• 基于量子化學數據的人工神經網絡預測 PC-SAFT 狀態方程純組分參數：拓展物性估算新邊界

  在化學工程領域，物質的物理性質估算對于眾多工業過程和科學研究至關重要。其中，擾動鏈統計締合流體理論狀態方程（PC-SAFT EoS）憑借其廣泛的適用性，在計算各類物質的物理性質方面發揮著重要作用。然而，使用 PC-SAFT EoS 進行計算時，需要特定物質的純組分參數，而這些參數通常依賴液體密度和飽和蒸氣壓來確定。但目前相關研究較少，且缺乏不依賴測量物理性質獲取純組分參數的有效方法，這嚴重限制了 PC-SAFT EoS 在更廣泛領域的應用。為了突破這一困境，來自未知研究機構的研究人員開展了一項極具創新性的研究。他們引入人工神經網絡（ANN）來預測 PC-SAFT EoS 的純組分參數，利用高斯

  來源：Fluid Phase Equilibria

  時間：2025-05-09

• 基于人工神經網絡精準預測二氧化碳與有機溶劑相互作用參數：解鎖 PR-vdW 模型應用新篇

  在化學的奇妙世界里，二氧化碳（CO2）與有機溶劑的組合堪稱一對 “神奇搭檔”，它們在化工生產的眾多領域大顯身手，從物質的萃取分離到聚合物加工，都有它們忙碌的身影。近年來，在新興的水合物技術、碳捕獲與封存（CCS）以及碳捕獲、利用與封存（CCUS）等領域，這對 “搭檔” 更是備受矚目。然而，要想讓它們在這些領域發揮出最大的效能，精準掌握它們的相行為（物質在不同相態下的行為表現，如氣液平衡等）至關重要。目前，描述 CO2/ 有機溶劑體系相行為的常用方法是借助高壓氣液平衡（VLE），而 Peng–Robinson（PR）方程狀態（EoS，用于描述物質狀態與壓力、溫度、體積等參數關系的方程）與 vdW

  來源：Fluid Phase Equilibria

  時間：2025-05-09

• 機器學習賦能：精準估算預制鉆孔樁承載力，開啟基礎工程新篇章

  在城市建設的熱潮中，高樓大廈如雨后春筍般拔地而起。這些建筑能夠穩穩地矗立在地面上，離不開堅實的基礎支撐，而樁基礎就是其中的關鍵角色。特別是在人口密集的大都市，對可靠的深基礎系統需求日益增長。預制鉆孔樁（PPP），尤其是由先張法預應力高強混凝土（PHC）制成的，憑借其出色的力學性能、施工效率和環保優勢，備受青睞。然而，在樁基礎的設計和質量保證環節，準確預測和驗證樁的承載力（PBC）一直是個難題。對于 PPP 來說，這個驗證過程分為兩個重要階段：初始打樁結束（EOID）階段，用于評估樁放置后的即時承載力；復打階段，則是在灌漿固化后驗證最終承載力。傳統的評估方法，像靜載測試（SLT）、動態荷載測試（

  來源：Expert Systems with Applications

  時間：2025-05-09

• 頻域-視覺狀態空間融合的遙感變化檢測網絡SpectMamba：高頻細節與全局依賴的協同解析

  論文解讀在遙感監測領域，準確識別地表變化（如城市擴張、森林砍伐）是環境管理和災害評估的核心任務。然而，現有技術面臨兩大瓶頸：一是傳統卷積神經網絡(CNN)難以捕捉建筑物邊緣的高頻細微變化和集群的周期性結構特征；二是Transformer模型雖能建模長程依賴，但其自注意力機制的高計算復雜度(O(n2))限制了在大規模遙感圖像中的應用。更棘手的是，這些空間域方法往往忽略頻域信息的關鍵作用——高頻分量對應細微變化，特定頻段反映周期性結構，而現有融合頻域與Transformer的方案仍受制于計算效率。針對這一挑戰，山東工商學院計算機科學與技術學院的研究團隊提出SpectMamba網絡，創新性地將頻域分

