• 多模态无标记成像在骨发育及人类骨病研究中的应用：整合SHG、CARS与双光子自发荧光的创新平台

  摘要长骨（如股骨）通过软骨内骨化（EO）发育，在此过程中，软骨通过一系列细胞事件逐渐被矿化骨取代。研究骨发育过程的传统成像方法要么需要使用外源染料/标记物，要么涉及电离辐射，这限制了其在体内的应用。多光子显微镜提供了一种无标记、非电离、具有高化学灵敏度的实时组织分析方法。本研

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 多层次审计方法揭示细菌功能筛选中重叠假开放阅读框导致的假阳性问题

  **摘要** 功能必需性筛选和功能干扰敏感性筛选可能会提升虚假的细菌开放阅读框，当这些阅读框与必需基因发生重叠时，因为这样的阅读框会完整继承邻近基因的信号且未经稀释，从而比真正的微小基因更能满足筛选标准。我们提出了一种多层次审计方法，从基因组注释、转座子诱变、CRISPR干

  来源：Journal of Microbiological Methods

  时间：2026-09-19

• **以家庭用餐为切入点促进妊娠期糖尿病后2型糖尿病风险降低：一项基于生命历程方法的探索性研究**

  **目的：** 妊娠期糖尿病（GDM）使母亲及其子女罹患2型糖尿病（T2D）的风险增加一倍以上。GDM后，对T2D风险降低采取生命历程方法（life-course approach，指在生命各阶段持续进行健康干预的策略）包括以家庭营养为重点的健康促进。本研究探

  来源：Diabetic Medicine

  时间：2026-09-19

• 基于纳米技术的dsRNA作物保护产品开发：从概念验证到田间转化的六步集成框架

  纳米技术赋能的基于双链RNA（dsRNA）的作物保护产品开发，其核心在于将RNA干扰（RNAi）生物学与纳米技术相结合，构建一个面向田间应用的暴露工程与产品开发体系。本综述提出一个六步田间转化框架，将活性成分鉴定、暴露失效诊断、按功能选择剂型、沉积至表型的因果

  来源：Plant Nano Biology

  时间：2026-09-19

• **自发视觉观点采择（spontaneous visual perspective-taking, VPT）在人–机器人交互中作为空间刺激排列的方法学产物**

  以往研究已证明，个体对静态图像或视频中已有机器人会产生自发视觉观点采择（spontaneous visual perspective-taking, VPT），但人们对VPT是否会在机器人化身（robotic avatars）或沉浸式环境（如虚拟现实, vir

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 市级供应链创新与应用试点的创新溢出效应：从实用新型向发明专利的转移

  摘要随着信息技术的快速发展，供应链数字化转型已成为提升企业创新能力和市场竞争力的关键路径。本研究考察了市级供应链创新与应用试点是否会在同业企业间产生创新溢出效应。利用中国 A 股上市公司数据及双重差分设计，我们发现政策暴露与行业同业企业更高的发明专利创新以及更低的非发明专利创

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 基于灰箱与黑箱方法的锂离子电池端电压预测建模对比研究

  摘要准确预测电池寿命在许多应用中至关重要，可提升性能与可靠性。本文采用灰箱与黑箱方法对电池进行建模，以预测锂离子电池的充放电场景。本研究提出了一种用于端电压预测的电池建模对比框架，分别采用基于灰狼优化的灰箱建模与基于随机森林的黑箱建模。本文还针对电池参数展开相关性分析，以提高

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 基于量子计算的回归特征选择方法：一种融合线性和非线性依赖的QUBO混合框架

  特征选择（Feature Selection, FS）是一种重要的数据预处理技术，旨在为预测模型识别最相关的特征。然而，传统的FS方法往往难以捕捉真实世界数据集中的复杂交互，限制了其充分支持高性能机器学习（Machine Learning, ML）模型的能力。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 基于离散马尔可夫链分析的网络关键设备识别与稳定性优化方法

  摘要 本研究提出了一种利用离散马尔可夫链分析和提高网络稳定性的方法。通过将网络日志中的设备状态转换建模为马尔可夫链，我们开发了两个模型：网络影响评估模型和网络稳定性优化模型。网络影响评估模型通过三个指标来量化设备的影响：自身影响、入侵影响和传出影响。Chapman–Kolmo

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

• 融合注意力-LSTM风扰预测与自适应前馈补偿的无人飞行器非线性模型预测控制轨迹跟踪方法

  摘要：在复杂低空环境中，无人飞行器（UAV）轨迹跟踪易受时变风扰、突发性阵风及模型不确定性的严重影响。本研究提出了一种学习增强的非线性模型预测控制（L-NMPC）框架，该框架结合了在线扰动估计、多步风扰预测和自适应前馈补偿。采用多时间尺度指数加权移动平均估计器重构三维平移扰动

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-19

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