕捞偏差，部分体长的鱼被捕捞，使得观测到的体长分布无法反映真实种群结构；甚至连海洋温度的变化，也会因影响鱼类的生存、繁殖和新陈代谢，进而改变其体长结构。在数据匮乏的情况下，利用这些有偏差的数据进行渔业种群评估

  来源：Fisheries Research

  时间：2025-05-13

• DIO-RegNet：黄斑水肿检测的深度学习创新方案，准确率高达 99.44%

  在人类视觉系统中，视网膜就像一台精密的 “图像传感器”，负责捕捉光线并转化为神经信号传递给大脑，让我们得以看清这个五彩斑斓的世界。而黄斑，作为视网膜上至关重要的区域，更是承担着精细视觉和色觉的关键任务。然而，黄斑水肿（Macular Edema，ME）这一 “健康杀手” 却悄然威胁着人们的视力。ME 是指视网膜黄斑区域出现液体积聚，导致视网膜增厚的病症，是糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，DR）、年龄相关性黄斑变性等多种眼部疾病的常见症状。如果不能及时发现和治疗，ME 可能会严重损害视力，甚至导致失明。随着医学成像技术的飞速发展，光学相干断层扫描（Optical Co

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-13

• 突破技术瓶颈：81Kr 实现 1 kg 南极冰精准测年，助力古气候研究新突破

  在探索地球气候演变的漫长征程中，冰芯宛如一部珍贵的 “气候史书”，默默记录着过去气候的万千变化。然而，要读懂这部 “史书”，精准确定冰芯的年代至关重要。传统的冰芯定年方法，像层计数、地层匹配和轨道调谐等，在面对复杂情况时却力不从心。比如，当冰芯底部地层受到干扰或冰层变薄时，这些方法就难以准确测定年代，导致大量冰芯底部的古气候信息因年代不明而无法被充分解读，这无疑成为了古气候研究前进道路上的 “绊脚石”。81Kr（半衰期为 229 千年）作为一种理想的放射性同位素，本可为 3 万年至 100 万年以上的水和冰进行测年，但因其在环境中的同位素丰度极低（81Kr/Kr = (9.3 ± 0.3) ×

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-13

• 基于连续级联动力学解耦协议的微波量子外差传感技术实现GHz磁场高精度探测

  在量子传感领域，固态自旋缺陷因其卓越的磁探测能力被誉为"纳米尺度的MRI扫描仪"。然而当这些量子传感器遭遇强非均匀展宽环境时，犹如精密的钟表被置于狂风之中——自旋相干时间T2急剧缩短，导致传统外差测量方案难以兼顾频率分辨率与振幅灵敏度。特别是在六方氮化硼（hBN）这类二维材料中，硼空位（VB-）自旋与邻近氮核（14N）产生的47 MHz超精细相互作用，使得室温下相干时间被限制在100 ns以内，严重制约了其在GHz频段的应用潜力。英国埃克塞特大学的研究团队在《Nature Communications》发表的研究中，创新性地将连续级联动力学解耦（CCDD）与量子外差技术相结合，开发出能同时解析

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-13

• 气液两相泡流纺丝技术制备水伏柔性电子器件及其在智能诊疗中的应用

  在可再生能源与智能医疗领域，如何通过环境水分交互实现无化学反应发电，是水伏技术（Hydrovoltaic）的核心挑战。传统功能性纤维难以兼顾能量收集与传感性能，主要受限于水分传输行为的精准调控。蜘蛛丝的多模态纺丝机制与植物（如猪笼草）的定向输水结构为这一难题提供了仿生灵感，但现有纺丝技术难以复现复杂形态，且MoS2等二维过渡金属二硫化物（TMDC）的质子扩散特性尚未在纤维结构中充分开发。为解决这些问题，东华大学的研究团队在《Nature Communications》发表论文，提出气液两相泡流纺丝技术。该研究通过模拟蒸汽冷凝器中气液混合流动现象，结合计算流体动力学（CFD）模拟，设计出可编程气

