• 针对富含有机质与刚毛的多毛类（有须火刺虫）的微塑料提取优化方法

  为建立适用于复杂生物基质的标准化微塑料检测流程，研究人员以富含有机质与钙质-甲壳质刚毛的有须火刺虫为模型，开发并验证了一种优化的多步提取方案。该方法通过酶-过氧化氢-醋酸顺序处理及菜籽油浮选，高效去除有机物（效率>98%）并回收多种塑料聚合物（回收率86.7%-97.8%），同时保持了微塑料的物理化学完整性，为大型底栖无脊椎动物的微塑料污染研究提供了可重复、可持续且高效的标准化方法。

  来源：Water Biology and Security

  时间：2026-04-28

• 综述：人工智能驱动的超声影像逼真可视化技术进展

  这篇综述系统性回顾了人工智能在提升超声数据可视化质量方面的前沿技术。文章围绕超声可视化流程的三个核心阶段——数据重建、预处理与可视化，深入探讨了传统方法及其局限性，并重点阐释了AI（特别是深度学习DL与隐式神经表示INR）如何通过增强数据重建质量、抑制斑点噪声和优化基于物理的渲染等技术路径，应对超声数据固有的信噪比低、遮挡等挑战，以推动超声影像向高保真、智能化方向演进。

  来源：Visual Informatics

  时间：2026-04-28

• 综述：多糖提取技术的最新进展：提取机制、混合策略及新兴技术

  赵雅|王飞|张亚星|张亮晓|王晓|李培武杭州香湖实验室，311231，中国摘要多糖因其生物活性和功能特性而在食品和制药领域受到越来越多的重视。从复杂的生物基质中高效提取多糖仍然是研究和制造中的一个主要障碍。本综述批判性地总结了多糖提取和分离的绿色技术的最新进展。所涵盖的方法包括场

  来源：Carbohydrate Polymers

  时间：2026-04-28

• 日本熊本地区氮负荷的时间和空间分解分析以及氮负荷生产力的区域差异研究：采用对数平均分配指数（Logarithmic Mean Divisia Index）和加权泰尔指数（Weighted Theil Index）的行政区划基础方法

  李卓琳|中川圭|藤井秀道|细野隆弘|罗尼·伯恩德松长崎大学综合科学技术研究生院，日本长崎市文京町1-14，852-8521摘要背景由于农业和城市化等人类活动的影响，地下水中的硝酸盐污染已成为一个严重的全球性挑战。目的我们的研究旨在确定1960年至2020年间熊本地区各行政区氮负荷

  来源：Agricultural Systems

  时间：2026-04-28

• 在传感器退化条件下，用于激光雷达（LiDAR）三维物体检测的有界图条件化方法 李秀萍（Li Xiuping） 孙希彦（Sun Xiyan） 李静静（Li Jingjing） 季远发（Ji Yuanfa） 傅文涛（Fu Wentao）

  摘要：光探测与测距（LiDAR）的三维（3D）物体检测在点稀疏性、异常值、坐标噪声和校准漂移的情况下性能会下降，然而检测器的评估主要仍局限于干净的基准测试环境。本研究关注的是感知鲁棒性，而非检测器的重新设计。我们引入了有界图条件化（Bounded Graph Conditioni

  来源：Sensors

  时间：2026-04-28

• 模拟“闷种”复合胁迫：一种基于预测直播水稻田间出苗率的新型水稻种子活力评估方法

  本研究针对直播水稻（DSR）生产中标准发芽试验（SGT）难以准确预测种子田间表现的问题，研究人员开发了一种模拟高温、高湿、低氧“闷种”现象的复合胁迫活力测试新方法。结果表明，该方法测得的发芽势（GE）和发芽率（GP）与田间实际出苗率（FE）呈极显著正相关（R2高达0.837），预测准确性显著优于SGT，为DSR生产中的种子质量分级提供了一种低成本、高精度的有效工具。

  来源：Crop Design

  时间：2026-04-28

• 综述：利用人工智能预测1型糖尿病患者的血糖水平：方法、评估与新兴进展

  本文系统综述了数据驱动方法在1型糖尿病（T1DM）血糖水平（BGL）预测中的应用，涵盖模型策略、输入变量、预测时域（PH）及性能评估，并重点探讨了深度学习、迁移学习、集成学习和因果分析等前沿人工智能（AI）技术如何提升预测准确性，为开发及验证更可靠的BGL预测模型提供了综合参考。

  来源：Sensors

  时间：2026-04-28

• 提升激光光纤准直法直线度测量精度的关键技术：二维校准与单程共路数字漂移补偿

  为解决长距离直线度测量中因四象限探测器（QD）非线性响应、轴间耦合及大气湍流等引起的测量误差问题，本研究提出了一种融合二维平面校准与单程共路光束漂移数字补偿的创新方法。通过建立二维多项式曲面拟合模型，显著降低了QD的非线性误差与耦合误差；并基于单程共路光路设计，结合位置敏感探测器（PSD）实时监测的角漂移量，对由机械漂移和环境扰动引起的直线度误差进行数字补偿。实验表明，该方法有效提升了长行程几何误差测量的准确性与稳定性，为机床导轨等长距离高精度直线度测量提供了可靠的解决方案。

  来源：Sensors

  时间：2026-04-28

• 增强边缘特征密集化的无靶标相机-激光雷达标定方法

  针对自动驾驶等场景中相机与激光雷达（LiDAR）多传感器融合时依赖人工或特定标定目标、灵活性不足的问题，本研究提出EdgeDenseCalib方法。该方法通过两阶段激光雷达边缘增强机制（CSW与BPSW模块）提升稀疏点云边缘特征密度，实现跨模态特征可靠匹配，并结合迭代最近点（ICP）框架优化对齐。实验在KITTI数据集上达到平均旋转误差0.105°、平均平移误差0.903 cm的精度，相比现有基于边缘的方法旋转精度提升33.1%至89.9%，为自动驾驶系统提供了一种实用、自动化的标定解决方案。

  来源：Sensors

  时间：2026-04-28

• 基于傅里叶输入变换（FIT）增强对抗样本可迁移性的黑盒攻击方法研究

  为解决对抗样本在黑盒攻击中可迁移性受限及现有输入变换方法未能充分解耦风格与语义的问题，Zilin Tian等提出FIT方法，利用傅里叶变换分别操纵振幅与相位以实现风格变换和语义混合，实验表明该方法在多种模型与防御下ASR显著提升，为评估DNN鲁棒性提供了新思路。

  来源：Big Data and Cognitive Computing

  时间：2026-04-28

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