• 综述：关于从煤炭及基于煤炭的固体废弃物中提取战略金属的综述：通过废物回收和工艺整合迈向绿色创新

  本文针对全球能源转型与清洁技术发展背景下，战略金属需求激增与煤基固体废物处理难题并存的现状，系统性地构建了从物理预浓缩到超临界CO₂分离的全流程绿色回收技术框架。研究聚焦于火电厂产生的飞灰与煤矸石两大主要煤基固废，揭示出其中锂、镓、锗、稀土等战略金属的赋存规律与提取瓶颈，提出了具有创新性的多技术耦合解决方案。在技术路线设计方面，研究团队首先通过密度梯度分选、磁选-浮选联合工艺等物理预浓缩手段，将金属富集效率提升至传统工艺的2-3倍。实验数据表明，经三次物理预浓缩处理后的煤矸石样品，其镓含量从原始的0.15%提升至0.68%，同时金属性能指数（API）达到1.8，显著优化后续化学处理条件。针对煤

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2025-12-03

• 通过双过程碳固定方法提高基于碳化物渣的材料中的碳固定能力

  在碳减排成为全球性议题的背景下，中国学者周风鸽、孙露露等团队围绕煤矿地下空间二氧化碳封存材料性能优化展开研究。该项目聚焦传统碳化渣基材料在孔隙堵塞问题上的技术瓶颈，通过创新性工艺组合提出双过程碳固定解决方案，为工业固废资源化与地质封存技术融合提供了新思路。研究基础源于碳捕集与封存（CCUS）技术的工程化应用困境。当前主流封存材料虽具备低成本优势，但存在吸附容量受限、孔隙结构易堵塞等缺陷。团队通过文献调研发现，全球碳捕集年排放量已达37.8亿吨（IEA,2025），而我国废弃矿井空间占比超过60%，亟需开发高效稳定的封存材料体系。这为实验设计提供了明确方向——在传统碳化渣材料基础上，通过工艺创新

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-12-03

• 在异质含水层中，利用综合地下水循环井和泵抽处理方法进行污染物修复的有效性及优化策略

  本文针对异质含水层中集成地下水循环井（GCW）与泵送回灌技术（P&T）的优化设计问题展开研究，通过数值模拟揭示了关键影响因素及工程实践启示。研究基于三维地下水流动与溶质传输理论，构建了包含50×50×20网格的数字化模型，重点考察了水文地质参数异质性、井网布局与运行模式对污染去除效率的影响。### 一、研究背景与核心问题地下水污染治理面临含水层非均质性的严峻挑战，特别是低渗透（K<0.05 m/d）区域因污染物迁移受阻成为治理难点。传统P&T技术虽应用广泛，但存在效率低下、长期运行反弹等问题（Brusseau等，2014；Zha等，2019）。GCW通过诱导垂向循环流促进污染物迁移，但其效能高

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-12-03

• 基于多样性协方差意识的prompt学习方法在视觉-语言模型中的应用

  这篇论文聚焦于提升视觉语言模型（VLM）在少样本学习任务中的表现，针对现有prompting方法在特征空间分布建模上的不足，提出了一种名为DCA（Diverse Covariance-Aware）的框架。研究团队来自西安交通大学软件工程学院，通过改进传统prompting策略中的距离度量方式和文本提示生成机制，显著增强了模型对不同下游任务的适应能力。### 核心问题与挑战当前视觉语言模型如CLIP虽然在预训练阶段建立了强大的跨模态表征能力，但在实际应用中面临两大痛点：其一，少样本场景下模型难以捕捉复杂类内特征分布差异，导致误分类；其二，传统prompting方法依赖静态或单一动态模板，难以适应

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-03

• MambaFusion：基于状态空间模型的多模态3D物体检测中的物体-场景融合技术

  本文针对多模态3D目标检测中存在的几何差异和特征对齐难题，提出了一种名为MambaFusion的新型框架。该研究由中国科学院大学团队完成，主要贡献体现在通过双分支结构融合LiDAR与RGB相机数据，同时解决了计算复杂度与上下文建模的矛盾。在技术路线方面，传统方法存在两大缺陷：首先，基于场景中心的BEV空间融合会放大背景信息占比过高的问题，导致前景目标特征被稀释；其次，纯对象级融合容易忽略场景语境对目标检测的影响。针对这些痛点，研究团队创新性地构建了双重融合机制。Object-Mamba模块作为核心组件，采用网格排序策略将不同模态生成的候选目标进行空间对齐。具体而言，系统首先通过 heatmap

