• CoSurfGS：基于协作分布式学习的3D表面高斯散射技术，用于大规模场景重建

  针对大规模场景重建中3D Gaussian Splatting方法存在的内存、时间和几何细节不足问题，提出CoSurfGS框架，通过Local Model Compression消除冗余高斯体提升效率，结合Model Aggregation Schemes整合多设备知识，实验验证其有效性。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION

  时间：2026-04-07

• 基于温度和能量感知的动态任务调度与计算资源分配技术在卫星计算中的应用

  卫星计算作为新兴边缘计算范式，面临资源受限、电池不可充电、散热差及动态环境等挑战，导致服务质量不稳定。本文提出温度与能耗感知的动态任务调度算法，通过内点法将Stackelberg博弈转化为凸优化问题，降低计算复杂度，仿真显示任务调度延迟减少28.4%，收益提升13%。

  来源：IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems

  时间：2026-04-07

• 个性化移动边缘生成：通过扩展连接实现稳定的个性化训练方法

  MEG框架通过在边缘服务器和用户设备部署相同扩散模型，将计算任务卸载至ES，同时P-MEG引入个性化U-Net协同训练，利用融合系数适应用户偏好差异，并证明在AWGN噪声下CSC方法能稳定训练、加速1.4倍，RMT策略可降低计算量而保持性能。

  来源：IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems

  时间：2026-04-07

• 通过Bi2MnCoO6和Bi0.5Na0.5TiO3的集成实现电容式温度传感技术的进步

  电容式温度传感器开发需材料兼具高dC/dT值与线性电容-温度关系。Bi2MnCoO6（BMCO）与Bi0.5Na0.5TiO3（BNT）复合后，通过固相反应法合成BMCO/BNT复合材料，其平均晶粒尺寸增大，在30-330°C宽温域内实现3.71 pF/°C的灵敏度与线性响应，较纯BMCO性能显著提升。

  来源：IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation

  时间：2026-04-07

• 用于多视图聚类的锚点诱导序列张量表示方法

  多视图聚类框架ASTR通过投影学习构建低维潜在空间，结合多锚点学习生成系列双图，并利用拉普拉斯函数优化张量分解精度，同时进行理论分析。实验验证其聚类准确性和效率优于现有方法。

  来源：IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

  时间：2026-04-07

• 掌握用于选择性电催化的带电界面微环境技术

  电催化性能受电极-电解质界面微环境影响显著，通过调控电解质成分（如离子类型、溶剂结构）可优化反应选择性及动力学。采用原位光谱、阻抗及DFT/AIMD模拟结合，揭示短程离子-溶剂相互作用与长程pH梯度、电场分布的协同调控机制，实现CO2还原、ORR等反应的定向优化。

  来源：Accounts of Chemical Research

  时间：2026-04-07

• 中国医学装备协会乳腺影像学术培训班举办 专家汇聚共话行业发展

  3月27日，在2026中国医学装备大会暨医学装备展览会期间，由中国医学装备协会放射影像装备分会主办、郑州大学第一附属医院协办、富士胶片（中国）投资有限公司（以下简称"富士胶片（中国）"）支持的"中国医学装备协会放射影像装备分会学术年会乳腺+特种CT培训班"在重庆成功举办。本次培训班汇聚了国内乳腺影像领域的众多权威专家，围绕X线摄影、CT等放射影像装备的前沿学术成果、临床应用进展与典型案例进行了深入分享与交流，具有极高的学术价值与行业引领意义。

  来源：

  时间：2026-04-07

• 人工智能的批判性应用：审视技术普及与公众认知间的关键鸿沟

  本文探讨了人工智能（AI）技术，特别是生成式AI聊天工具的广泛应用与其在公众中，尤其是儿童和青少年群体中被不加鉴别使用的现状。研究人员通过分析巴西的调研数据，揭示了AI使用率高达93%但理解度不足46%的深刻矛盾。研究指出，在享受AI带来便利的同时，必须倡导批判性和有节制的使用，强调理解技术背后的概念对于识别其局限性、规避风险及实现“有意识使用”至关重要。该研究的意义在于，为在AI技术快速普及的时代，如何引导公众，特别是年轻一代，建立负责任的技术使用观念提供了必要的反思和路径。

  来源：IEEE Potentials

  时间：2026-04-07

• 模糊大模型：驾驭不确定性，赋能可信创新

  本文是《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》“模糊大模型”特刊的编者按。面对大模型在事实可靠性、语义模糊性、输出可控性和过程可解释性等方面的不确定性挑战，研究人员探讨如何利用模糊技术增强大模型在不确定性下的可靠推理与创造性生成。特刊收录的9篇论文在可信与可解释性方法、面向工业和医疗场景的应用系统，以及复杂约束下的优化与协同控制等方面取得了创新性成果，彰显了模糊技术与大模型结合在提升智能系统可靠性、可控性和跨领域应用价值方面的巨大潜力。

  来源：IEEE Transactions on Fuzzy Systems

  时间：2026-04-07

• 基于圆盘调和映射的颅骨曲面展平技术用于骨折可视化

  针对颅骨骨折（尤其是颅底和面部区域）因解剖结构复杂、影像学征象细微而带来的诊断挑战，研究人员开展了“圆盘调和映射(Disk Harmonic Mapping)颅骨曲面展平可视化”主题的研究。该技术能将曲面颅骨转换为平面展示，使骨折特征连续、高对比度呈现，有效辅助解读，为诊断疑难病例提供了有价值的影像学工具补充。

  来源：IEEE Transactions on Energy Markets, Policy and Regulation

  时间：2026-04-07

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