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  • 弹性半空间上的声-重力波三元共振

    非线性相互作用提供了弱可压缩流体中能量交换的机制,自由表面重力波与声‑重力运动(acoustic–gravity motions)之间的非线性相互作用长期以来一直与微震(microseisms)和低频水下声学(low‑frequency underwater

    来源:Journal of Fluid Mechanics

    时间:2026-06-23

  • 聚偏氟乙烯的机械化学升级回收:路易斯酸诱导生成氟铝酸钠

    研究人员开发了一种可持续的机械化学过程,通过使用路易斯酸(Lewis acid)存在下的球磨将聚偏氟乙烯(PVDF)废料转化为氟铝酸钠。生成的氟化物是铝生产过程的关键材料。路易斯酸AlCl<sub>3</sub>引发PVDF的脱氟化氢步骤,释放HF,进一步氟化

    来源:ChemSusChem

    时间:2026-06-23

  • 旋转滚筒中干燥与粘性颗粒流动:流动动力学与标度行为

    理解颗粒表面流的流变学(rheology)仍然是一个重大挑战,尤其是当惯性相互作用和粘性相互作用(cohesive interactions)在颗粒之间发生并触发复杂的流态转变时。本研究通过系统的旋转滚筒实验,研究了干燥和粘性颗粒材料的稳定流动动力学,重点关注

    来源:Journal of Fluid Mechanics

    时间:2026-06-23

  • 通过微波辅助处理将真实世界消费后聚烯烃塑料升级转化为轻质烯烃

    塑料废弃物的快速积累,尤其是消费后聚烯烃(Polyolefins, POs),在全球范围内造成了严峻的环境和经济挑战。由于混合塑料分离困难、添加剂成分复杂以及处理成本高昂,消费后POs的回收效率仍然低下,回收率不足9%。为解决这些关键问题,本研究采用了一种创新

    来源:Carbon Energy

    时间:2026-06-23

  • 通过重构氧化学提升硬碳的钠存储活性与动力学

    生物质衍生的硬碳(hard carbons)因其资源可持续性和环境友好性而被广泛视为钠离子电池(sodium-ion batteries, SIBs)极具吸引力的负极材料。然而,实现碳微结构的精确调控以增强钠存储性能既是关键需求也是挑战。在这项研究中,研究人员

    来源:Carbon Energy

    时间:2026-06-23

  • 早期主动脉缩窄支架植入在纵向猪模型中的病理生理学后果

    背景:新型支架技术为主动脉缩窄(coarctation,COA)提供了早期血管内治疗选择。中期至长期的心血管对早期COA支架干预的反应尚未明确。 目的:研究人员研究了COA猪模型,分为无支架植入组和早期支架植入伴连续扩张至成年主动脉直径组,旨在明确纵向心血

    来源:Catheterization and Cardiovascular Interventions

    时间:2026-06-23

  • 将医院带给成年患者:一项关于患者及家属对居家移动紧急医疗体验的定性研究

    目的:探讨患者及其家属对移动紧急医疗团队(Mobile Emergency Teams, METs)居家紧急医疗的感知和体验。 设计:采用探索性定性设计,以探索患者和家属在护理接触中的体验。鉴于该研究的探索性质,这种方法较为适宜。 伦理考虑:该研究获得

    来源:Scandinavian Journal of Caring Sciences

    时间:2026-06-23

  • 柔性增材制造蜂窝在冲击载荷下的性能:拓扑和取向的影响

    增材制造(Additive Manufacturing, AM)使得制造具有可定制力学行为的轻质多孔晶格成为可能。本研究考察了由熔丝制造(FFF)生产的热塑性聚氨酯(TPU)蜂窝在低速冲击下的响应,并使用开放式霍普金森压杆(OHPB)系统进行测试。研究人员设计

    来源:Advances in Materials Science and Engineering

    时间:2026-06-23

  • 比较Braden和Cubbin/Jackson量表在预测成人重症监护病房压力性损伤发展中的诊断准确性:一项前瞻性队列研究

    这项研究评估并比较了Braden和Cubbin/Jackson压力性损伤风险量表在预测成人重症监护病房(ICU)患者压力性损伤(pressure injury, PI)发展中的诊断准确性(diagnostic accuracy)。在这项前瞻性队列研究(pros

    来源:International Wound Journal

    时间:2026-06-23

  • 机器学习辅助分析预测和可视化电镀铬层材料属性间的非线性关系

    本研究旨在采用基于机器学习(ML)的回归模型,准确捕捉电镀工艺参数与铬层厚度之间的非线性关系,同时实现这些非线性效应的解释和可视化。为此,研究人员分析了来自实验室规模(1L)和中试规模(14L)实验的两个统计上不同的数据集。训练过程中使用超参数调优和五折交叉验

    来源:Advanced Engineering Materials

    时间:2026-06-23


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