• 羟基磷灰石-磷酸-活化的高岭土基地质聚合物的协同增效作用，用于废水处理中高效、可持续地去除有毒金属离子：一项基于密度泛函理论见解的实验研究

  羟基磷灰石（HAP）与酸性激活地质聚合物（PAGP）复合材料的开发及在重金属吸附中的应用研究一、研究背景与意义随着工业化和城市化进程的加速，重金属污染（如铅、镍、铜、镉等）对水环境造成的威胁日益凸显。传统吸附材料存在机械强度低、易流失、处理成本高等问题。本研究创新性地将HAP与PAGP复合，通过调控磷酸浓度（10%、15%、20%）制备出具有优异机械性能和吸附效率的复合吸附材料，为工业废水处理提供了新思路。二、材料制备与优化1. **复合体系构建**：以改性后的高岭土（MK）为基质，通过直接发泡法将羟基磷灰石纳米颗粒（HAP）均匀分散其中。核心创新点在于采用磷酸（PA）替代传统强碱作为活化剂，

  来源：Process Safety and Environmental Protection

  时间：2025-12-06

• N端pro-B型利钠肽在严重主动脉狭窄且射血分数保留的患者中的预测价值

  心血管领域学者近期针对严重主动脉狭窄（AS）患者术后风险分层展开重要研究。该研究聚焦于采用经导管主动脉瓣置换术（TAVR）的特定人群——左心室射血分数（LVEF）≥50%的严重AS患者，重点探讨NT-pro-BNP这一生物标志物在评估舒张功能障碍（DD）及预测术后不良转归方面的应用价值。研究团队基于克利夫兰诊所2016-2020年间1594例TAVR患者的数据库开展回顾性分析。值得注意的是，该样本库同时包含810例未完成完整超声心动图检查的患者，这为研究提供了双重视角：既考察了可量化DD指标的患者群体特征，也通过未纳入DD评估的亚组数据验证了生物标志物预测模型的有效性。研究采用多维度评估体系，

  来源：Progress in Cardiovascular Diseases

  时间：2025-12-06

• 综述：在乳腺癌筛查中实施决策辅助工具和共同决策机制：一项范围综述

  本研究针对乳腺癌筛查中共享决策制定（Shared Decision Making, SDM）与决策辅助工具（Decision Aids, DAs）的实践效果与实施障碍展开系统性分析。通过整合近14年的全球研究成果，揭示出当前临床实践与指南推荐之间存在显著鸿沟，并提出了多维度改进路径。一、研究背景与核心矛盾国际乳腺癌筛查指南在起始年龄界定上呈现明显分歧：欧洲与北美指南推荐的筛查起始年龄分别为45岁和40岁，而加拿大最新指南（2023）创新性地将决策权下放至40-74岁女性，强调SDM的必要性。这种指南不统一导致临床实践存在两极分化——部分医疗机构机械执行筛查年龄标准，另一部分则陷入过度筛查或筛查

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-06

• CuO纳米颗粒在松油-柴油混合物中对单缸柴油发动机性能、燃烧过程及排放物的影响

  萨米娅·萨利姆（Samia Saleem）|阿斯法·里兹维（Asfa Rizvi）|莫赫德·萨吉尔·汗（Mohd. Saghir Khan）农业微生物学系；农业科学学院；阿尔格拉穆斯林大学（Aligarh Muslim University），阿尔格拉（Aligarh），202002；印度北方邦（Uttar Pradesh）摘要背景解决全球粮食安全问题需要农业领域的可持续创新。纳米技术作为一种有前景的工具，能够实现粮食生产的可持续性。方法本研究使用Syzygium cumini的叶提取物生物合成氧化铁（IONPs）、氧化锌（ZnONPs）和铁锌纳米复合材料（FeZnNCs），并通过紫外-可见光

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• 综述：关于从岩石中原位和异地生产地质氨的新见解

  该研究提出利用地球广泛分布的超镁铁岩（如橄榄岩、纯橄榄岩等）实现可持续的氨生产，旨在解决传统工业制氨高碳排放问题。作者通过对比分析发现，全球氨需求将在2050年达到600万吨，而现有制氨工艺（哈伯-博施法）占全球二氧化碳排放量的1.3%，凸显新型生产技术的重要性。研究创新性地将矿物碳酸盐技术改良应用于氨合成，建立覆盖地质条件评估、反应机制解析、工艺优化、环境影响的完整技术体系。一、地质产氨的技术路径研究提出两种互补的产氨模式：地下原位法和地表异位法。地下法通过向富含橄榄岩的地质构造注入稀硝酸（2%浓度），在反应过程中直接生成硝酸铵（NH4NO3），该化合物既可作为工业原料又符合现有施肥标准。地