  来源：Nature Communications

  时间：2025-05-13

• 超声技术揭秘太空任务中心血管系统奥秘：助力预防直立性低血压的关键研究

  在太空任务中，研究人员利用超声方法对人体心血管系统展开研究。他们对 26 名宇航员在发射前、任务期间（时长 8 至 438 天）和着陆后，进行了心血管系统的整体超声检查（包括超声心动图、二维超声心动图和血管多普勒超声），以及下体负压（LBNP）下血流动力学反应的研究（对脑动脉和股动脉进行多普勒超声检查）。总体而言，在静息状态下进行了 200 多次检查，在 LBNP 测试中进行了 124 次检查。研究发现，在微重力环境下，由于不再需要对抗重力来调节血管张力，这种调节机制逐渐丧失。缺乏重力刺激，使得心脏水平以下所有血管区域的动脉阻力减弱，血液重新分布到血管阻力较低的区域，导致颈脑和腹部区域出现静脉

  来源：Human Physiology

  时间：2025-05-13

• 脉冲紫外线技术助力满足行星保护要求任务：航天器模块表面深度消毒的关键突破

  该研究展示了利用高强度紫外线（UV）辐射对航天器模块结构暴露表面（包括形状复杂的表面）进行深度消毒的可行性。研究确定了能确保对由各种材料（聚合物、光敏基质、半导体、金属等）制成的表面，针对最耐紫外线的产芽孢细菌实现高效消毒的模式和方法。实验显示，在必要的装配操作过程中，脉冲紫外线辐射可作为一种具有灭活特性的物理剂，用于模块大型结构元件的表面消毒。在污染不同构型表面模块元件的微生物菌株上，脉冲紫外线辐射的抗菌效果得到了验证。研究测定了微生物表面污染的初始水平，使用 UIKb - 01 Alpha 装置中的氙灯可实现 100% 的消毒效果。

  来源：Human Physiology

  时间：2025-05-13

• 综述：水稻稻曲病防治技术综述：近期研究与未来展望

  摘要全球水稻供应正遭受由真菌 Ustilaginoidea virens 引起的水稻稻曲病（RFS）的威胁，这一病害会导致水稻产量大幅下降以及品质降低。在过去几十年间，人们研发出了从先进生物技术到传统农耕实践等多种策略来对抗此病。纳米技术的发展为防治 RFS 开辟了新途径，能提升病害防控策略的精准性与有效性。本文全面综述了水稻稻曲病的长期治理策略，重点关注多组学方法与纳米技术的结合应用。文章回顾了 RFS 防治的历史背景，评估了传统技术的优劣，探索了纳米技术应用（如纳米农药、纳米传感器、纳米制剂）、诊断技术发展、基因组编辑、分子育种以及代谢工程的最新进展，强调了这些技术对全球不同水稻种植区 R

  来源：Planta

  时间：2025-05-13

• 创新纳米疗法：常春藤皂苷靶向 PI3K/Akt 和 OPRL 通路治疗铜绿假单胞菌性角膜炎

  在眼科疾病的治疗领域，铜绿假单胞菌引起的细菌性角膜炎是个棘手的难题。它就像眼睛健康的 “大反派”，每年在全球范围内导致约两百万例感染，严重时可引发剧烈的眼部炎症反应，甚至造成不可逆的失明。目前，治疗这种疾病面临着重重挑战。一方面，铜绿假单胞菌对多种常用的抗菌药物产生了耐药性，传统的治疗方案逐渐失效；另一方面，其具有多种毒力因子，如通过菌毛进行的抽搐运动、产生的绿脓菌素以及 oprL 基因等，这些都让治疗过程变得复杂。在这种背景下，寻找新的治疗方法迫在眉睫。来自开罗大学药学院、未来大学埃及分校药学院等研究机构的研究人员，开展了一项极具创新性的研究。他们将目光聚焦于 Hedera helix L.

  来源：Natural Products and Bioprospecting

  时间：2025-05-13

• 水蕹菜与牛粪共发酵提升生物甲烷：高效沼气净化技术新突破

  在当今能源领域，化石燃料长期占据主导地位，全球 80% 以上的能源消耗都依赖于它。但这种过度依赖带来了一系列棘手问题：资源迅速消耗，仿佛沙漏里的沙子，不断减少；社会能源供应的稳定性也受到影响，时不时出现供应紧张的局面；更严重的是，大量的温室气体（GHG）排放，如同给地球盖上了一层越来越厚的 “棉被”，加速全球气候变暖。在广大农村和经济欠发达地区，能源获取困难成为阻碍经济发展的 “绊脚石”，陷入贫困循环。在此背景下，沼气技术作为一种创新的能源生产和废弃物管理方式，逐渐进入人们的视野。沼气由有机物厌氧消化（AD）产生，主要成分甲烷（CH₄）用途广泛，能用于烹饪、取暖和发电。同时，它还能减少有机废弃