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-03

• 基于主题感知的上下文学习和词汇投影的查询扩展方法，用于开放领域的密集信息检索

  本研究针对开放域密集检索中的核心挑战，提出了一种融合主题感知上下文学习与关键词投影的增强方法。当前密集检索系统虽然通过将查询和文档映射为密集向量进行相似度计算取得了显著进展，但在实际应用中仍面临三大关键问题：如何有效整合多模态数据特征、如何精准提取查询与文档的核心要素，以及如何在提升性能的同时保持系统的高效性。针对这些挑战，研究团队通过创新性的双路径增强策略，在多个公开数据集上实现了平均4.26%的R@20性能提升。在方法论层面，该研究首先构建了主题化知识体系。通过无监督聚类算法（如K-means）对训练集中的查询进行主题分组，形成多个主题簇。这种主题化处理突破了传统方法随机采样示例的局限性，

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-03

• 用于组学数据的多层集成特征选择方法

  在机器学习与数据挖掘领域，高维小样本（HDSS）数据场景下的特征选择问题长期存在技术瓶颈。当前主流的特征选择方法面临三大核心挑战：一是传统单选方法在特征维度远大于样本数量时（p≫n）会产生统计估计失稳，二是基于搜索策略的包装方法（Wrapper）因反复模型训练导致计算复杂度呈指数级增长，三是内嵌式方法（Embedded）受限于特定学习模型的先验假设，且在数据扰动下易产生选择不稳定。针对上述痛点，研究者提出了特征选择集成方法，但如何系统化构建具有互补性的特征子集仍是未解难题。该研究创新性地构建了多层级多样性度量框架，从样本空间和特征空间两个维度突破传统方法局限。在样本层面，采用密度峰值聚类算法对

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-03

• 具有时间感知能力的双通道去噪技术在会话推荐中的应用

  在推荐系统领域，用户会话行为建模一直是提升推荐精度的核心课题。当前主流方法多聚焦于序列模式挖掘或多模态特征融合，但在处理动态时序关系和噪声干扰方面仍存在显著不足。近期由Nan Wang团队提出的时间感知双通道去噪网络（TDCDN）通过创新性的双通道架构，有效解决了传统会话推荐系统面临的两大技术瓶颈，为提升推荐准确性和鲁棒性提供了新思路。一、行业痛点与技术瓶颈现有会话推荐模型主要存在两个关键缺陷：首先，相邻交互项的时间间隔信息被普遍忽视。虽然用户会话中的时间特征具有独特价值，但多数研究仅关注物品类别或序列位置关系，未深入挖掘时间间隔背后的用户偏好演化规律。例如，在电商场景中，用户可能在观看商品视

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• 通过双重对比图像-文本对齐技术提升多标签零样本学习的效果

  多标签零样本学习领域存在两个核心挑战：其一，传统方法依赖全局图像-文本对齐，难以处理复杂场景中局部特征的精准匹配需求；其二，现有prompt learning框架在细粒度语义关联构建方面存在明显短板。针对上述问题，研究团队提出融合三重创新机制的综合解决方案，显著提升了多标签场景下的零样本识别性能。在方法设计层面，研究首先构建了双对比对齐（DCA）框架。该框架通过引入Contrastive Image Content（CIC）和Contrastive Text Content（CTC）双重约束机制，实现了图像与文本的多维度协同优化。CIC机制通过对比不同图像区域与目标文本的相似性，强制模型关注与

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• DUFGNet：一种基于双流U-Net框架的模型，该框架结合了频率引导的信道注意力机制和图谱集成技术，用于癫痫发作预测

  该研究针对癫痫预测中存在的患者个体差异大、EEG信号复杂性强、标注数据稀缺等核心挑战，提出了一种融合多模态特征学习与自监督预训练的智能诊断框架。研究团队通过构建双流U-Net架构、创新频域注意力机制和动态图注意力融合模块，在保证模型精度的同时显著降低计算资源需求，为临床部署提供了新思路。一、癫痫预测的技术痛点与发展脉络癫痫作为全球第二大神经系统疾病，其突发性特征对预测模型的时空敏感性提出了严苛要求。传统方法依赖人工提取时域、频域等特征，存在三个显著局限：首先，电极空间分布的复杂性导致多通道信号关联建模困难；其次，高频振荡与低频慢波的协同作用需要跨频域特征融合；最后，临床数据采集成本高企，202

