• 早中新世中国西南现代型亚热带常绿阔叶林（EBLFs）的确立及其季风驱动——基于景谷植物群的定量证据

  景谷植物群（Jinggu flora）表明，至早中新世（Early Miocene），现代型常绿阔叶林（EBLFs）已在中国西南部确立。中国西南部EBLFs的演化涉及两个阶段：原型（‘proto-type’）出现在晚始新世—早渐新世（Late Eocene–E

  来源：Plant Diversity

  时间：2026-10-25

• 荒漠灌木叶片水力性状与茎水力性状解耦及其与气体交换和结构性状的关联

  荒漠灌木叶片水力性状与茎水力性状解耦，但与气体交换和结构性状相关。叶片和茎的水力性状在荒漠灌木物种中彼此独立；叶片水力功能与气体交换和结构强烈耦合；水力学和植物结构在物种/属间发生分化。

  来源：Plant Diversity

  时间：2026-10-25

• 临床样本中极端/病理性需求回避（EDA）的心理与神经发育相关因素：一项探索性研究

  极端/病理性需求回避（EDA）是一种以回避日常需求为特征的行为模式，对个体及其周围人产生显著影响。目前对EDA的相关因素和驱动因素知之甚少；更好地理解这些因素可能有助于制定针对性的干预和支持策略。研究人员对转诊至英国一家专科神经发育诊所的63名儿童的父母评定量

  来源：Autism Research

  时间：2026-10-25

• 精子DNA高碎片化患者宫腔内人工授精中使用微流控ZyMot装置的妊娠结局：一项探索性回顾研究

  摘要 背景 高精子DNA碎片化影响男性生育力，并与精子存活率和妊娠率呈负相关。使用微流控装置可实现更严格的精子筛选，避免了有损DNA完整性的离心步骤。 目的 确定在高精子DNA碎片化的情况下，微流控ZyMot精子选择方法是否能提高宫腔内人工授精（IUI）的妊娠

  来源：Andrology

  时间：2026-10-25

• 基于生理驱动的精准灌溉对地中海不同环境下扁桃仁品质与盈利能力的调控

  全球扁桃（almond）种植面积在过去十年间持续扩张，主要受坚果及植物基产品需求上升以及主产区灌溉果园快速发展的推动。近期行业统计显示，全球供应量持续增长，产量在近几个产季达到历史高位（Almond Board of California, 2024）。这一扩

  来源：Scientia Horticulturae

  时间：2026-10-25

• 面向兰科植物茎粉末显微结构鉴定的YOLO11s-MDOP多尺度检测框架

  研究人员提出YOLO11s-MDOP（一种多尺度检测框架）用于兰科植物茎粉末显微鉴定；在6,559幅图像上以仅9.5M参数量取得93.35%的mAP₅₀（mean Average Precision at IoU 0.5）；改进复杂显微纹

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

• 基于机器学习与中子探针校准数据提高5TE土壤水分传感器精度

  本研究提出一种机器学习（machine learning, ML）框架，利用中子探针（Neutron Probe, NP）校准数据显著提升电容式土壤水分传感器的测量精度。研究采用覆盖多年、多安装深度及多种灌溉方案的数据集进行校准过程，并将该ML框架应用于土壤体

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

• 基于CGHFormer的玉米三维点云多尺度表型提取及农艺响应分析框架

  从玉米三维点云中准确进行茎叶分割和表型性状提取，对于理解植株结构对逆境的响应及其与农艺表现的关系至关重要。研究人员建立了一个覆盖全生育期的单株玉米三维点云数据集，包含三种种植密度（D1，90000株ha^-1；D2，110000株ha<su

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

• 基于斜视无人机影像的水稻穗表型分析：一种混合经典-量子分割框架

  水稻是全球超过半数人口的主食。尽管农艺管理和遗传改良持续进步，许多主要产区的稻谷产量已趋于平稳，而全球需求仍在持续增长[1]。由于扩大耕地面积的机会日益受限，提高单位面积产量因此成为满足日益增长需求的主要策略[2,3]。 稻谷产量是一个受遗传及多种环境和管理因

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

• 融合天气持久同调特征与静态土壤信息的Contextualized LSTM-DNN县域玉米产量估算模型

  准确的作物产量预测对农业保险、改进风险管理以及制定高效生产策略至关重要。本研究考察美国印第安纳州天气、土壤和玉米产量的时空变异性，以理解这些因素与玉米产量之间的关系。异质的空间和时间粒度使建模过程复杂化。研究人员提出一种新的机器学习框架用于县域玉米产量预测，该

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-10-25

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