• 非独立同分布（Non-IID）且具有感知能力的联邦入侵检测系统，采用基于密码学消息认证算法（PBFT）和安全的模型聚合技术，适用于多机构医疗物联网网络

  摘要多机构医疗物联网（IoT）网络面临着入侵检测与患者数据隐私之间的核心挑战。原始流量记录无法在机构之间共享，而仅使用特定机构数据训练的本地模型在面对实际医疗物联网部署中不同的攻击分布时泛化能力较差。联邦学习（FL）通过在每个机构本地存储数据来解决隐私问题，但它引入了机构间的统计

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 非热等离子体处理作为一种可持续的方法，用于废水再利用，以支持水培生菜（Lactuca Sativa）的种植

  摘要发展现代农业实践面临的挑战在于减少灌溉用水量、寻找替代水源、促进植物生长、提高作物产量，以及最终减少合成肥料和农药的使用。等离子体处理和废水净化技术可能使富含营养的水资源在农业中得到安全再利用。在本研究中，使用经过等离子体处理的市政饮用水和废水对水培系统中的Lactuca s

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 细菌益生菌提取物与绿色纳米颗粒的整合作为一种安全的保护历史手稿免受真菌劣化的方法：一项应用研究

  本研究专注于整合一种环境友好（eco-friendly）、成本效益（cost-effectiveness）且安全的方法来保护历史手稿，以避免使用传统保护方法和合成杀菌剂带来的风险，这些方法对环境、人类健康和历史博物馆材料构成危险影响。因此，研究人员评估了一部1

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 通过碳酸钠-碳还原熔炼法处理黄铁矿-钴精矿的复杂技术开发

  摘要我们开发了一种集成火法-湿法冶金技术，用于处理黄铁矿-钴精矿。该技术基于碳酸钠-碳还原冶炼工艺，随后对熔渣-冰铜进行水处理。对Fe–Ni–Co–Cu–O–S体系的热力学建模表明，在1450–1500°C的温度下，Na₂CO₃–C体系由于生成CO和硫固定为Na₂S而形成强还原环

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 利用岩石物理测井数据和机器学习方法预测钻井液失环体积和半径

  摘要钻井液流失（即钻井液意外进入地下岩层）是钻井作业中面临的一个重大挑战。这一问题通常会导致大量的非生产时间和经济损失。为有效解决这一问题，准确预测流失区域、流失量以及流体侵入的范围至关重要。本研究采用了一种创新方法，将岩石物理测井数据与钻井操作参数及泥浆特性结合在机器学习框架中

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 利用PSO优化的可解释机器学习方法对椰子纤维增强混凝土的抗压强度进行预测

  摘要在混凝土中使用天然纤维是一种可持续的策略，可以提高其延展性和抗裂性；然而，椰子纤维可能会在混合材料成分之间引入非线性相互作用，从而使得抗压强度的预测变得复杂。本研究提出了一种优化且易于解释的机器学习框架，用于预测椰子纤维增强混凝土（CFRC）的抗压强度。针对586个实验样本，

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• VerbaFake、EchoFake 和 PixelFake：采用先进增强技术的轻量级架构，用于单模态深度伪造检测

  摘要 深度伪造技术的快速发展，得益于深度学习和生成模型（如生成对抗网络）的推动，彻底改变了数字内容的创作方式，同时也对隐私、安全和数字信任带来了严重威胁。本研究通过开发一个全面的单模态深度伪造检测框架，应对深度伪造（包括合成图像、音频和文本）所带来的日益增加的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 在埃塞俄比亚水分不足地区，通过间接选择方法培育高产高效率的高粱品种的效率

  摘要作物育种计划的成功最终取决于适宜品种的培育、推广及其在生产系统中的应用。在品种培育过程中，一个关键问题是：在某一环境中的间接选择是否比在目标环境中的直接选择更有效。因此，本文比较了直接选择与间接选择的效率，并提出了建议以支持更客观的育种策略。分析使用了1994年至2020年间

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 受柚子皮结构启发的夹层复合板材的自由振动行为研究：采用可解释的机器学习方法

  摘要采用仿生细胞结构的夹层复合板材能够在轻质结构应用中有效实现高刚度与重量比，并提升振动性能。本研究通过实验、数值分析和数据驱动的方法，探讨了含有柚子皮启发式聚合物核心（PIM02）的玻璃纤维/环氧树脂夹层板材的自由振动行为。面板的弹性特性通过脉冲激励技术（ASTM E1876）

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

• 基于机器学习的建模方法，用于水文系统中精确的径流预测

  摘要准确的日径流预测可以为正常降雨、洪水和干旱问题提供基于数据的详细决策。因此，在水文学中，熟练地预测某一地区的日径流是一项具有挑战性的任务。大多数研究依赖于独立模型、集成模型或手动调整的超参数，但这些方法难以处理季节性数据。因此，本研究尝试将独立模型（极端梯度提升算法、自适应提

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-07

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