  來源：Expert Systems with Applications

  時間：2025-05-09

• 驚！倭黑猩猩與黑猩猩共情行為大揭秘：種內差異遠超種間差異

  在動物的情感世界里，共情（empathy）行為一直是科學家們熱衷探索的神秘領域。人類常常認為自己擁有獨特而高級的共情能力，然而，越來越多的研究發現，動物們也有著屬于它們自己的共情表現。在眾多動物中，倭黑猩猩（Pan paniscus）和黑猩猩（P. troglodytes）作為人類的近親，它們的共情行為更是備受關注。以往的研究雖然發現了這兩種動物存在安慰（consolation）行為，即對處于困境中的同伴主動給予安撫，但對于它們在安慰行為上的種內和種間差異卻知之甚少。一方面，人們普遍認為倭黑猩猩比黑猩猩更溫和、更具情感敏感性，這些差異是否會體現在安慰行為上呢？另一方面，社會和個體因素對它們的共

  來源：Evolution and Human Behavior

  時間：2025-05-09

• 新興設計評估與基于設計研究的協同整合：高中生物計算思維課程的動態優化范式

  在STEM教育快速發展的背景下，如何有效評估新興教學干預措施成為關鍵挑戰。傳統評估方法往往難以適應動態發展的課程設計，特別是在整合前沿領域如計算思維(Computational Thinking, CT)與神經工程(Neural Engineering)的跨學科課程中。目前教育評估領域存在理論空白：既缺乏針對新興干預的專門評估框架，也鮮有將評估理論(如新興設計評估Emergent Design Evaluation, EDE)與研究方法(如基于設計研究Design-Based Research, DBR)有機結合的實踐案例。這種理論-方法學的割裂導致教育創新項目常陷入"評估滯后于設計"的困境。

  來源：Evaluation and Program Planning

  時間：2025-05-09

• 從 “自動漫游” 到 “流浪”：精神病學視角下的歷史、社會與醫學交織研究

  在精神病學的漫長發展歷程中，對于一些特殊行為和狀態的理解始終充滿挑戰。從早期對人類精神疾病的懵懂認知，到如今試圖精準分類和解釋各種精神現象，每一步都伴隨著爭議與探索。在法國，隨著新觀念、新范式和新實踐的涌現，如 Camille Veit 的臨床出版物和經驗，人們開始重新審視那些曾被忽視或誤解的精神現象。其中，流浪和神游等行為，不僅涉及個人的精神健康狀況，更與社會、政治等因素緊密相連。過去，人們對這些現象的分類和解釋存在諸多模糊之處，不同學派各執一詞，這既影響了對患者的精準診斷和治療，也阻礙了精神病學的科學發展。為了深入剖析這些復雜問題，研究人員開展了這項極具意義的研究。雖然文中未提及具體研究機

  來源：L'évolution Psychiatrique

  時間：2025-05-09

• 軍事心理學家職業疲勞的預測因素研究：基于戰創傷心理干預中的組織壓力與情感耗竭分析

  現代戰爭環境下，軍人面臨爆炸性創傷性腦損傷(TBI)、持續戰斗壓力等多重威脅，導致創傷后應激障礙(PTSD)和抑郁焦慮障礙高發。作為戰創傷心理干預的核心執行者，軍事心理學家長期暴露于次級創傷和道德困境中，其自身的職業耗竭問題卻長期被忽視。隨著俄烏戰爭等沖突中出現的"綜合健康與人格適應模型(IHPAM)"揭示心理韌性對士兵的重要性，研究者開始關注：誰來解決"解決者"的心理問題？烏克蘭學者Kateryna Kravchenko團隊在《European Journal of Trauma》發表的研究，首次系統評估了120名高危戰區軍事心理學家的職業負荷。通過兩階段縱向設計，采用專業韌性問卷(PRQ)

