• 高海拔芽孢杆菌（Bacillus altitudinis VUMS1）对冰-冰相关弧菌属（Vibrio spp.）的拮抗作用及其在海洋藻类相关系统中的生物技术潜力

  摘要由致病性Vibrio属细菌引起的“冰冰病”是Kappaphycus alvarezii海水养殖系统中的主要限制因素。使用有益细菌作为生物控制剂是海水养殖中化学处理的可持续替代方案。在本研究中，从健康的K. alvarezii藻体中分离出一种内生细菌，将其命名为VUMS1，并通

  来源：World Journal of Microbiology and Biotechnology

  时间：2026-06-06

• 针对患者个体特征的建模方法有助于确定能够逆转酒精相关性肝炎中葡萄糖代谢重编程的干预措施

  摘要酒精性肝炎（AH）是一种与酒精相关的急性肝病，目前可用的治疗选择非常有限。近期研究指出，肝脏代谢重编程是判断AH严重程度的重要指标。我们的目标是寻找新的干预措施，以纠正不同程度的AH所导致的肝脏代谢紊乱。通过将通用的人类细胞代谢模型与不同疾病严重程度的AH患者及健康对照组的肝

  来源：Communications Biology

  时间：2026-06-06

• 基于延伸因子1-α（tef1）基因的实时荧光重组酶聚合酶扩增（Real-time Fluorescent RPA）检测柑橘黑斑病菌（Phyllosticta citricarpa）方法的建立与分析验证

  摘要：柑橘黑斑病（Citrus Black Spot, CBS）由真菌Phyllosticta citricarpa引起，是该病害的重要诊断对象，其病原为欧洲及地中海植物保护组织（EPPO）区域受监管检疫性有害生物并需实施监测。为开发快速分子检测方法，研究人员

  来源：Physiological and Molecular Plant Pathology

  时间：2026-06-06

• 基于可视絮凝检测的油棕病原菌布宁灵芝（Ganoderma boninense Pat.）重组酶聚合酶扩增检测方法

  Ganoderma boninense Pat.作为油棕基腐病（basal stem rot, BSR）的致病因子，是油棕栽培面临的最具破坏性的威胁之一。有效的病害管理需要快速且准确的诊断工具，以支持及时干预。本研究开发并评估了一种重组酶聚合酶扩增（recom

  来源：Physiological and Molecular Plant Pathology

  时间：2026-06-06

• 基于联邦自编码器的临床决策框架，结合混合类别平衡技术

  摘要尽管通过更多地依赖深度学习进行疾病分类，诊断的准确性已经得到了显著提高，但这引发了关于患者数据隐私、安全性和可扩展性的严重担忧。传统的集中式深度学习方法容易遭受数据泄露，并且由于依赖于敏感医疗记录的汇总，无法遵守GDPR和HIPAA等隐私法规。我们的工作提出了一种保护隐私的联

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

• 基于选择性熵融合的近端策略优化与联邦强化学习相结合的方法，用于智能多无人机（multi-UAV）的轨迹规划和通信优化

  摘要5G和新兴的6G网络的快速发展增加了对能够提供高容量、低延迟和适应性的无线通信系统的需求。然而，传统的地面基础设施仍然成本高昂且不够灵活，尤其是在动态或偏远环境中。本文提出了一种基于联邦强化学习（FRL）的无人机（UAV）通信系统，该系统采用选择性熵融合近端策略优化（SEF-

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

• 基于开路-短路校准的油基泥浆电阻率成像仪的近似电阻率快速反演方法

  摘要本文提出了一种新的方法，用于校正基于油基泥浆的微电阻率成像测井中泥浆效应的影响，并反演近似视电阻率。为了消除泥浆层对电极测量信号的干扰，将开路-短路校准方法与三层阻抗模型相结合，并利用有限元方法模拟仪器的开路和短路状态。通过将电极和电极垫之间的距离视为一个整体系统，该方法能够

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

• 使用传统的电火花加工（EDM）技术在镁合金AZ31表面镀铜，以提高其耐腐蚀性能

  摘要像AZ31这样的镁合金在生物医学应用中具有很大的潜力；然而，它们在生理环境中的快速腐蚀限制了其使用范围。许多用于提高耐腐蚀性的表面改性技术（包括粉末混合电火花加工（EDM））会增加工艺复杂性，并且重复性有限。在这项研究中，采用传统的电极电火花加工方法对AZ31镁合金进行了表面

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

• 利用多信号梯度指纹技术和自适应信任聚合机制的拜占庭式鲁棒联邦学习方法，用于异构脑部磁共振成像数据的研究

  摘要联邦学习允许在不同机构之间进行协作训练，而无需集中存储患者数据，但仍容易受到恶意客户端的影响，并且面临严重的非独立同分布（non-IID）数据异质性问题。我们提出了一种基于信任机制的联邦学习框架，用于脑部磁共振成像（MRI）数据，该框架结合了多信号梯度指纹识别技术和自适应聚合

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

• 将数字孪生技术与深度强化学习相结合，以实现可持续的海洋渔业资源管理

  摘要海洋渔业生态系统正面临过度捕捞和气候变化带来的前所未有的压力，这些日益严重的威胁需要超越传统静态配额系统的管理工具。本文提出了一种集成框架，将数字孪生（DT）技术与深度强化学习（DRL）相结合，以解决可持续渔业资源管理问题。我们构建了一个五层层次结构，其中心是一个高保真的数字

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-06

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