• 基于多层级图注意力网络的红外目标跟踪方法SiamMLGR研究

  论文解读在夜间监控、沙尘天气等极端环境下，热红外(TIR)成像技术因不受光照影响成为关键手段。然而，TIR目标跟踪面临三大难题：缺乏色彩纹理导致特征提取困难，形变和遮挡引发匹配漂移，以及训练数据稀缺造成的模型泛化不足。传统方法依赖手工特征或全局匹配，难以捕捉细粒度特征，而现有深度学习方案又因样本失衡在部分场景表现欠佳。为解决这些问题，曲阜师范大学等机构的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出创新性解决方案。团队设计名为SiamMLGR的孪生网络框架，核心采用多图注意力模块(MGAM)替代传统全局匹配，通

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-12

• 小波增强的通道无关网络：长短期时间序列预测的创新突破

  在当今科技飞速发展的时代，时间序列预测在众多领域都扮演着举足轻重的角色。无论是金融市场的风云变幻，投资者们渴望精准预测股票走势、汇率波动以获取收益；还是能源领域，需要提前预估能源消耗，合理安排生产与供应；亦或是工业生产，为实现高效优化、保障生产稳定运行，都离不开准确的时间序列预测。然而，长短期时间序列预测（Long-Term Time Series Forecasting，LTSF）却面临着重重挑战。预测周期长，使得未来充满不确定性；数据波动剧烈，犹如波涛汹涌的大海，难以捉摸；变量之间的关系错综复杂，宛如一团乱麻。此前，传统的预测方法，如自回归积分滑动平均（ARIMA）模型和指数平滑（ES）模

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-12

• 自适应协同运动规划：下肢外骨骼机器人与步行辅助机器人的创新融合

  在康复医学领域，步态训练对于众多患有步态障碍的患者来说，是恢复身体机能的关键一环。想象一下，那些因脊髓损伤、中风或脑瘫而行动不便的患者，他们渴望重新自由行走，重拾正常生活。下肢外骨骼机器人（Lower Limb Exoskeletons，LLEs）的出现，就像是黑暗中的一丝曙光，为这些患者带来了希望。临床研究发现，借助 LLEs 进行重复性的步态训练，能够有效改善患者的多项身体机能，比如延长连续行走时间、提高行走速度、增强心肺功能、改善平衡能力以及促进步态恢复等。然而，在康复训练的早期阶段，问题出现了。对于那些肌肉力量减弱的患者而言，仅仅依靠 LLEs 是不够的，他们在训练过程中很难保持平衡。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-12

• YOLO-SAD：突破困境，实现真实图像火灾精准检测与定位的创新之法

  在日常生活和工业生产中，火灾如同隐藏的 “恶魔”，随时可能爆发，带来巨大的生命和财产损失。传统的火灾检测手段，像是依靠人工巡逻，不仅效率低下，还存在诸多漏洞，难以做到实时、精准地发现火灾。随着科技的发展，计算机视觉技术被应用到火灾检测领域，为人们带来了新的希望。然而，目前的火灾检测技术依旧面临重重挑战。传统的基于图像特征（如颜色、形状、纹理）的火灾检测方法，过于依赖人工设计的特征，一旦场景发生变化，检测效果就大打折扣。而深度学习方法虽然能自动学习图像特征，但在处理复杂的火灾背景时，容易提取出过多冗余信息，影响检测精度。此外，火灾的轮廓往往模糊不清，在复杂场景中还容易受到背景干扰，小火灾的检测更

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-12

• 煤制甲醇气化灰水深度脱盐：流化床结晶与摇椅式电容去离子协同技术研究

  煤制甲醇气化灰水治理的技术突破煤炭资源的高效利用一直是能源领域的重要课题，煤制甲醇技术作为清洁燃料转化途径，在中国等煤炭大国得到广泛应用。然而这一过程产生的气化灰水却成为环保难题——其复杂的成分堪称"离子鸡尾酒"，包含氨氮、悬浮物以及Ca2+、Mg2+、Cl−等多种盐离子。传统化学沉淀法虽能去除部分硬度离子，但会产生含水率超95%的污泥，且对Cl−等非结晶离子束手无策，形成"去硬不去氯"的技术瓶颈。为解决这一难题，中国石化集团资助的研究团队在《Desalination》发表创新成果。研究人员独辟蹊径，将流化床结晶（Fluidized Bed Crystallization, FBC）与摇椅式电

