• 基于转换的接受方法在ω-正则表达式合成中的应用

  反应系统通常通过ω-正则语言建模，常用非确定状态机（NBA）或ω-正则表达式表示。现有方法因仅处理状态接受模型，需将过渡式NBA转换为状态式NBA再合成，效率受限。本文提出首个直接从过渡式NBA生成ω-正则表达式的方法，消除转换步骤，并证明其正确性，分析时间复杂性和表达紧凑性。

  来源：Formal Aspects of Computing

  时间：2026-04-22

• 文本处理与检索方法的可解释性：一项综述

  本文探讨信息检索中深度学习模型的可解释性研究，包括文档排序模型、检索增强生成系统的透明性提升，以及自然语言处理中的嵌入解释、注意力机制和Transformer优化等方向，并展望未来研究路径。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-04-22

• 无处不在的遗留技术：过去那些“近在咫尺的未来”留下了什么？

  本文基于对上海公私智能养老项目的长期民族志研究，探讨泛在计算技术（如智能床、服务机器人）在构念愿景消逝后的持续存在现象。研究发现，此类技术虽未被充分利用却难以移除，作为物质与社会存在持续影响日常生活。提出“持久性”分析框架，拓展泛在计算的时间维度，并倡导技术持久性的责任伦理，强调需超越设计与使用阶段的责任，关注技术存续带来的社会义务。

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2026-04-22

• MURAL-Fi：一种利用WiFi实现的多用户呼吸识别认证技术

  集成WiFi通信与生命体征监测，特别是基于802.11bf标准，可构建下一代非侵入式连续安全认证系统。本文提出MURAL-Fi，首次实现多用户呼吸认证，通过迭代式基线区域识别和空间谱信息干扰抑制技术，结合多级特征分析和三元损失Siamese神经网络，有效抵抗无意识身体运动和欺骗攻击，实验验证其高效性与鲁棒性。

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2026-04-22

• 基于弱PUF的变延迟混淆技术：用于抵抗机器学习攻击的仲裁器PUF

  提出一种基于动态非线性反馈移位寄存器（DNLFSR）的弱PUF辅助的APUF，通过动态可变迭代LFSR增强非线性，有效抵御机器学习攻击，预测准确率接近随机水平（约50%），且相比现有方法延迟减少约n/2时钟周期，硬件开销降低43.2%，适用于物联网场景。

  来源：IEEE Embedded Systems Letters

  时间：2026-04-22

• 男性因素和女性因素导致的不孕症以及辅助生殖技术过程中伴侣的生活质量：一种双人演员-伴侣分析方法

  不孕症病因学对夫妻生活质量的影响及性别不对称效应。采用APIM模型分析105对台湾夫妇的ART治疗数据，发现女性因素不孕与男性心理状态显著下降相关（Mind-Body β=-17.54，p=0.017；Core β=-10.15，p=0.045），而男性因素不孕未对女性生活质量产生显著影响。提示需建立性别差异化的伴侣支持体系。

  来源：Journal of the Association of Nurses in AIDS Care

  时间：2026-04-22

• 针对资源受限的嵌入式设备进行优化的随机森林记忆表示方法

  随机森林模型在嵌入式设备上的内存优化研究，提出叶节点数据嵌入决策节点的结构优化方法，使分类任务RAM需求降至144字节，回归任务48字节，CPU周期占用27%，预测时间59-75微秒，适用于实时应用场景。

  来源：IEEE Embedded Systems Letters

  时间：2026-04-22

• 废弃气田地热发电的集成模拟：评估可持续能源回收的综合性方法

  该研究将废弃离岸天然气田改造为CO₂蒸汽地热系统，构建储层-井筒-地表耦合模拟框架，对比ORC、sCO₂-DPG和TEG三种发电技术。结果表明，TEG因辅助电力需求低、结构简单成为该盆地最具竞争力的方案，集成模型为类似项目提供了实用工具。

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2026-04-22

• 用于阐明多相水库系统中气体相对渗透率的混合数据驱动方法

  气相对渗透率Krg的八种数据驱动方法预测模型构建与性能优化研究。摘要：采用异常检测和混合模型策略，显著提升Krg预测精度。摘要：本研究系统评估了八种机器学习算法在1024组多相地质储层数据上的预测效能，通过集成CatBoost、GBR、RF和LightGBM构建混合模型，结合SHAP解释和Isolation Forest异常过滤，使MSE降低65.7%，R²提升至0.95。

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2026-04-22

• 通过基于深度学习的图像超分辨率技术提升基于视觉的位移测量的精度

  结构位移视觉测量精度提升方法研究基于真实场景低分辨率-高分辨率图像对构建，改进EDSR模型融合多尺度卷积与通道注意力模块进行图像超分辨率重建，结合KLT算法实现位移测量。实验表明在室内场景PSNR提升3.2%，SSIM提升2.5%；户外场景PSNR提升2.6%，SSIM提升0.6%，RMSE分别降低37.4%和27%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-04-22

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