  來源：European Journal of Trauma & Dissociation

  時間：2025-05-09

• 肝切除術對T2和T3期膽囊癌患者長期生存的影響：基于AJCC第8版分期系統的回顧性隊列研究

  膽囊癌（Gallbladder cancer, GB）作為膽道系統最具侵襲性的惡性腫瘤之一，其早期癥狀隱匿，約80%患者確診時已進展至T2或T3期（腫瘤突破肌層侵入漿膜下層或鄰近器官）。盡管AJCC第8版分期系統對T2亞型（T2a腹膜側/T2b肝側）進行了細化，但關于肝切除術和淋巴結清掃對長期預后的影響仍缺乏高質量證據。韓國天主教大學的研究團隊通過一項跨越10年的臨床研究，揭示了根治性手術在改善患者生存中的關鍵作用。研究團隊采用回顧性隊列設計，納入2010-2019年間在首爾圣母醫院和圣文森特醫院接受手術的180例T2/T3期GB患者，隨訪至2024年3月。主要技術方法包括：1）基于AJCC第

  來源：European Journal of Surgical Oncology

  時間：2025-05-09

• 早期宮頸癌患者術后生活質量：十年前瞻性隨訪揭示手術影響差異

  在女性健康領域，宮頸癌是不容忽視的存在，它位列全球女性常見惡性腫瘤的第五位。2020 年，全球新確診宮頸癌病例約 60 萬，這一龐大的數字背后，是無數家庭的焦慮與痛苦。在早期宮頸癌的治療中，手術是主要手段，尤其是對于 FIGO2018分期為 IA2 到 IIA1 的患者，激進的手術方式雖能切除病變組織，但卻像一把雙刃劍，在帶來生存希望的同時，也引發了諸多問題。比如，盆腔淋巴結清掃術常導致下肢淋巴水腫，而切除陰道穹窿和宮頸旁組織會影響盆腔器官的神經支配。隨著早期宮頸癌患者生存率的顯著提高，人們越來越關注這些長期并發癥對患者生活質量（Quality of Life，QoL）的影響 。在這樣的背景下

  來源：European Journal of Surgical Oncology

  時間：2025-05-09

• 神經學助力性傳播感染（STI）預防：開拓性的認知與實踐

  性傳播感染（Sexually Transmitted Infection，STI）一直是全球公共衛生領域的一大挑戰。在現代社會，隨著人們生活方式的改變和性觀念的逐漸開放，STI 的傳播風險不斷增加。目前，傳統的 STI 預防策略主要集中在健康教育、安全套推廣等方面，但這些方法在面對復雜的人類行為時，效果往往不盡如人意。人們在進行性行為時，常常會受到多種因素的影響，做出高風險的決策，而現有的預防手段難以深入探究這些行為背后的深層原因。所以，為了更有效地預防 STI，開辟新的研究方向迫在眉睫。在此背景下，研究人員開展了關于神經學和神經科學對 STI 預防策略貢獻的研究。雖然文中未提及具體研究機構，

  來源：Ethics, Medicine and Public Health

  時間：2025-05-09

• 基于目標空間方向向量場(TSOVF)算法的圖像對象二維空間方位關系識別研究

  在計算機視覺領域，理解圖像中對象間的空間關系是場景語義解析的核心挑戰。盡管現有技術如卷積神經網絡(CNN)在目標檢測和分類任務中表現卓越，但對空間方位關系的建模仍存在明顯不足。傳統方法依賴兩階段流程——先檢測對象再計算邊界框相對位置，這種間接方式難以捕捉人類直觀感知的空間語義。更關鍵的是，忽視空間特征會導致誤判，例如將器官位置異常的人臉誤分類為正常。為突破這一局限，中國某研究機構團隊在《Engineering Science and Technology, an International Journal》發表了創新研究。他們開發了目標空間方向向量場(TSOVF)算法，通過雙分支深度卷積神經網