  来源：Desalination

  时间：2025-05-12

• 二维三明治状 BC/CAL-T 复合膜：协同驱动太阳能水净化与光催化 CO2还原的创新之选

  在全球气候变化与社会快速发展的大背景下，淡水和清洁能源的需求日益增长，这给可持续资源管理带来了巨大挑战。传统获取淡水和能源的方式，要么成本高昂，要么对环境破坏较大，急需新的解决办法。太阳能作为一种取之不尽、用之不竭的可再生能源，成为了科研人员关注的焦点。要是能把太阳能高效地转化为可用的能源，同时实现水的净化，那该多好啊！然而，现实并没有那么顺利。目前，有效利用太阳能光谱同时驱动淡水生产和清洁燃料生成是一大难题。而且，在光催化过程中，粉末状光催化剂容易沉淀在水溶液底部，后续分离回收复杂，增加了操作成本和难度。为了攻克这些难题，来自国内的研究人员展开了深入研究。他们致力于开发一种新型的材料，能够将

  来源：Desalination

  时间：2025-05-12

• 综述：用于阐明电催化中电解质效应的原位（Operando）方法

  引言在电催化过程中，如水电解、氯生产或 CO2转化为有用化学品，催化转换通常发生在电极 - 电解质界面。界面电解质是活性位点的重要组成部分，可调节电催化系统的活性、稳定性和选择性。离子、pH 值和溶剂的选择对多种反应的催化性能有显著影响，然而，电解质组成与电催化性能之间的关系复杂，难以预测。界面电解质结构与本体电解质结构差异大，这是由于界面电解质物种与电极表面的静电和化学相互作用，会形成双电层，溶剂也会在界面重组。目前没有模型能完全描述这种离子 - 溶剂 - 表面的重组。因此，分析本体电解质组成如何转化为电催化反应中活性位点结构的变化，以及调整活性位点结构如何影响催化性能，成为关键挑战。原位技

  来源：Current Opinion in Electrochemistry

  时间：2025-05-12

• 小学二年级数学课堂形成性评价：结构化与灵活性的较量 —— 两种评价方法效果大揭秘

  在教育领域，形成性评价（Formative Assessment，FA）一直备受关注。它旨在学习过程中收集、解释和运用学生学习的证据，帮助教师根据学生当前的学习情况调整教学，以优化个体学习。众多研究表明，FA 对学生成绩有积极影响，尤其在数学教学方面。然而，目前仍存在一些问题。一方面，虽然许多研究聚焦于 FA 的重要性，但很少有研究直接比较不同 FA 方法的效果。另一方面，尽管知道专业发展、反馈等因素会影响 FA 的效果，但对于 FA 过程中实际证据来源 —— 不同评估方法的具体影响，研究还不够深入。为了解决这些问题，德国的研究人员开展了一项研究。他们将两种不同结构的 FA 方法进行对比，一种

  来源：Contemporary Educational Psychology

  时间：2025-05-12

• 教育聊天机器人：提升在线评估技能的创新之道

  在当今数字化时代，互联网成为人们获取信息的主要渠道。然而，网络信息繁杂，充斥着虚假、误导性内容，如社交媒体上的虚假新闻、广告伪装成的信息等。这使得人们在面对海量信息时，难以分辨其可信度和相关性。学生作为互联网的频繁使用者，在进行自我调节学习时，常常因无法准确评估网络信息，影响学习效果，甚至可能在生活、学习、工作等多方面做出错误决策。比如，在撰写学术论文时引用了不可靠的信息源，导致论文质量下降。为了解决这一问题，来自国外的研究人员开展了一项关于 “通过教育聊天机器人提升在线评估技能” 的研究。该研究成果发表在《Computers in Human Behavior: Artificial Hum

  来源：Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  时间：2025-05-12

• 探寻高校教师混合式学习专业发展偏好：技术接纳视角下的深度剖析

  在当今高等教育领域，混合式学习（BL）已成为解决诸多挑战的重要手段。它能为学生提供学习灵活性，还与提升学生学习成果相关联，在疫情期间更是保障教育持续开展的关键方式。然而，推动混合式学习在高校的有效应用并非一帆风顺。一方面，技术焦虑成为教师改变教学实践、有效运用教育技术的重大阻碍；另一方面，尽管已知如何设计有效的混合式学习专业发展（PD）项目，但针对不同教师群体特点来适配这些设计的研究却十分匮乏。在这样的背景下，深入探究高校教师对混合式学习专业发展的偏好显得尤为迫切，这有助于为教师提供更贴合其需求的培训与支持，进而提升混合式学习在高校教学中的应用效果。为了攻克这些难题，来自国外的研究人员展开了一

