• 基于目光驱动的游戏联合眼动追踪技术支持脑瘫年轻成人的眼动技能：一项多案例研究

  目光驱动游戏（eye-gaze-driven games）可能改善脑瘫（cerebral palsy，CP）成人的眼球运动控制；LookLab软件（ThinkSmartbox®）可能是眼动训练（oculomotor training）的有用工具；改善脑瘫成人的

  来源：Acta Psychologica

  时间：2026-07-17

• 辅助生殖技术（Assisted Reproductive Technologies, ART）与子代在校成绩按母亲教育程度的差异分析

  背景：在未调整分析中，通过辅助生殖技术（Assisted Reproductive Technologies, ART）受孕的儿童往往比自然受孕的同龄人取得更高的在校成绩，这一模式主要归因于使用ART的父母的社会经济优势。然而，随着ART日益被劣势群体所使用，

  来源：Paediatric and Perinatal Epidemiology

  时间：2026-07-17

• 基于时空显著性特征的小运动目标提取方法

  为应对复杂运动背景下的暗淡小目标检测问题，基于时空显著性特征，本文提出了一种新颖的提取模型：时间与空间显著性特征（TSSF）模型。在时域处理阶段，研究人员通过利用目标与背景之间的时域运动响应差异构建了一个时域运动显著性算子；该算子同时筛选候选目标点并抑制大面积

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-07-17

• 朝向野地燃料可燃性的遥感：一项评估将燃料光谱反射率与火行为和排放联系起来的实验方法的试点研究

  虽然遥感已被广泛用于估算植被生化和结构特性，但相对较少的工作系统地、实验性地将植被燃料光谱反射率与独立测量的燃料可燃性、自由蔓延火行为和火排放联系起来。这限制了用于野地火业务应用的遥感产品的开发和验证。研究人员提出了一项对实验方法的试点研究评估，该方法将成像光

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-07-17

• ESGS：一种基于光学遥感影像的火星表面三维重建方法

  种子寿命在植物种群持久性中起着至关重要的作用，特别是在栖息于不可预测环境中的短命物种中。然而，关于长期种子活力的实证数据仍然稀缺，特别是对于罕见且知之甚少的分类群。Astragalus contortuplicatus是一种受威胁的年度物种，栖息于周期性洪水栖

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-07-17

• 一种基于时空融合与动态样本驱动并利用注意力增强双向长短期记忆模型的动态灌溉事件识别方法

  在水资源短缺与粮食需求上升的双重压力下，动态灌溉识别对于优化水资源配置及提高农业用水效率至关重要。然而，受限于单源遥感数据的时空分辨率权衡、表征灌溉动态的能力有限以及动态样本生成的困难，现有方法难以在精细尺度上实现灌溉事件的连续自动检测。为解决这些局限，研究人

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-07-17

• 城市河流潜在地下水排泄指标的制图: 唐山市的热红外遥感与机器学习方法

  地下水通过可渗透河床的排泄维持着河流基流和水生生态系统，但其在城市流域中的空间分布仍鲜有定量研究。为应对这一问题，研究人员建立了一个概念框架，集成Landsat 8/9热红外遥感与机器学习，以筛选和绘制中国唐山市中与潜在地下水影响一致的河流热异常河段。从热红外

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-07-17

• 推动未来发展：微波工程与可持续创新 [校长专栏]

  微波工程处于现代连接技术的核心位置。从移动网络和卫星系统到雷达、传感技术以及新兴的智能平台，我们的技术让世界比以往任何时候都更加紧密相连。然而，这样的进步也带来了日益严峻的挑战。随着数据流量的增加以及新系统的大规模部署，通信基础设施的能耗正在迅速上升。目前，仅无线网络

  来源：IEEE Microwave Magazine

  时间：2026-07-17

• 整合地表与井中传感用于精确微震定位：一种无速度模型的深度学习方法

  随着生产深度和压力的增加，微震监测与定位技术对于保障油气生产安全变得尤为重要。因此，研究人员建立了一个综合的井地与地面微震定位网络，专门用于精确定位页岩气开采诱发的微震事件。所提出的模型JGF-LocNet集成了卷积神经网络（CNNs）、Transformer

  来源：Earthquake Science

  时间：2026-07-17

• 在S-O-R框架下采用混合SEM-机器学习方法解析驱动学生对校园GenAI持续使用意愿的双路径信任机制

  随着生成式人工智能（GenAI）代理嵌入高等教育，理解学生的持续使用意愿（CUI）至关重要。为解决关于校园AI环境如何与用户信任相关联这一尚未充分探索的机制，研究人员采用刺激-机体-反应（S-O-R）框架，研究双路径信任机制：AI系统类信任（AST）和AI人类

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-07-17

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