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• 评估虚拟现实在工程教育中对学生参与度和概念理解能力的影响

  本文聚焦于基于虚幻引擎（Unreal Engine）开发的VR教学应用在机械工程教育中的效果评估，特别是针对曲柄滑块机构的动态学习。研究通过构建分阶段、融入游戏化元素和AI语音指导的VR教学系统，结合43名工程学生的实证数据，验证了该技术对学习动机、知识理解及教学体验的潜在价值，同时揭示了技术普及中的关键瓶颈。### 一、研究背景与核心问题传统工程教育中，曲柄滑块等复杂机械系统的动态交互难以通过静态教材或视频呈现。尽管已有研究证实VR在空间感知和动态模拟方面的优势（文献[3][4][7]），但存在三大理论实践缺口：一是缺乏基于学习理论的教学设计框架（文献[11][12]）；二是过度依赖主观满意

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• 由Plantago lanceolata介导合成的绿色ZnO纳米颗粒用于诺氟沙星的递送及其抗菌活性研究

  所罗门·蒂贝布·格布雷阿贝（Solomon Tibebu Gebreabe）、丹尼尔·博加莱（Daniel Bogale）、阿尔克邦·海卢（Arkbom Hailu）和阿贝贝·沃库（Abebe Worku）埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴科技大学工程学院，可持续能源卓越中心、生物过程与生物技术卓越中心、纳米技术卓越中心，环境工程系，邮编16417摘要太阳能在全球向可持续、低碳能源系统转型的过程中继续发挥着关键作用。然而，现有的综述往往仅关注个别技术，或忽视了新兴的混合系统、地区特定的部署挑战以及技术经济比较。本文通过提供光伏（PV）、太阳能热能和混合系统的综合分析，填补了这一空白，结合了最近的实验成果、

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• 通过针对蛋白质和核酸溶液修改的通用粘度方程来研究血液的粘度特性

  该研究聚焦于零价铁（Fe⁰）基材料在铬（VI）污染地下水修复中的性能优化问题。传统Fe⁰材料因表面钝化层阻碍电子传递而存在活性衰减快、吸附效率低等瓶颈。作者创新性地提出通过湿法球磨工艺协同调控铁基材料晶格应变与表面氧化物组成，建立"时间-结构-性能"系统关联模型，为重金属污染治理提供了新思路。12小时）材料出现表面剥落现象，晶格完整性下降。这种动态演变过程被原位XRD、同步辐射表征等先进技术手段完整记录。12小时）则通过晶格畸变（最大晶格应变达1.87%）重构铁基氧化物相组成，形成Fe₃O₄/FeOOH异质结构。2小时），材料发生深层结构改变：Fe⁰晶格出现0.12-0.18%的压缩应变，形成

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• 一种利用地面数据对太阳辐射和风速进行统一预测的模型

  该研究针对可再生能源电力输出的时空波动特性，提出了一种基于神经网络的统一预测框架，实现了太阳能辐射和风速的协同短期预报。通过物理归一化指标与空间插值技术的结合，该模型突破了传统方法在数据维度和物理约束上的局限性，为智能电网的实时调度提供了创新解决方案。### 一、研究背景与意义全球能源结构转型背景下，风电和光伏发电占比持续提升。国际能源署（IEA）预测，至2027年可再生能源将占据全球新增电力容量的90%以上。然而，这两类能源的产出受气象条件影响显著，存在时间尺度（分钟至小时）和空间范围（区域至电网）的双重不确定性。传统预测方法往往针对单一能源类型开发独立模型，导致数据整合困难、物理解释性不足

  来源：Next Sustainability

  时间：2025-12-06

• 共同创造可持续且具有韧性的能源发展路径：适用于不同发展环境的评估框架

  本研究聚焦于先进高强钢（AHSS）中氢脆问题的微观机制与性能优化，通过综合材料表征与电化学渗透实验，系统揭示了保留奥氏体（RA）结构、碳含量及合金元素对氢扩散行为的关键影响。研究团队由芬兰奥卢大学材料与机械工程系的多位学者组成，他们在氢能存储与运输设备用钢领域提出了创新性解决方案。### 一、研究背景与意义随着氢能经济的快速发展，金属材料的氢脆问题已成为制约其应用的关键瓶颈。高强钢因其优异的机械性能和可加工性，被视为氢能基础设施的核心材料。然而，传统高强钢中存在的氢陷阱和扩散通道导致其氢脆敏感性显著。本研究通过开发具有梯度奥氏体结构的第三代高强钢，探索如何通过微观组织调控提升材料氢耐受性。##

