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一种面向动物疫病防控的可视化分析方法
动物疫病防控关乎公共卫生与畜牧业可持续发展。现有方法存在监测效率低、模型精度不足及缺乏专用可视化工具等局限。为此,研究人员联合中国动物卫生与流行病学中心,采集真实动物运输与死亡数据,并利用大语言模型(LLM)生成符合流行病学规律的合成数据。同时,通过纳入运输、
来源:Visual Informatics
时间:2026-05-25
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基于线性尺度应变-应力数据的土壤预压应力评估:亟需物理机制驱动的方法
现有主流土壤压实模型通过预压应力(precompression stress, σp)表征土壤强度,其核心理念是将施加应力控制在土壤既往承受过的范围内以避免永久变形。然而,传统方法普遍依赖施应力的对数转换,这一操作存在显著缺陷。本研究针对比利时黄土母质底土样品
来源:Soil Science Society of America Journal
时间:2026-05-25
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面向盐渍化旱区农田多层土壤水分预测的分层建模与层自适应加权融合方法
研究人员针对盐渍化旱区农田土壤水文过程垂直异质性显著导致多层土壤水分预测精度不足的问题,提出了一种物理一致性的分层混合建模框架。该框架结合深度学习与机器学习方法,依据不同土层的主导驱动机制进行模型设计。利用中国新疆地区8个深度(20–350 cm)的高频原位观
来源:Agricultural Water Management
时间:2026-05-25
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利用知识蒸馏通过反事实解释进行模型提取攻击及其基于差分隐私的缓解方法
近年来,机器学习(Machine Learning, ML)模型作为服务(Machine Learning as a Service, MLaaS)在各类生产软件应用中的部署显著增长。与此同时,可解释人工智能(Explainable AI, XAI)持续发展,
来源:Frontiers in Artificial Intelligence
时间:2026-05-25
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综述:基于MRI的腹膜转移决策框架:整合rPCI、PAUSE和PROMISE技术
摘要腹膜转移是一种复杂的临床状况,适当的患者选择依赖于对疾病范围和分布的准确术前评估,因为完整的细胞减灭手术结合腹腔热灌注化疗(HIPEC)可能提高某些患者的生存率。尽管计算机断层扫描(CT)应用广泛,但在检测小病灶以及评估如肠系膜等复杂区域时存在局限性,这可能导致对肿瘤负荷和手
来源:Abdominal Radiology
时间:2026-05-25
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在平面波代码中采用刚性马芬罐近似方法,用于快速模拟声子介导的超导体
摘要我们提出了一种基于赝势的平面波实现的刚性马芬罐近似(RMTA)方法,为在全电子代码中传统使用RMTA提供了一种计算效率更高的替代方案。RMTA将总电子-声子耦合常数分解为局部原子贡献的总和,每个局部原子贡献定义为电子因子和离子因子的乘积。电子因子由基于角动量分辨的电子-声子矩
来源:npj Computational Materials
时间:2026-05-25
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在不同干燥方法下,污泥的燃烧特性及污染物排放特性的比较研究——以模拟的城市固体废物格栅炉燃烧过程为例
杨旭|韩学伟|范宏照|梁德华|董宇航|吕国军|王飞•VDD、HDD和DFD污泥干燥方法对燃烧性能的影响比较。•VDD和HDD处理的污泥具有比DFD处理的污泥更高的热值。•污泥在水平区域的停留时间对燃烧的影响大于进料高度的影响。•VDD和HDD方法非常适用于工业干燥-焚烧应用。•H
来源:Waste Management
时间:2026-05-25
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综述:利用振动光谱技术检测血液样本中的子宫内膜癌:一项关于临床前研究的系统评价和荟萃分析
安娜·丽塔·佩肖托·帕纳佐洛(Ana Rita Peixoto Panazzolo)|阿德里亚娜·波格雷(Adriane Pogere)|阿琳·保拉·卡内罗·卡多佐(Aline Paola Carneiro Cardoso)|马特乌斯·佩德罗蒂·查韦斯(Matheus Pedro
来源:Vibrational Spectroscopy
时间:2026-05-25
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弯曲光纤碳纤维增强塑料(CFRP)中的波前估计:一种用于平滑处理各向异性材料的弯曲最速路径分布方法
足泽武士(Takeshi Ashizawa)|水谷良宏(Yoshihiro Mizutani)|富山信之(Nobuyuki Toyama)|土鳥木章良(Akira Todoroki)|仲井和宏(Kazuhiro Nakadai)东京理科大学工学院系统与控制工程系,日本东京目黑区奥
来源:Ultrasonics
时间:2026-05-25
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原位光发射光谱技术在AlN及AlN/4H-SiC异质结薄膜生长与能带工程中的引导控制应用
Jin Yang|Ye Li|Mengchao Du|Shuyu Cui|Luye Yao|Peipei Li|Yue Liu|Baipeng Liu|Hao Zhang|Sanjie Liu|Mingzeng Peng|Huiyun Wei|Xinhe Zheng•原位OES技
来源:Thin Solid Films
时间:2026-05-25