• : 法国一项连续性国家饮食与营养调查的设计与方法学：Nutrimetry研究

  目标：评估膳食摄入与营养状况需要最新的数据。本文描述了Nutrimetry调查的设计，这是法国一个新的连续监测系统，并报告了其参与率及膳食数据的质量。 设计：采用非概率配额抽样设计选取了成年人（18–79岁）与儿童（3–17岁）的代表性样本。配额变量包括年龄、

  来源：Frontiers in Nutrition

  时间：2026-08-24

• 乌干达坎帕拉穆拉戈国家转诊医院神经内科出院患者卒中康复服务可及性：一项混合方法研究

  摘要 引言：康复是卒中幸存者的主要治疗形式。然而，关于出院后卒中康复服务可及性的信息十分匮乏。因此，本研究调查了乌干达坎帕拉穆拉戈国家转诊医院（MNRH）神经内科出院患者获得卒中康复服务的水平及经历。 方法：本研究为一项同期混合方法研究。定量数据通过研究问卷从

  来源：Frontiers in Stroke

  时间：2026-08-24

• 综述：研究淡水沉水维管植物光合多样性的技术与挑战

  尽管水生植物的光合多样性可与陆生植物相媲美，但支撑该多样性的环境条件存在根本差异。尽管存在这些环境差异，水生与陆生植物仍趋同进化出碳浓缩机制（carbon concentrating mechanisms, CCMs）。然而，由于水生环境的方法学限制，沉水植物

  来源：Applications in Plant Sciences

  时间：2026-08-24

• 综述：增强绿色磷光敏化荧光（PSF）有机发光二极管（OLED）技术效率与操作稳定性的策略

  多共振热活化延迟荧光（MR-TADF）发光材料因解决有机发光二极管（OLED）商业化中的色纯度问题而受到广泛关注。然而，其缓慢的反向系间窜越速率（kRISC）导致严重的效率滚降和操作稳定性下降。为解决这一限制，磷光敏化荧光（PSF）技术已被广泛采用。尽管如此，

  来源：Small

  时间：2026-08-24

• 数字追踪与发展挑战：青少年精英足球中的 GPS 技术

  摘要精英青少年体育中基于全球定位系统（GPS）的表现追踪技术日益普及，这引发了关于其心理和发展影响的重要问题。然而，关于青少年运动员如何解读持续的数字反馈及其与动机、运动身份认同和心理压力的关系，相关研究尚显不足。本研究探讨了基于 GPS 的表现监测如何作为一种双路径机制运作

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

• 可持续的稳定性指示光谱处理技术同时定量格列齐特及其可能的碱性降解产物杂质A：多色分析轮廓评估

  研究人员设计并优化了一种绿色、稳定性指示的紫外-分光光度法，用于定量测定格列齐特（GLI）——一种广泛用于2型糖尿病（T2DM）管理的第二代磺脲类药物。该方法整合了一阶导数分光光度法（D¹）和傅里叶自去卷积（FSD），无需预先分离即

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

• 将行星边界纳入能源系统优化模型以进行绝对环境可持续性评估：一种方法论框架

  摘要为应对气候变化而进行的能源系统转型，必须避免将负担转嫁至其他行星边界。然而，大多数能源模型仍主要关注温室气体减排，往往忽视了对关键地球系统过程更广泛的生命周期影响。这种狭隘的视角可能会无意中将环境压力从气候转移至土地、材料或生态系统，即便是在被视为可持续的情景中也是如此。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

• 利用区块链技术确保电动汽车车对网（VANET）中的数据安全交换，以支持智能电网应用

  摘要随着智能电网基础设施将车辆自组织网络（VANET）集成到电动汽车（EV）中，安全、低延迟且防篡改的数据传输在高度动态的节点之间变得越来越重要。由于传统的集中式设计和基于公钥基础设施（PKI）的方案无法应对高移动性、不稳定的信任关系以及分散的网络攻击，电网的稳定性和实时能源协调

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

• 基于YOLO11-LDConv-G的检测方法：在结构回波干扰下，用于识别小口径喷嘴搭接焊缝TFM图像中的缺陷

  摘要小口径喷嘴的角焊缝在超声检测中面临挑战，因为在总聚焦法（TFM）图像中，缺陷信号的显示通常很弱，容易被结构回波和背景噪声掩盖。为了解决这个问题，本研究提出了一种智能缺陷检测框架，该框架结合了相控阵全矩阵捕获（FMC）技术、TFM成像以及改进版的YOLO11网络，用于复杂焊缝的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

• 通过轻量级的可学习数据增强技术来提升自我监督表示学习的效果

  ``` 摘要数据增强在自监督学习中起着核心作用，因为增强后的数据视图的质量和多样性会显著影响学习到的表示效果。然而，大多数现有的自监督方法依赖于固定的随机增强流程，而更具适应性的方法往往需要耗费较高的计算资源，例如复杂的策略搜索、对抗性训练或额外的优化步骤。在本文中，我们提出

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-24

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