  来源：Next Research

  时间：2025-12-06

• RACAtt-U-Net：一种基于残差注意力机制的卷积注意力U-Net网络，用于高光谱图像波段选择

  高光谱成像（HSI）作为融合光谱与空间信息的核心技术，在农业监测、地质勘探、军事侦察等领域展现出重要价值。然而，HSI数据固有的高维度特性（通常包含数百个波段）导致计算资源需求激增，同时冗余波段可能引发Hughes现象——当训练样本数量不足以支撑高维特征时，模型性能反而下降。针对这一挑战，Nagaraju Neela等学者提出基于改进U-Net架构的Residual Atrous Convolutional Attention U-Net（RACAtt-U-Net），通过创新网络设计显著降低计算负担，同时提升波段选择效率。**技术背景与问题定位**现有HSI波段筛选方法存在三大痛点：其一，传统

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 综述：基于深度学习的交通流量预测的全面综述

  智能交通系统中交通流量预测的深度学习演进与前沿探索一、研究背景与核心挑战在城市化进程加速和机动车保有量激增的双重驱动下，交通网络正面临前所未有的复杂性。传统统计模型和机器学习方法在应对以下挑战时逐渐显现局限：1. 空间关联性：道路网络中节点间的拓扑关系和流量传导机制存在非线性耦合2. 时间动态性：短时波动（分钟级）、日周期（早晚高峰）、周周期（工作日/周末）等多层次时间特征3. 多源异构数据：涵盖GPS轨迹、卡口监测、手机信令、天气数据等不同模态信息源4. 环境动态变化：突发交通事故、恶劣天气、交通管制等不可预测干扰因素二、深度学习带来的范式转变研究显示，基于深度学习的预测模型较传统方法在关键

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 在差分隐私保护下，利用分布式控制对Kuramoto振荡器网络进行同步

  Kuramoto振荡器网络作为研究多智能体系统同步行为的重要模型，在电力网络等实际工程中具有重要应用价值。当前研究多聚焦于自然频率相同或不同的同步问题，但在实际部署中面临数据隐私泄露风险。本文针对这一关键瓶颈，创新性地构建了融合差分隐私机制与分布式控制的Kuramoto振荡器网络同步框架，其研究体系与核心突破可归纳为以下四个维度：一、研究背景与挑战分析在电力系统中，Kuramoto振荡器网络通过相位同步实现电网稳定控制。然而传统同步算法在交互过程中存在敏感信息泄露风险，特别是当网络拓扑动态变化时，节点间的耦合信息可能暴露系统运行状态。现有解决方案存在明显局限：基于加密的方法（如[22][33]

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 针对数据污染情况的无监督异常检测，采用了基于正态性校准的自编码器

  异常检测领域长期面临数据污染问题，传统方法在应对实际场景中的数据噪声时存在显著缺陷。本文提出的正常性校准自编码器（NCAE）创新性地融合了自编码器与对抗生成网络的技术框架，在无需先验污染比例或标注异常样本的前提下，实现了对高污染数据的鲁棒检测能力。该研究在多个公开数据集上的实验验证显示，NCAE在异常检测准确率、召回率等核心指标上均优于现有主流方法，特别是在污染比例超过10%的复杂场景中展现出独特优势。**问题背景与现有方法局限**当前异常检测方法普遍基于"正常性假设"，即训练数据完全由正常样本构成。这种假设在真实数据场景中往往不成立：实际采集的数据集普遍存在污染样本，这些干扰数据可能形成新的

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 基于Deep Koopman算子的鲁棒模型预测控制（MPC）在航天器姿态控制中的应用

  航天器姿态控制中的深度Koopman鲁棒模型预测控制框架研究（全文约2200字）一、研究背景与挑战分析航天器姿态控制作为空间任务的核心技术，面临多重复杂挑战。首先，系统动力学呈现显著非线性特征，传统非线性模型预测控制（NMPC）面临计算复杂度高、实时性差等问题。其次，实际工程中存在多重约束条件：状态变量如角速度、姿态角需满足物理边界限制，输入变量如推进器推力存在饱和特性。更为关键的是，系统可能存在未知的参数不确定性及外部扰动，这对控制器的鲁棒性提出严苛要求。传统控制方法如滑模控制（SMC）和反步法虽在特定场景下表现出色，但存在固有缺陷。滑模控制易受高频抖振影响，且对参数摄动的鲁棒性有限；反步法