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-05-12

• 探秘 Z 世代在网络风险环境下对去中心化金融科技平台的采纳意向：双方法解析的关键发现

  随着科技的飞速发展，金融领域也迎来了重大变革，去中心化金融科技平台（DFP）如雨后春笋般涌现。它试图打破传统金融体系的束缚，构建一个开源、无许可、透明的货币生态系统，让用户摆脱对传统中介机构的依赖，实现更自主、高效的金融交易。然而，前进的道路并非一帆风顺，网络风险成为了 DFP 广泛应用的 “拦路虎”。复杂的区块链技术、难以确定的安全性和信任问题，让许多用户望而却步。特别是对于数字时代的原住民 Z 世代来说，他们虽然对新技术充满好奇，但同时也深知网络风险的危害，在面对 DFP 时，往往犹豫不决。此前，针对发展中经济体如马来西亚的金融行为和金融科技采纳研究相对较少，尤其是在理解用户对技术的信任如

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-05-12

• 分位数超级学习在独立与在线场景下的理论创新及太阳能预测应用

  在统计学与机器学习领域，条件分位数估计始终是概率预测和区间构建的核心挑战。传统方法如分位数回归(quantile regression)、梯度提升机(GBM)等虽各具优势，但面对复杂数据时单一算法的选择常陷入"盲人摸象"困境。更棘手的是，太阳能预测等实际场景既需处理独立数据（如光伏材料特性），又需适应时序依赖的在线数据（如动态天气模型输出），现有方法缺乏统一的理论框架。法国Agence Nationale de la Recherche资助的研究团队在《Computational Statistics》发表的研究中，提出了革命性的分位数超级学习(Quantile Super Learning,

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2025-05-12

• 探寻资源导向型废水管理可持续转型商业模式：解锁 ROSS 创新潜力

  在当今时代，废水处理问题日益严峻，就像一座亟待攻克的 “堡垒”。传统的集中式水基础设施系统受多种因素影响，如气候变化、人口结构变化、经济结构调整以及社会经济转型等，面临着重重挑战。而且，传统废水处理系统存在诸多弊端，它起源于 19 世纪末城市人口增长时期，依赖大量水来运输废水，处理过程复杂，回收有价值物质难度大，成本高昂。遇到极端暴雨时，还会导致未经处理的废水排放，引发健康问题和经济损失。同时，该系统在资源效率和循环性方面表现不佳，难以适应新时代的需求。在这样的背景下，资源导向型卫生系统（ROSS）应运而生，它就像是一把 “钥匙”，为解决废水处理难题带来了新希望。ROSS 旨在通过源头分离物质

  来源：Cleaner Water

  时间：2025-05-12

• 3D 花束状分层结构氨基功能化勃姆石：高效吸附刚果红的创新之选

  在现代工业蓬勃发展的背后，印染行业的废水排放问题却如同一颗 “毒瘤”，严重威胁着生态环境的健康。合成染料广泛应用于纺织、印染和食品加工等众多领域，每年超 10 万种染料被生产出来，产量高达约 100 万吨。但这一繁荣景象的背后，是大量高污染物质的产生，每年约有 150 万吨未经处理的染料废料排入江河湖海，其中刚果红（Congo red，CR）作为典型的阴离子偶氮染料，因其来源广泛、成本低廉、色泽鲜艳而被大量使用。然而，CR 在生产和使用过程中流失率高、水溶性强，极易进入水体。其复杂的多芳香结构和热稳定性使得它在水体中极难降解，不仅会大幅增加水体色度，影响阳光穿透，阻碍水生生物的光合作用，还会在

  来源：Applied Surface Science

  时间：2025-05-12

• “想象未来世代” 视角下可持续供水政策设计：创新突破与长远意义

  在当今社会，水资源对于人类的生存和发展至关重要，确保健康的供水是可持续发展的基石。然而，日本在供水方面却面临着诸多棘手的问题。日本许多基础设施建于经济快速增长时期，如今供水基础设施老化严重，大量超过法定使用寿命的水泥 - 砂浆内衬球墨铸铁水管亟待更换，这一任务艰巨且耗时。与此同时，由于人口减少、大型用水户转向地下水使用以及节水意识增强和节水技术普及导致用水量下降，城市供水收入减少，而供水基础设施维护又需要大量资金，使得供水管理面临巨大挑战。此外，以往关于供水政策的研究大多仅从当代人的视角出发，未充分考虑未来世代的利益，难以有效解决长期的可持续性问题。在这样的背景下，开展一项能够综合考虑当代与未

