• 混合视觉技术：结合惯性测量单元（IMU）与深度学习框架，运用图卷积网络（Graph Convolutional Networks）和注意力机制（Attention Mechanisms），实现个性化瑜伽姿势的识别

  摘要体式（Asanas）对于有效维护人类的身心健康至关重要。数字训练平台、健身监测设备和医疗应用程序都依赖于准确的瑜伽姿势检测。传统的基于视觉的姿势识别算法面临着诸如遮挡、背景干扰、不同相机角度以及人体比例个体差异等问题。为了解决这些问题，本研究提出了一种结合视觉和惯性测量单元（

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-13

• 使用无需PCR的酶促检测方法，在临床样本中快速且超灵敏地检测端粒酶活性

  摘要端粒酶是癌症诊断中的一个关键生物标志物，因此需要开发出便捷、高效且高度敏感的检测方法。与PCR、LAMP或RCA等传统的核酸扩增技术不同，该方法通过Endo IV介导的酶促转化来实现信号放大。一种经过合理设计的探针含有一个非碱基位点，能够特异性地与端粒酶合成的(TTAGGG)

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-13

• 机器人辅助腰椎关节突关节浸润相较于徒手技术在体模研究中可提高穿刺精度并降低辐射暴露

  紧凑型机器人系统为手术室外的脊柱手术提供了新的可能，但其在关节突关节浸润等小型介入操作中的应用潜力尚未得到充分探索。本研究旨在采用标准化体模模型，评估紧凑型机器人辅助系统（Micromate）用于腰椎关节突关节浸润的可行性、精度、辐射暴露及用户体验，并与徒手技

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-13

• 评估血浆和唾液中的激素水平作为马匹性情指标的方法

  摘要评估马的性格对于确保它们的福利、管理和安全非常重要。本研究通过酶联免疫吸附测定法（ELISA）分析了40匹马血浆与唾液中皮质醇、催产素和血清素的水平及其与性格特征之间的关联。结果显示，皮质醇（r² = 0.441）和催产素（r² = 0.587）浓度之间存在显著相关性，而血清

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-13

• 基于TOPO和利多卡因的深共晶溶剂的合成、光谱分析及物理化学表征，并通过TGA/DTG技术对其热稳定性进行了评估

  摘要深度共晶溶剂（DESs）是一类独特的先进、环保型溶剂，由两种或更多成分组成，其熔点显著低于各个单独成分的熔点。它们具有低挥发性、无毒性和低易燃性等优异的物理化学性质，因此适用于多种应用。在本研究中，合成了基于TOPO与醇类（C7,C8,C10）的疏水性DESs以及含有10%和

  来源：BMC Chemistry

  时间：2026-05-13

• 经熔盐改性的MgO基吸附剂：一种实现高效中等温度二氧化碳捕集的水热合成方法

  李晓宇|李旭兵|陈杰|丁亮金|彭康中国西安长安大学材料科学与工程学院，邮编710064摘要基于MgO的吸附剂因具有高理论吸附容量、丰富的资源可用性和宽广的操作温度范围而在二氧化碳（CO2捕获领域受到了广泛关注。然而，表面碱性O2−位点的稀缺限制了这些吸附剂的CO2捕获能力。虽然熔

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-05-13

• 利用微泡增强等离子体技术提高含抗生素医疗废水的降解速率：机制解析与系统评估

  刘晨宇|袁帅|王晓冉|朱梦颖|李天宇|甘定伟|周如森|孙静|周仁武中国西安交通大学等离子体生物医学中心电气绝缘与电力设备国家重点实验室，西安710049摘要水环境中普遍存在的药物残留物污染，尤其是抗生素污染，迫切需要开发高效且可持续的先进氧化技术。本文通过将常压介质阻挡放电（DB

  来源：Separation and Purification Technology

  时间：2026-05-13

• 用于图聚类的可调平衡最小-最大割分方法

  云亮|廉启民|王高|聂飞平•我们提出了一种名为ABMC的新图割模型，该模型具有可调节的平衡机制。•ABMC能够实现对聚类平衡的显式控制。•改进的优化器避免了松弛算法、特征分解和后处理步骤。•时间复杂度从与边数相关的立方级别降低到线性级别。•在基准测试中的实验显示出更高的准确性和效

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-05-13

• MASC：结合运动感知与视觉语言模型语义增强的方法，用于检测交通环境中的异常情况

  郝通|徐成成|杨德杰|艾琪|陈海波|赖海光•我们提出了一个统一的、基于上下文增强的交通异常检测框架。•该框架能够同时建模场景级别的时空动态、实例级别的运动以及语义先验。•来自通用视觉-语言模型的原始文本嵌入丰富了语义表示。•所提出的框架在两个公开基准测试中的性能优于现有最佳技术（

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-05-13

• Stratify：通过平衡采样重新思考适用于非独立同分布（non-IID）数据的联邦学习方法

  Hui Yeok Wong | Chee Kau Lim | Chee Seng Chan•Stratify 提出了一种新的引导式训练机制，该机制借鉴了分层抽样的思想，确保在非独立同分布（non-IID）环境下所有类别标签都能得到均衡的训练。•Stratify 采用基于标签的客户

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-05-13

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