• 基于空间感知的双区域图像编辑技术，结合潜在扩散算法生成合成图像，以辅助超声肿瘤诊断

  针对超声图像诊断模型受限于样本量小、类别不平衡及多样性不足的问题，提出基于空间感知双区域图像编辑的SALIA方法，通过编辑潜在空间中的肿瘤位置并融合背景，生成高质量多样合成图像，显著提升乳腺癌、甲状腺及肝细胞癌诊断的AUC值至0.984、0.877和0.800。摘要总字数98。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-07

• 基于机器学习技术，对新疆红泉原位燃烧项目中注水井与生产井之间连通性的研究

  基于静动态耦合分析的原位燃烧注入-生产连接性评估方法研究。通过岩心实验与生产动态数据融合建模，构建地质动态耦合模型量化储层非均质性对连接性的影响，利用主成分分析提取关键动态特征，建立连接性系数预测模型。模型验证表明，静态相似系数与动态特征参数联合使用可显著提高连接性评估精度，为火驱开发中的注采优化提供新方法。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-07

• 结合空间-光谱多尺度分词技术和解混变换器的超主成分分析方法，用于高光谱图像分类

  高光谱图像分类中，传统Transformer架构存在局部空间语义特征捕捉不足及忽略光谱混合现象的问题。本文提出S³PCA-MTUFormer框架，通过SuperPCA增强特征表示，设计具有光谱注意力模块的多尺度空间特征提取器SSMTT，并开发基于密集网络的对称双分支解混模块DBSU生成子像素信息。采用决策融合机制整合SSMTT与DBSU的输出及SuperPCA分类结果，有效提升少样本条件下的分类精度。实验表明在四类数据集上较最优方法平均提升0.08%-0.64%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-07

• 基于注意力增强多分支残差网络的自我知识蒸馏方法，用于12导联心电图心律失常分类

  针对多导联心电图分类中特征提取不足的问题，本文提出SKD-AMBRNet模型，通过多分支残差网络提取多层次特征，结合自知识蒸馏与注意力增强机制优化监督信号，显著提升宏F1分数。

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-03-07

• 综述：从环境和技术角度探讨反渗透（SWRO）过程中盐水的最小化：迈向可持续的海水淡化

  海水反渗透（SWRO）技术虽有效缓解淡水短缺，但废液盐分排放引发生态风险。本文系统评估热处理、膜分离、混合系统及零液体排放（ZLD）等减量技术，揭示资源回收与循环经济潜力，强调需整合生命周期评估、 techno-经济分析及政策框架，实现水安全与生态保护的协同发展。

  来源：Desalination

  时间：2026-03-07

• 基于增强型3D卷积技术和多尺度周期性建模的双模态步态识别

  双模态步态识别框架通过融合 silhouettes 和 skeleton maps，结合增强型3D卷积、时空多尺度聚合和周期时空特征建模三模块，有效应对服装变化与遮挡问题，在SUSTech1K和CCPG数据集上精度分别达87.1%和94.8%，优于现有方法5.8%-10.9%。

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2026-03-07

• 自适应神经网络方法在数字环境中用于犯罪检测，以保障人权并支持法医调查 作者：谢尔盖·弗拉多夫（Serhii Vladov）、奥克萨娜·穆莱萨（Oksana Mulesa）、佩特罗·霍尔瓦特（Petro Horvat）、叶夫根·科布科（Yevhen Kobko）、维多利亚·维索茨卡（Victoria Vysotska）、瓦西尔·基金丘克（Vasyl Kikinchuk）、谢尔盖·胡尔森科（Serhii Khursenko）、科斯蒂安廷·卡拉曼（Kostiantyn Karaman）和奥克萨娜·科昌（Oksana Kochan）

  基于小样本数据，通过五个1kHz频带平均声压级分析，验证了刚度差异在2-4kHz频段的可分性，主成分分析和聚类算法显示特征分离性，但总能量积分无显著差异。研究为早期NVH筛查提供基准数据集和可重复分析方法。

  来源：Data

  时间：2026-03-07

• 母亲作为创造者：运用启发式艺术方法，迈向一种更具身体感知的理解

  本研究通过艺术实践方法探索新手母亲过渡期的心理复杂性，揭示艺术创作对处理母婴情感冲突、增强联结能力的促进作用，呼吁关注产后心理健康并正常化情感波动。

  来源：International Journal of Art Therapy

  时间：2026-03-07

• 基于内存一致性引导的划分与征服学习方法在泛化类别发现中的应用

  针对半监督学习中的通用类别发现问题，提出基于记忆一致性的分治学习框架MCDL，通过在线更新记忆库记录未标注样本的历史预测，提升样本可信度评估，有效利用可信未标注数据并抑制噪声影响，实验表明在多个基准上显著优于现有方法。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION

  时间：2026-03-07

• 基于对象-场景-相机分解与重组的数据高效单目3D物体检测方法

  针对单目3D物体检测（M3OD）数据集物体、场景与相机姿态高度相关导致多样性不足的问题，提出在线分解重组数据增强方法。通过将训练图像分解为 textured 3D物体模型与背景场景，并在每个epoch重组生成多样化数据，有效缓解训练数据单一性。该方法在完全监督（标注100%）和稀疏监督（标注10%）下均显著提升性能，在KITTI数据集上达到26%-48%的性能增益，并实现新SOTA，同时在Waymo复杂场景中表现优异。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION

  时间：2026-03-07

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