• 在精液参数异常的ICSI（单精子注射）周期中，微流控精子筛选技术与密度梯度离心法的比较：一项随机化的同胞卵子研究

  摘要微流控精子筛选（MSS）是一种无需离心处理的替代方法，可用于密度梯度离心（DGC）进行胞浆内精子注射（ICSI）中的精子处理。这项前瞻性、随机化的研究共纳入了55对夫妇在2025年2月至2026年2月期间进行的55个ICSI周期。符合条件的夫妇根据世界卫生组织2021年的标准

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• [68Ga]Ga-FAPI-46正电子发射断层扫描（PET）技术能够在TGF-β抑制剂治疗期间实现对肝纤维化进展的无创监测

  摘要肝纤维化是肝硬化和肝细胞癌的前兆，影响着全球数百万人，但目前缺乏有效的治疗方法，诊断主要依赖于侵入性的肝脏活检，这阻碍了早期干预和监测。使用[68Ga]Ga-成纤维细胞激活蛋白抑制剂（FAPI）的正电子发射断层扫描（PET）进行无创成像，可以靶向纤维化组织中的成纤维细胞激活蛋

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 一种可解释的机器学习方法预测脆性骨折及重要特征的识别

  在本研究中，研究人员开发了机器学习（ML）算法来预测脆性骨折，考虑了不同骨骼部位骨折的发生情况，使用的是加拿大骨质疏松症多中心研究（CaMos）中年龄≥50岁参与者的数据。研究人员考虑了73个基线特征，结局指标是以下任何部位的首次骨折发生情况：髋部、脊柱、骨盆

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 应用改进的Khater方法求解非线性Zoomeron方程的孤子解

  摘要本文研究了非线性Zoomeron方程，该方程在多个物理系统（包括流体动力学和非线性光学）中的非线性波传播过程建模中得到了广泛应用。由于该方程的非线性程度极高，寻找其解析解成为一个极具挑战性的问题。为了解决这一问题，通过使用改进的Khater方法（MKM），将控制该方程的非线性

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 无监督的多变量分析方法用于融合钒合金样品的氢分布数据与晶体取向图像数据

  摘要评估钒（V）的晶体结构与氢扩散之间的关系，以提取关键特征，对于理解金属中氢扩散行为与晶体结构之间的联系至关重要。我们采用图像融合方法处理了钒合金（单相体心立方（bcc）V–10摩尔% Fe合金）样品的表面图像数据集，这些数据是通过光学显微镜、扫描电子显微镜/能量色散X射线以及

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 一种基于改进版BERT和注意力机制的英语翻译教学模型智能评估方法

  摘要本文提出了一种结合改进版BERT模型和注意力机制的两步交互式融合方法，作为英语翻译教学的智能评估工具。自适应融合BERT网络（AFBNet）旨在解决仅通过微调方法难以有效利用复杂语言知识的问题。具体步骤包括提取BERT的多层表示、构建掩码知识矩阵，并将BERT中预训练的知识应

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 基于椭球膨胀方法的高空线性工程长度变形控制研究

  摘要在工程控制测量中，由于将现场测量的距离投影到高斯平面上而导致的长度变形问题长期以来一直困扰着实际应用，尤其是在高海拔地区的线性工程项目中，这种变形更为明显。目前仍缺乏有效的方法来控制这种变形。本文系统地分析了将地面测量距离投影到椭球面上后再投影到高斯平面上的变形模式，并评估和

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 基于知识图谱增强的异构图神经网络在科学人才创新潜力识别中的应用

  摘要传统的 talent evaluation methods 主要依赖于静态的文献计量指标，这些指标无法捕捉研究人员的动态发展模式和潜在的创新能力。本研究提出了一种基于知识图谱增强的异构图神经网络框架，用于识别科学人才的创新潜力。该框架整合了多源异构学术数据，构建了一个涵盖研究

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 热激活涂料污泥作为潜在的可持续吸附剂用于污染物去除：基于等温线动力学、热力学及响应面方法的探究

  摘要未经处理的涂料工业废水中含有染料、有机污染物和重金属，其持续排放对环境和公共健康构成了严重威胁，尤其是在污水处理基础设施不完善的发展中国家。本研究探讨了利用来自涂料工业废物的热活化污泥（TAS）作为经济高效且可持续的吸附剂，用于去除工业废水中的污染物的潜力。通过等温线分析、动

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

• 基于机器学习的柴油发动机排放和性能预测方法，该方法使用添加了纳米添加剂的汉麻生物柴油

  摘要本研究采用实验和机器学习方法，评估了添加了纳米添加剂（Al2O3、TiO2和MWCNT）的大麻生物柴油混合物在不同负载下的柴油发动机参数表现。通过FTIR和GC-MS分析对大麻生物柴油进行了表征。利用SEM和XRD分析了纳米添加剂，以确定其形态结构和晶相。实验结果表明，HMB

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-03

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