  來源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  時間：2025-05-09

• 電磁感應如何調控生物神經元模型的復雜潛伏期動態：對神經編碼的關鍵意義

  在神秘的大腦世界里，神經元如同微小卻強大的信息處理器，它們通過復雜的電化學活動傳遞著各種信息。神經元編碼信息的方式一直是神經科學領域的研究熱點，其中一種重要的編碼策略是基于動作電位（神經元產生的電信號）的時間特征，尤其是第一峰電位潛伏期，它就像是神經元對外部刺激的 “第一反應時間”，承載著大量關于刺激的關鍵信息，在聽覺、視覺等多種感覺系統中發揮著不可或缺的作用。然而，神經元所處的環境并非 “風平浪靜”。大腦中存在著各種隨機波動，其中離子通道的隨機活動產生的噪聲對神經元的放電動態有著顯著影響。這種噪聲會導致第一峰電位潛伏期出現變化，甚至引發噪聲延遲衰減（NDD）現象，使得神經元傳遞信息的準確性和

  來源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  時間：2025-05-09

• 基于長短期記憶前饋神經網絡入侵檢測系統的低速率拒絕服務攻擊二元分類研究

  在互聯網與通信技術迅猛發展的當下，網絡數據規模急劇膨脹，新型網絡攻擊層出不窮，其中低速率拒絕服務（LR - DoS）攻擊因其隱蔽性強、帶寬消耗低等特點，成為網絡安全領域的棘手難題。傳統拒絕服務（DoS）攻擊依賴暴力技術易被檢測，而 LR - DoS 攻擊通過長時間微量流量消耗目標資源，難以被及時察覺，導致合法用戶服務被降級或拒絕，給網絡安全帶來巨大威脅。為應對這一挑戰，亟需開發更高效的入侵檢測系統（IDS）來精準識別此類攻擊。來自國外研究機構的研究人員開展了基于混合長短期記憶前饋（LSTM - FF）神經網絡的入侵檢測系統研究，相關成果發表在《Engineering Science and T

  來源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  時間：2025-05-09

• 人工智能驅動的非牛頓流體磁流體動力學楔形流動研究：熱泳與布朗運動效應分析

  在流體力學和材料科學領域，非牛頓流體的復雜流動行為一直是研究難點。這類具有剪切變稀、屈服應力等特殊流變特性的流體，廣泛存在于生物醫藥（如血液）、食品加工和工業潤滑等場景。特別是當它們處于磁場環境中時，磁流體動力學(MHD)效應會進一步改變流動特性，這對航空航天翼型、水下推進器等裝備的設計優化至關重要。然而，傳統數值方法在模擬Carreau-Casson-Williamson等多參數耦合的非牛頓流體時面臨巨大挑戰，尤其是熱泳效應（粒子沿溫度梯度遷移）和布朗運動（隨機粒子運動）的耦合作用機制尚未完全闡明。為解決這一科學難題，國外研究團隊在《Engineering Science and Techn

  來源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  時間：2025-05-09

• Data-driven forecasting 助力決策優化：復雜系統預測新突破

  在當今數字化時代，決策貫穿于各個領域，從企業運營到社會發展，從醫療健康到金融投資，決策的質量直接影響著最終的結果。對于任何組織而言，決策都是一個至關重要的過程，它需要從眾多可選方案中挑選出最有效的行動。以往，決策往往依賴于直覺或經驗，但隨著數據時代的到來，數據驅動的決策方式逐漸嶄露頭角。在復雜系統中，決策面臨著更大的挑戰，眾多變量隨時間變化，這些變量相互交織，如同一張無形的大網，使得預測系統的未來狀態變得極為困難。就像在醫療領域，疾病的發展受到眾多因素影響，如何準確預測疾病的發展趨勢，以便及時采取有效的治療措施，成為了亟待解決的問題；在金融市場，匯率、股價等數據瞬息萬變，準確預測這些數據對于投