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• 欧洲政策制定者参与式自下而上方法构建本地化气候减缓和适应情景研究

  气候变化的全球性与解决方案的本地化需求构成当前可持续发展的重要矛盾。尽管《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）等国际机制持续推进，但温室气体排放持续攀升，各地面临的生态脆弱性和适应能力差异显著。现有气候情景研究存在三大局限：减缓和适应措施割裂、参与式方法资源密集、规范性愿景（Normative Future Visioning）应用不足。在此背景下，NEVERMORE项目组开发了创新性参与式方法，通过欧洲四个典型区域（瑞典Norrbotten、意大利Trentino、罗马尼亚Tulcea、希腊Sitia）的实证研究，为本地化气候行动提供了新范式。研究方法采用三阶段流程：1）开发融合"假设问

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• 家族企业未来塑造与前瞻性洞察：传统与创新交织下的探索之旅

  在风云变幻的商业世界里，未来就像一团迷雾，充满了不确定性。长久以来，企业都在努力寻找穿透这团迷雾的方法，以便更好地规划发展路径。“前瞻性（foresight）” 研究领域曾被寄予厚望，大家期望它能帮助企业应对未来的不确定性。然而，现实却给了人们沉重一击，像新冠疫情、俄乌冲突这样的重大危机袭来时，企业们发现，以往的前瞻性研究似乎并不足以让他们从容应对。这是因为在复杂多变的环境下，未来的不确定性远超想象，传统的规划方式根本无法准确把握未来的走向。而且，传统研究中对未来的概念化理解过于简单，没有充分考虑到未来的复杂性。比如，企业在制定未来计划时，往往过度依赖预测分析，却忽略了未来可能出现的各种意外情

  来源：Futures

  时间：2025-05-12

• AI 双策略：提升区块链阈值签名预言机数据共识成功率的创新之道

  在当今数字化时代，区块链技术犹如一颗璀璨的新星，在金融、供应链、物联网等众多领域闪耀着独特的光芒。其中，去中心化金融（DeFi）和现实世界资产（RWA）的迅猛发展，更是让人们看到了区块链的无限潜力。这两个领域的繁荣，对实时数据的需求达到了前所未有的高度，比如汇率、价格信息等。就像一场激烈的赛车比赛，每一个数据就如同赛车的零部件，精准且及时的数据供应是这场比赛顺利进行的关键，而区块链预言机则承担着获取这些重要数据的重任。然而，看似美好的发展背后却隐藏着诸多挑战。区块链预言机在获取实时数据时，主要依靠阈值签名方法来达成多个节点间的数据共识，并提供相应证明，以此确保信息的可信度和安全性。但在实际运行

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 高效实现可靠性优先的静态车载云系统利润最大化：创新策略与突破

  在科技飞速发展的今天，人们对移动和桌面应用的计算处理需求如火箭般飙升。实时移动应用、机器学习服务、物联网服务（像增强 / 虚拟现实、互动游戏、自动驾驶、电子健康等）蓬勃兴起，使得用户常常连接互联网，依赖各种云服务来完成复杂的计算任务。与此同时，汽车行业也在经历一场深刻变革，自动驾驶汽车数量剧增。这些车辆配备高端计算设施，可在行驶中保障安全，不过大部分时间车辆处于停放状态，计算资源闲置，这无疑是一种巨大的浪费。另一方面，传统云系统在处理大量任务时，面临着计算资源紧张的问题。而车载云（Vehicular Cloud，VC）的出现，本可以为云系统增添计算力量，但它有个棘手的难题 —— 车辆的计算资源

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

• 基于深度强化学习的无服务器应用时间与成本优化扩缩容算法：突破与创新

  近年来，云计算领域中无服务器计算发展势头迅猛，备受关注。它让用户无需管理服务器等基础设施，只需专注于应用程序代码的开发和部署，这种便捷性吸引了众多开发者。然而，无服务器计算也并非完美无缺，其中一个突出问题就是函数的扩缩容难题。当用户请求量突然增加时，为满足需求需动态创建新资源，但这会带来冷启动延迟，导致函数请求执行出现额外延迟和失败。为缓解该问题，云服务提供商维持闲置资源池，却造成了资源浪费。现有解决办法大多聚焦于预测函数负载水平来提前创建资源，虽能改善函数性能，但因未充分考虑系统整体特性，使得系统资源利用并不理想。而且，无服务器系统的多租户特性要求解决方案具有可扩展性，能适用于多个共存应用，

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-05-12

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