• 基于注意力引导的时序卷积伪速度生成方法用于水下惯性/多普勒导航

  摘要多普勒速度记录仪出现故障时，会迅速削弱自主水下航行器的松散耦合惯性/多普勒导航性能，尤其是在深水区域或复杂海床地形中。本研究提出了一种基于注意力机制的时间卷积方法，用于在多普勒速度记录仪故障期间生成伪多普勒速度数据。该模型以最近的惯性测量单元输出以及捷联惯性导航系统提供的姿态

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 融合注意力机制的BiLSTM深基坑变形预测方法

  摘要预测基坑变形是基坑工程面临的重要挑战。由于地下环境的复杂性以及施工条件的多样性，变形预测的准确性往往较低。因此，本研究构建了一种结合注意力机制与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的变形预测模型，以提高深基坑变形预测的精度。同时，为提升模型的泛化能力，本研究在损失函数中引入了组

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 一种利用局部香农熵来量化身体图式的概念验证方法

  摘要身体图式是通过与环境的感官运动互动形成的，有助于协调动作的完成。目前用于量化身体图式的指标较为有限，而且关于生活方式因素如何影响身体图式结构的研究也很少。我们提出以数字绘图笔触的香农熵作为衡量身体图式复杂度的定量数据驱动指标。44名成年人先绘制自己的身体图像（实验组），再绘制

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 基于亲水性可切换深共晶溶剂的超声辅助液相微萃取技术，用于高效环保地测定人血浆中的维拉帕米

  摘要在本研究中，通过将壬酸（C9）与四丁基溴化铵（TBAB）结合，制备出一种亲水性可切换的深共晶溶剂（HS-DES），并将其作为高效提取介质，用于在光谱荧光法测定之前从人血浆样本中提取维拉帕米。通过使用NaOH或HCl溶液调节pH值，可以控制HS-DES的亲水-疏水转变，从而实现

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 基于深度演员-评论家强化学习的多目标最优控制方法在智能配电网中用于提升光伏集成有源无功补偿器的电能质量

  摘要当太阳能光伏系统等可再生能源并入现有配电系统时，会出现动态负载波动、谐波失真以及电压下降等问题。采用UPQCs可以减少串联和并联方面的电能干扰。在太阳能发电和电网条件快速变化的情况下，基于PQ的PI控制器将无法正常工作。为解决这些问题，提出了一种基于深度演员-评论家强化学习的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 利用经RFE优化的XGBoost回归模型对智能电网中非技术性损失严重程度进行定量评估与解读

  摘要非技术性损失仍然是电力分配企业面临的主要经济风险来源。尽管已有大量研究致力于基于分类的窃电检测方法，但这些方法通常只能给出二元判定结果，难以准确量化用电异常的程度，而这一信息对于确定检查优先级和制定财务规划至关重要。本研究提出了一种基于回归的框架，利用累积异常偏差指数来评估实

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 通过计算方法发现基于大黄素的蒽醌类化合物可作为PARP-1抑制剂，对卵巢癌和前列腺癌具有治疗意义

  摘要癌症是一种以基因组不稳定和异常DNA修复为特征的疾病。多聚(ADP-核糖)聚合酶-1（PARP-1）是一个已被广泛认可的治疗靶点，尤其是在卵巢癌和前列腺癌中。然而，目前获批的PARP抑制剂存在耐药性、毒性以及疗效下降等问题。因此，寻找替代性结构骨架变得愈发紧迫。在本研究中，我

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 基于融合图像与临床数据嵌入级过采样技术的多模态口腔癌检测方法

  摘要口腔癌是一种恶性程度极高的疾病，往往在病情较晚时才被发现，从而导致患者生存率较低。现有的筛查方法受主观评估因素以及实际数据集中确诊癌症病例稀缺的限制。我们提出了一种多模态方法，将图像特征与基本临床信息相结合，以便更早地识别恶性病变，同时解决医疗数据集中常见的类别失衡问题。我们

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• 利用涡度协方差技术研究丘陵地区雨养稻麦轮作系统的蒸散动态及其环境驱动因素

  摘要在多山地区，农业具有巨大潜力，但由于独特的地形、小气候以及自给农业的种植方式，其在粮食生产中的价值往往被低估。本研究利用涡度协方差技术，对2017年至2021年间雨养水稻-小麦系统的长期水力和能量流动进行了分析，以评估蒸散作用的变化规律。在水稻和小麦生长季节，蒸散量的季节性变

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

• GinkgoSense-Net：一种用于在复杂田间环境中对银杏果实进行特征识别与实时检测的方法

  摘要自动采摘银杏果有助于延长其保鲜期并保证储存时的质量。准确识别银杏果是实现采摘过程中末端执行器稳定可靠运行的关键前提。然而，由于银杏果与树叶在颜色和大小上存在相似性，传统的识别方法容易受到光照变化、遮挡以及背景干扰的影响。为解决这些难题，本文提出了一种基于GinkgoSense

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-23

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