• 高效的多视图子空间聚类方法：结合稀疏梯度和锚点驱动的拉普拉斯正则化

  钱城图|明阳|一然|景宇王|文丽•提出了一种具有增强鲁棒性的统一MVC框架。•通过γ*-TNN和ℓ2以及对数范数（log-norm），改进了张量秩的近似和稀疏性。•提出了基于稀疏梯度和锚点驱动的图学习策略。•开发了一种具有收敛保证的高效优化算法。•大量实验表明，EMCSA的性能优

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-05-21

• 分散式移液管萃取法结合水相衍生化技术和气相色谱-串联质谱法用于测定环境水体中的硝基酚、硝基邻甲氧基苯酚和硝基间甲氧基苯酚

  阿蒂利奥·纳卡拉托（Attilio Naccarato）|罗桑杰拉·埃利亚尼（Rosangela Elliani）|安东尼奥·塔加雷利（Antonio Tagarelli）•本文首次提出了一种能够同时定量水中纳米颗粒（NPs）、纳米凝胶（NGs）和纳米纤维（NCs）的方法。•所提

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-05-21

• 离子相互作用色谱分离技术辅助定量分析富镧化合物（如钛酸镝Dy2TiO5）中其他微量镧系元素，同时采用电感耦合等离子体光发射光谱法（ICP-OES）进行检测

  Aishwarya S. Kar|Abhijit Saha|Khushboo Kumari|Bushra Shaikh Shahid|Sadhan Bijoy Deb|Subbiah Jeyakumar•开发了一种微波消解方法来溶解难溶的Dy2TiO5化合物。•使用了一种经过动态

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-05-21

• 基于属性的多模态光谱融合技术：结合漫反射红外光谱与X射线荧光光谱进行多参数煤炭质量分析

  刘宇|李静妍|徐宇鹏|陈普|刘丹|褚晓丽•结合DRF（深度随机森林）和XRF（X射线荧光）技术实现了多参数煤炭品质的预测。•基于属性的融合框架经过了统计验证。•模型选择取决于各属性的信息来源。•当DRF和XRF提供互补信息时，监督式融合方法效果显著。•支持向量回归（SVR）有助于

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-05-21

• 酞嗪聚合物中的间距控制结晶性：实现可调染料捕获、阻燃性能和蓝色发光的统一方法

  Tawadrous Gamal Farah Habib | Remon M. Zaki | Adel M. Kamal El-Dean | Abdelreheem A. Saddik | Mohamed Bishr | Osama Younis•间隔长度控制着邻苯二甲嗪聚合物的结

  来源：Reactive and Functional Polymers

  时间：2026-05-21

• 开创性的水热合成技术：基于沸石的蜂窝状Na2CO3吸附剂，用于高效捕获二氧化碳

  张圆圆|秦长雷|韩俊强|李建安|高畅|冉静宇中国重庆大学能源与动力工程学院，教育部低级能源利用技术与系统重点实验室，重庆 400044摘要基于Na2CO3材料的低温CO2吸附技术在CO2减排方面具有巨大潜力，这得益于其适用的温度范围、显著的吸附容量和稳定性。然而，传统的颗粒状Na

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-05-21

• 参与度作为重要指标：重新审视有严重及多重学习障碍的学习者的动机与评估方法

  摘要 背景与目的 具有严重和多重学习障碍的学习者在传统的评估系统中常常被边缘化，因为这些系统严重依

  来源：British Journal of Learning Disabilities

  时间：2026-05-21

• 利用柠檬桉节瘤生物质残余优化氧化锌纳米颗粒新型绿色合成：多技术表征与抗真菌活性分析

  本研究旨在开发一种可持续的绿色合成方法，利用柠檬桉（Eucalyptus citriodora，EC）节瘤废弃物提取物制备氧化锌纳米颗粒（Zinc Oxide Nanoparticles，ZnO NPs），并评估其抗真菌效能，以用于木材保护。该生态友好策略利用

  来源：Next Nanotechnology

  时间：2026-05-21

• 综述：探索亨廷顿病中的污名：一项关于理解基因扩展携带者与高风险个体体验的方法学与概念化范围综述

  许多受遗传性神经系统疾病亨廷顿病（Huntington's disease, HD）影响的患者曾报告遭受污名化体验，但现有文献在理论与方法学层面均发展不足。因此，本研究通过范围综述系统考察HD研究中用于理解污名现象的理论概念与所采用的方法学路径，并结合新兴证据

  来源：Journal of Genetic Counseling

  时间：2026-05-21

• 综述：跨研究验证及光谱机器学习中偏最小二乘判别分析的重采样方法指导

  Aidan P. Holman | Dmitry Kurouski 德克萨斯A&M大学生物化学与生物物理学系，美国德克萨斯州大学城 摘要 重采样策略在光谱机器学习（SML）中的模型选择和性能估计中起着核心作用，但其影响往往被视作次要于模型选择。在这项教程研究中，我们系统地评估

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-05-21

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