  来源：Fuel

  时间：2025-05-13

• 电子制造业中智能机器人技术的可持续性评估：基于圆形直觉模糊集的决策框架

  在电子产品需求爆炸式增长的时代，制造业正面临一场效率与可持续性的双重考验。随着工业4.0技术的普及，智能机器人(STs)已成为提升生产效率的利器——它们能24小时不间断工作，将错误率降低50%，还能让工人远离危险工序。但硬币的另一面是：动辄数百万的投资成本、复杂的维护需求，以及令人纠结的技术选择难题。更棘手的是，不同专家对机器人性能的评价往往充满模糊性，有人说"能耗表现优秀"，有人则认为"只是中等水平"。这种评价的不确定性，让电子制造企业在技术选型时如同雾里看花。正是为了解决这个痛点，来自多个机构的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表了一项创新研究

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• TuTR：双层张量分解助力时序知识图谱补全的创新突破

  在当今数字化时代，知识图谱（Knowledge Graph，KG）作为一种强大的知识表示工具，广泛应用于众多领域，如智能问答系统、社交网络分析、医学推荐等。它将现实世界中的知识和事实以图结构的形式呈现，其中的节点代表实体，边则表示实体之间的关系。然而，传统的静态知识图谱（Static Knowledge Graph，SKG）存在一个显著的缺陷 —— 固有不完整性。例如，在关于人物关系的知识图谱中，可能会缺失某些人的亲属关系信息，这无疑会影响其在下游应用中的实际价值。于是，知识图谱补全（Knowledge Graph Completion，KGC）技术应运而生，旨在预测缺失的实体，以完善知识图谱

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 攻克论证挖掘难题：精准识别论证与预测错误的创新之道

  在当今人工智能飞速发展的时代，计算论证作为人工智能领域一颗冉冉升起的新星，正发挥着越来越重要的作用。它为知识表示、自动推理以及解释生成等提供了有力工具，广泛应用于决策制定、推荐系统等多个领域。在这些应用场景中，基于文本的系统想要取得成功，自动识别自然语言表达的论证至关重要。然而，现实却给这一领域的发展带来了诸多挑战。尽管近年来论证挖掘（AM）取得了一定进展，但由于任务本身的复杂性，现有的论证识别方法仍存在不少问题。这些方法识别出的论证中常常出现错误，可分为低水平错误（指不正确的标记级预测）和高水平错误（指识别出的论证存在不准确之处） 。这些错误不仅降低了分割任务的准确性，还对依赖准确识别论证单

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 基于声纳与水下相机的多模态目标检测：物体阴影特征生成与显著性信息的创新应用

  随着海洋探索的不断深入，对海底环境进行高精度检测成为了极为迫切的需求。想象一下，在深邃神秘的海洋中，各类水下设施的安全监测、海底资源的勘探以及水下考古等工作，都离不开精准的水下目标检测技术。然而，目前的水下目标检测面临着诸多难题。一方面，光学图像在水下会受到光线传播的限制，导致可见度有限；另一方面，声纳图像虽然能够有效克服电磁波在水下传播的缺陷，但却存在噪声多、分辨率低、受海水介质影响产生图像畸变等问题 。而且，传统基于单一模态图像的目标检测算法，无论是传统方法还是基于深度学习的方法，都难以满足水下复杂环境的检测需求。在数据方面，基于声纳的检测面临数据集数量有限、样本少的困境，甚至常常出现待检

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 轻量化空间位置通道注意力模块SLCAM：提升图像分类精度的跨维度交互新方法

  在计算机视觉领域，注意力机制通过模仿人类视觉系统的选择性感知特性，已成为提升模型性能的关键技术。然而，现有方法如SENet、CBAM等仅聚焦单一维度的特征优化，难以捕捉空间位置与通道间的跨维度依赖关系，导致长程依赖建模不足和计算资源浪费。这一瓶颈制约了复杂场景下图像分类精度的进一步提升。针对上述问题，中国研究人员提出轻量化空间位置通道注意力模块（Spatial Location Channel Attention Module, SLCAM）。该创新性设计通过四分支并行结构，同步计算特征图的水平、垂直空间及通道注意力权重，首次实现三维信息的协同优化。相关成果发表于《Expert Systems

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 重新思考时间序列预测的分解方法：从时间模式中学习 —— 创新模型提升预测精度