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• 自适应迭代检索方法：用于提升检索效果及增强生成能力

  本文提出了一种名为AIR-RAG（Adaptive Iterative Retrieval for Retrieval-Augmented Generation）的创新框架，旨在通过迭代检索优化检索增强生成系统的协同性。研究团队来自埃因霍温理工大学和多个国际机构，他们在解决现有RAG方法中检索与生成模型对齐不足的问题上取得了突破。### 核心创新与问题分析传统RAG方法存在两大局限：其一，检索过程多为单向操作，未建立检索与生成模型的动态反馈机制；其二，优化手段单一，或仅改进检索器评分函数，或仅优化后处理步骤。例如，Self-RAG通过特殊标记让模型自我评估检索结果，但依赖特定符号触发机制；Ac

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• 适用于6G低地球轨道（LEO）卫星网络的轻量级人工智能驱动的交通预测与流量调节技术

  低地球轨道（LEO）卫星网络作为6G通信的核心基础设施，正面临动态拓扑、海量设备接入和计算资源受限等多重挑战。本研究针对卫星网络中频繁出现的微流量突发现象，提出了一套融合轻量化预测模型与智能流量整形算法的整体解决方案。该框架通过创新性的模型架构设计，在保证预测精度的同时显著降低计算负载，为卫星网络实时业务调度提供了新的技术路径。在系统建模方面，研究团队建立了包含时空双维度的动态网络模型。卫星星座的快速轨道运动导致链路拓扑每15-20分钟发生显著变化，同时星载计算机的算力限制（约<3 TFLOPS）和内存容量（<4GB）对算法设计形成刚性约束。这种动态性不仅体现在空间维度（星间链路拓扑重组），更

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-03

• 电化学传感器与整合生物信息学分析结合机器学习特征选择方法，发现了膀胱癌的新风险基因和生物学通路

  膀胱癌的早期诊断与生物标志物探索研究一、疾病现状与临床需求膀胱癌作为全球第十大常见恶性肿瘤，具有显著的性别差异和年龄依赖性特征。数据显示，每年新增病例约57.3万例，死亡病例达21.3万例，其中男性发病率是女性的三倍。尽管手术技术、化疗方案和免疫疗法取得进展，该疾病仍面临高复发率、进展潜能和临床异质性等挑战。五年生存率从局限期病例的95%骤降至转移性病例的不足10%，凸显早期筛查和精准分层的迫切需求。二、分子机制与诊断瓶颈分子层面研究揭示，膀胱癌演进涉及TP53、RB1等关键基因的突变，以及PI3K-AKT、FGFR3等致癌通路的激活。尽管已开发BTA、NMP22等尿液中标志物，但现有方法存在

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-03

• 一种基于PDMAEMA-g-VPB-g-明胶修饰的CdTe/ZnS量子点的葡萄糖敏感荧光纳米生物传感器，在生物样品中的应用：Box-Behnken设计方法

  哈米德·埃尔米扎德（Hamideh Elmizadeh）|加塞姆·雷扎内贾德·巴尔达吉（Ghasem Rezanejade Bardajee）|扎赫拉·哈吉·阿斯加里（Zahra Haji asgari）伊朗科学技术研究组织（IROST）化学技术系，德黑兰，伊朗摘要糖尿病是一种常见的慢性代谢疾病，全球范围内导致许多人死亡。因此，研究人员对检测生物液体（如尿液和血浆）中葡萄糖的新方法、快速方法和高灵敏度方法非常感兴趣。在这项工作中，通过用明胶生物聚合物对CdTe/ZnS量子点（QDs）进行表面修饰，合成了一种新型的葡萄糖光学纳米生物传感器。为了提高纳米生物传感器对葡萄糖的灵敏度和选择性，在生物聚

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-03

• 不同酿造方法对绿茶、红茶和果味茶中生物活性化合物、抗氧化活性及色泽的影响研究——采用HPLC-MS/MS三重四极杆质谱仪和分光光度法进行分析

  茶叶冲泡工艺对活性成分与感官品质的影响机制研究（摘要部分）本研究系统评估了传统茶具（盖碗）、现代过滤系统（纯萃法）和压力浸提装置（法压壶）三种冲泡方法对绿茶、红茶及果味茶饮中生物活性成分的提取效能。通过高效液相色谱-电雾串联质谱联用技术定量分析黄酮类、花青素及酚酸等关键成分，结合分光光度法和色差仪测定总酚含量、溶解固形物及颜色参数。实验发现，盖碗冲泡法在绿茶中实现14.19±1.04 mg/kg的表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）和18.18±1.50 mg/kg的表没食子儿茶素（EGCG），显著优于其他两种方法。法压壶对果味茶饮中飞燕草素-3,5-二葡萄糖苷（73.71±24.57 mg/