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 在图对比学习中，通过双向视图对齐实现一致的表示，以用于推荐系统

  该研究针对图基协同过滤（GCF）模型在实际应用中面临的数据稀疏性、长尾分布及过度平滑问题，提出了一种名为DAGCL的新型框架。研究团队通过构建双向交互模块（BIM）与双视角对齐模块（DVAM），在保留原始交互结构的基础上实现更优的特征优化。以下从问题背景、方法创新和实验验证三个维度展开分析。一、GCF模型的核心挑战与现有局限当前主流的GCF模型主要依赖多层图卷积网络（GCN）进行信息聚合，但存在三个关键瓶颈：首先，用户-物品交互数据存在显著稀疏性，例如在酒类评论平台BeerAdvocate数据集中，用户平均评论文数为2.3条，物品平均互动频次仅为0.7次，导致模型难以捕捉有效特征；其次，长尾分

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• ASQ与POST：一种用于自适应和非均匀量化的协同框架

  该研究针对多准则群体推荐系统（MCGRS）中的关键挑战提出创新解决方案，系统性地填补了现有文献的空白。传统群体推荐系统多基于单一准则，存在三个核心缺陷：首先，用户群体划分缺乏动态性和信任关系考量，导致分组同质性不足；其次，未充分挖掘用户评分分布中的偏好趋势特征；第三，未建立多准则评估下的公平性保障机制。研究团队通过构建Leader基于多准则群体推荐框架（LBMCGR），在以下三个维度实现了突破性进展。在群体划分机制方面，研究创新性地融合了动态信任网络构建与多维度偏好建模。通过分析用户历史评分的分布特征，识别出具有显著偏好趋势的"领导型"用户，并建立基于时间衰减的信任传递模型。该模型不仅考虑用户

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 从视频到多模态数据集

  当前人工智能生成内容（AIGC）领域正经历显著的技术突破，其中三维生成技术的研究尤为关键。随着虚拟现实、游戏开发和影视制作等领域对高质量三维资产需求的持续增长，如何高效构建包含真实纹理与复杂几何的多模态数据集已成为行业痛点。该研究针对这一核心问题，提出了一套创新的全流程数据构建方案，为三维生成技术提供了重要的基础设施支持。一、研究背景与核心挑战三维生成技术近年来取得突破性进展，从基于文本的3D建模到图像驱动的三维重建，技术路径不断拓展。然而，现有数据集存在两大显著缺陷：首先，真实世界三维物体数据采集成本高昂，传统方法依赖人工标注或专业设备，难以规模化生产；其次，现有数据在模态对齐方面存在不足，

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 查阅代码手册：利用多对比学习实现生成式异常分割

  语义分割模型中生成式异常检测方法的研究进展与创新当前语义分割领域存在两大核心挑战：其一，传统判别式模型过度依赖类别间决策边界的训练，导致对分布外（OoD）数据的误分类率居高不下；其二，现有生成式方法多作为辅助模块存在，未能充分发挥其建模数据分布的优势。针对这些问题，Korea University研究团队提出Codebook-based Anomaly Detection（CAD）方法，通过整合向量量化变分自编码器（VQ-VAE）、加权Top-k评分机制和多对比学习策略，构建了首个完全生成式语义分割框架下的异常检测系统。在模型架构设计方面，CAD创新性地将VQ-VAE的离散化编码特性与语义分割

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-06

• 基于NADES的橄榄渣提取物中酚类化合物的固相萃取优化：不同共聚吸附剂及条件调节/解吸条件的比较

  橄榄渣中多酚化合物的绿色提取与纯化技术研究 ——基于自然深熔盐溶剂（NADES）与固相萃取（SPE）的耦合策略 ### 一、研究背景与意义 橄榄果渣作为橄榄油生产的主要副产物（年产量达1.2亿吨），含有丰富多酚类化合物（如羟基酪醇、木犀草苷等），具有显著的抗氧化、抗炎及抗癌活性[1]。然而，传统有机溶剂（如甲醇、乙醇）提取法存在环境毒性高、成本昂贵等问题。近年来，自然深熔盐溶剂（NADES）因其低毒性、高生物相容性及高效提取特性，成为替代传统溶剂的热点方向[23]。但NADES的高粘度（达水溶液的30-500倍）和极性特征，导致其提取物难以直接用于后续分析或工业应用，需通过固相萃取（SP

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-06

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