  在当今数据驱动的时代，时间序列数据广泛存在于各个领域，从天气预报到交通流量预测，再到工业生产控制，它的身影无处不在。时间序列预测（TSF）旨在从历史数据中挖掘未来趋势，然而这一过程却困难重重。随着序列长度的增加，时间和内存复杂度急剧上升，传统方法在处理长序列时显得力不从心。目前，滑动窗口技术被广泛应用于时间序列预测。它将长序列分割成短且易处理的子序列，帮助模型捕捉局部依赖关系，在短期预测中取得了不错的效果。但当窗口长度延长，问题也接踵而至。一方面，扩展的窗口设计仍会截断完整的时间上下文，影响模型学习多尺度时间依赖的能力；另一方面，从原始序列中提取可靠的全局时间模式异常困难。现有的基于分解的方法

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-05-13

• 创新数据归一化与集成学习：开启心力衰竭精准预测新篇

  在全球范围内，心脏疾病是危害人类健康的 “头号杀手”，其中心力衰竭更是让无数患者深受折磨。心力衰竭患者常伴有呼吸急促、疲劳等症状，不仅频繁住院，生活质量大打折扣，寿命也明显缩短。据统计，发达国家约 1% - 2% 的成年人受其影响，全球有 2600 多万人患病，70 岁以上人群患病率更是高达 10% 以上，且患病人数还在逐年攀升，治疗费用也水涨船高。因此，早期精准预测心力衰竭就显得尤为重要，它能帮助患者及时干预，降低并发症风险，减少治疗费用。然而，由于心力衰竭发病机制复杂，个体风险因素差异大，开发精准的预测模型困难重重。尽管机器学习技术已广泛应用于该领域，但模型性能受数据预处理质量影响极大。在

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-13

• 紧凑稀疏原型校准网络：旋转机械少样本连续故障诊断的创新突破

  在现代工业体系里，旋转机械是极为关键的部分，就像工业生产这部庞大机器上的 “螺丝钉”，虽小却至关重要。它的稳定运行直接关系到生产制造流程能否顺利进行。可由于其工作环境恶劣，长期高强度运转，各种故障就像潜伏的 “小怪兽” 时不时冒出来，给生产带来安全隐患。所以，及时准确地诊断出旋转机械的故障，成为保障工业系统可靠性的 “金钥匙”。随着科技发展，深度学习凭借强大的非线性建模能力，为机械故障诊断开辟了新道路，众多基于深度学习的智能诊断模型纷纷涌现。但这些模型大多在 “理想国” 里运行，假设训练时能获取所有故障类别的完整数据。然而现实很 “骨感”，工业生产中故障数据是随系统运行不断产生的，想提前收集到

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-13

• 森林火灾救援中直升机调度与路径规划：新型蚁群优化算法的创新应用

  在全球气候变暖与人类活动影响下，森林火灾愈发频繁且火势凶猛。想象一下，熊熊烈火在广袤森林中肆虐，无情吞噬着树木，威胁着周边居民的生命财产安全。传统的森林火灾救援手段在应对这些复杂多变的火情时，逐渐暴露出诸多问题。就拿直升机路线规划来说，以往的方法常常局限于单阶段调度，要么只是在执行任务前进行离线预规划，完全不考虑实际执行过程中可能出现的突发状况；要么仅依据直升机当前的姿态进行在线反应式调整，却忽略了前期的统筹安排，缺乏对整个飞行过程全面、系统的规划。而传统的蚁群优化（ACO）算法在应用于这类问题时，也麻烦不断。由于初始搜索解过于随机，后续搜索阶段又受到禁忌列表的限制，导致算法容易过早收敛，稳定

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-13

• 基于预滤波和比例仿射投影符号算法的助听器自适应反馈消除方法研究

  研究背景与意义开放耳式助听器长期面临声学反馈这一"顽疾"——当麦克风拾取到扬声器信号时，会形成闭合环路，引发啸叫并限制最大增益。传统预测误差法(PEM)虽能通过预滤波降低信号相关性，但其核心的归一化最小均方(NLMS)算法在反馈路径突变或存在脉冲噪声时表现欠佳。与此同时，网络回声消除领域已成功应用的比例仿射投影符号算法(PAPSA)因其对稀疏系统和脉冲噪声的鲁棒性备受关注，但受限于助听器闭环系统中输入/输出信号的高度相关性，该技术始终未能在AFC领域取得突破。为攻克这一难题，国内某研究机构团队创新性地将PEM框架与改进型比例仿射投影符号算法(IPAPSA)相结合，在《Digital Signa

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-13

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