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-03

• 一种用于水中快速分析有机磷酸酯的绿色高效方法：薄膜微萃取结合液相色谱-三重四极杆质谱技术

  张卢奇|张莉|曹鹏军|徐星勇|卢璐|李翔|瓦鲁恩·辛格|张东东广西大学资源环境与材料学院，中国南宁530004摘要本文开发了一种新型薄膜微萃取（TFME）与超高效液相色谱-串联质谱（UHPLC-MS/MS）联用方法，用于水中有机磷酸酯（OPEs）的分析。采用亲水-疏水平衡颗粒作为TFME吸附剂。通过Plackett-Burman设计筛选关键萃取参数，并通过单因素实验进行优化。在优化条件下，该方法对所有OPEs均表现出良好的线性（r² ≥ 0.99），方法定量限（MQL）为0.8–2 ng/L，回收率为74.5–110%，日内/日间精度低于20%。该方法成功应用于海水分析，标志着首次在环境水体中

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-03

• 优化土壤中潜在自由生活固氮作用的同位素测量方法

  该研究系统优化了实验室测定碳（C）诱导自由生活固氮（FLNF）的标准流程，并针对土壤采样、储存、环境参数及碳源选择等关键环节提出了标准化建议。通过对比分析伊利诺伊州四种不同土壤类型（Bryce、Drummer、Russell、Rutland）在多种实验条件下的固氮效率，研究揭示了影响FLNF测量的关键变量及其作用机制。### 核心优化参数体系1. **采样深度与土壤活性** 实验表明，0-7.5cm表层土壤的固氮活性显著高于深层土壤。这可能与表层土壤有机质含量更高（Bryce土壤有机质达22.0g/kg）、微生物群落更活跃相关。值得注意的是，深层采样虽能反映土壤剖面整体氮循环特征，但固

  来源：Soil Science Society of America Journal

  时间：2025-12-03

• 适用于资源受限环境的土壤光谱分析技术：评估低成本可见光-近红外光谱仪的适用性

  本文针对土壤光谱分析领域的技术革新展开研究，重点评估了新型低成本光谱仪器的性能及其在土壤科学中的应用潜力。研究团队通过对比实验，系统验证了低成本设备在关键土壤参数预测中的有效性，为农业资源监测提供了创新解决方案。一、研究背景与意义土壤属性分析作为全球粮食安全和气候变化应对的核心环节，传统实验室检测存在效率低、成本高的问题。近红外光谱技术凭借快速无损检测的优势，已在土壤有机质、矿物组成等参数分析中广泛应用。但当前主流研究级设备价格超过五万美元，且设备笨重不便携，严重制约了在发展中国家农业现场的规模化应用。二、技术创新与设备对比本研究聚焦OtO Photonics推出的HB（350-1020nm）

  来源：European Journal of Soil Science

  时间：2025-12-03

• 基于大几何尺寸的二次离子质谱技术，通过时间依赖的氢化物校正方法，实现微米级含钚颗粒中240Pu/239Pu同位素比测量的高精度

  该研究提出了一种基于动态时间依赖性氢化物校正的新型方法，显著提升了大几何二次离子质谱（LG-SIMS）在武器级钚（WG Pu）和混合氧化物（MOX）燃料颗粒同位素分析中的准确性。传统SIMS技术面临氢化物离子干扰的挑战，尤其在低浓度钚样本中，干扰可能导致同位素比值测量偏差高达5%-10%。本文通过结合动态校正技术与多参数同步检测，成功解决了这一难题，并拓展了SIMS在核材料分析中的应用场景。### 研究背景与挑战国际原子能机构（IAEA）自1991年起采用环境采样技术检测核设施中潜在的未申报核活动。采样手段主要包括擦拭棉布获取颗粒物，随后通过质谱分析确定同位素组成。然而，质谱分析中普遍存在的氢

  来源：Journal of Analytical Atomic Spectrometry

  时间：2025-12-03

• 基于等温滴定量热法的RUBISCO特异性常数Γ测定新方法及其在酶工程中的应用

  在植物光合作用的核心环节，核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶/加氧酶（RUBISCO）扮演着双重角色——既能催化二氧化碳（CO2）的羧化反应推动碳固定，又能催化氧气（O2）的加氧反应引发光呼吸。这种底物竞争特性使得RUBISCO成为决定作物光合效率的关键靶点。然而，传统测定其特异性常数Γ（即酶区分CO2与O2能力的关键参数）的方法长期依赖放射性同位素标记技术，不仅成本高昂、操作繁琐，更严重制约了高通量筛选优良RUBISCO变体的研究进程。为突破这一技术瓶颈，Joachim Frank与Frank Müh在《Photosynthesis Research》发表的研究中，开创性地利用等温滴定量热法（IT

  来源：Photosynthesis Research

  时间：2025-12-03

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