  來源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  時間：2025-05-09

• 數字孿生與物理信息方法賦能滾動軸承剩余使用壽命精準預測及不確定性量化

  在機械裝備的世界里，滾動軸承就像是旋轉機械系統的 “關節”，默默承受著復雜多變的工作環境，對設備的穩定運行起著至關重要的作用。想象一下，在工廠的大型生產線中，一臺關鍵設備的滾動軸承突然 “罷工”，這不僅會導致生產中斷，造成巨大的經濟損失，還可能引發安全事故。因此，準確預測滾動軸承的剩余使用壽命（Remaining Useful Life，RUL），提前做好維護保養，就顯得尤為重要。目前，預測滾動軸承 RUL 的方法主要有基于模型的方法和數據驅動的方法?；谀Ｐ偷姆椒m然能深入理解故障機制，但它是靜態的，無法根據實際情況實時調整，容易受到未考慮因素的影響，導致預測結果不準確。而數據驅動的方法，像

  來源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  時間：2025-05-09

• 基于骨架的異常步態識別：一種新型自適應時空跨圖卷積融合學習網絡

  在人體運動分析領域，步態作為雙足行走的周期性動作，不僅是日常生活的基礎，更是反映神經系統與運動系統健康的重要窗口。隨著老齡化社會的到來，由帕金森病、神經退行性疾病等引發的異常步態問題日益凸顯，精準識別異常步態對于疾病診斷、跌倒風險預測及治療效果評估至關重要。然而，傳統基于統計方法（如主成分分析 PCA、支持向量機 SVM）和歐氏空間數據（關節角度、步態周期等）的分析手段，難以捕捉骨骼數據中隱藏的關節 - 骨骼交互、跨關節耦合等非規則時空動態特征，導致模型泛化能力不足。如何從骨骼解剖結構中挖掘更具判別性的時空特征，成為步態分析領域的關鍵科學問題。為突破這一瓶頸，福建師范大學的研究團隊開展了一項針

  來源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  時間：2025-05-09

• 人工神經網絡輔助計算二維磁流體動力學納米流體蠕動運動的傳熱傳質研究

  在流體力學與生物醫學工程交叉領域，復雜流體的運動規律研究一直面臨挑戰。非牛頓流體廣泛存在于生物體內如血液、黏液，其在管道中的蠕動傳輸機制與人體消化、排泄等生理過程密切相關。然而，傳統數值方法在求解磁流體動力學（MHD）作用下納米流體的非線性控制方程時，因涉及磁場、熱傳導、粒子擴散等多物理場耦合，計算效率低且難以捕捉動態邊界特征。此外，如何準確預測納米顆粒濃度分布、熱輸運特性等關鍵參數，對理解微尺度下的生物傳熱傳質過程至關重要。為突破上述瓶頸，國外研究人員針對二維 MHD 作用下 Reiner-Philippoff（R-Ph）納米流體的蠕動運動展開研究。該團隊以對稱通道內的非穩態流動為對象，考慮

  來源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  時間：2025-05-09

• 基于優化非滑坡樣本與超參數的 BP 神經網絡滑坡易發性制圖新方法

  滑坡，作為山區常見的地質災害，就像隱藏在大地深處的 “定時炸彈”，時刻威脅著人類的生命和財產安全。在全球范圍內，滑坡頻繁發生，其強大的破壞力、廣泛的分布范圍以及極強的隱蔽性讓人防不勝防。中國，更是深受其害，每年一些地區都會發生數十甚至上百起滑坡事件，造成慘重的人員傷亡和巨大的財產損失。面對滑坡災害帶來的嚴峻挑戰，滑坡易發性制圖（Landslide Susceptibility Mapping，LSM）成為了預防和減輕災害損失的關鍵手段。它通過綜合考量某一地區的地理和環境因素，評估地質環境和自然條件對滑坡形成的影響，進而確定滑坡易發性等級，為災害防治提供科學依據。然而，目前滑坡易發性制圖面臨諸多

  來源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  時間：2025-05-09

知名企業招聘：