• 木材透明着色技术综述：从传统化学染色到纳米结构色的演化路径

  木材染色是一种木材表面处理技术，多年来在木工艺、艺术和木工行业中用于模仿更有价值木材树种的外观、统一木材颜色，或获得天然木材色域中不存在的颜色。染色技术可用于提升低质木材（尤其是速生木材）的价值。当今使用的木材染色技术与合成染料问世之前的技术存在显著差异，当时

  来源：Journal of Bioresources and Bioproducts

  时间：2026-10-19

• 细胞内核酸纳米技术：从合成细胞机器到靶向治疗的前沿进展

  核酸纳米技术已成为一种多功能工具，用于合理设计可在细胞内或细胞表面发挥功能的智能纳米级结构。这些纳米结构特别适合细胞内应用的关键特征包括其可预测的几何形状、模块化设计、精确的空间寻址能力、丰富的功能组件库、生物相容性、执行分子逻辑运算的能力，以及刺激响应性的货

  来源：Current Opinion in Chemical Biology

  时间：2026-10-19

• 空间转录组学中的人工智能：方法、数据集与未来方向综述

  摘要专业翻译 空间转录组学（Spatial Transcriptomics，ST）在保留组织切片内转录本或细胞位置信息的同时测量基因表达。与在细胞群体中平均表达水平的批量RNA测序（bulk RNA sequencing）不同，单细胞RNA测序（single-

  来源：Briefings in Bioinformatics

  时间：2026-10-19

• 基于单细胞转录组与机器学习方法的慢性阻塞性肺疾病免疫细胞与上皮-基质细胞标志基因鉴定

  在慢性阻塞性肺疾病（COPD）背景下，理解不同细胞类型中的基因表达模式对于疾病认知、治疗开发及患者预后改善至关重要。然而，免疫细胞与结构细胞之间的复杂相互作用及其在COPD发病机制中的意义仍仅被部分阐明。本研究采用多种机器学习技术，以识别COPD患者与健康个体

  来源：Life

  时间：2026-10-19

• 基于衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术监测职业重量级拳击手赛前减量期血浆生化变化的探索性研究

  摘要 目的与研究设计： 本探索性单例研究考察了在短期赛前减量期内，对血浆进行重复衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）测量在技术上是否可行，以及光谱区域是否与常规测定的生化标志物存在协同变化。 方法： 研究人员对一名职业重量级拳击手在为期13天的赛前

  来源：Frontiers in Physiology

  时间：2026-10-19

• 基于细胞的膝关节软骨修复再生策略：自体软骨、间充质基质细胞与混合方法的范围综述

  背景：基于细胞的局部膝关节软骨修复方法包括基于软骨和软骨细胞的手术、基于间充质基质细胞（mesenchymal stromal cell，MSC）的策略，以及这些方法的组合。然而，这些治疗可获得的证据数量和类型存在显著差异。 目的：绘制用于膝关节局灶性软骨和骨

  来源：CARTILAGE

  时间：2026-10-19

• 钢弯矩抵抗框架倒塌能力评估方法准确性与计算效率对比研究

  摘要准确估计地震倒塌能力对于基于性能的抗震工程和易损性评估至关重要。增量动力分析（IDA）被广泛认为是倒塌能力评估的可靠基准；然而，其高昂的计算成本限制了其在大规模或快速评估研究中的应用。本研究评估了传统云分析和云到 IDA 过程与传统 IDA 相比在承受近断层和远场地震动的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-19

• 基于XGBoost与SHAP的标普500日度方向预测：标签泄漏诊断与可解释性方法论反思

  **摘要** 准确预测股价波动对投资者、投资组合管理者和金融监管者而言具有重要意义。尽管机器学习模型在量化金融领域的应用日益广泛，但许多此类模型透明度不足的问题仍然是其在高风险决策环境中广泛应用的重大障碍，尤其是在需要可审计性和责任可追溯性的场景中。本研究提出了一条端到端的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-19

• 基于拉格朗日乘数法的可分离混合二值二次规划求解：无需连续变量离散化的QUBO采样方法

  摘要量子退火及相关组合优化方法通常以二次无约束二值优化（QUBO）问题作为输入，而许多实际模型包含约束条件和连续变量。标准的QUBO转换需要对连续变量进行离散化，从而增加二值维度，并使可行低能态更难以采样。我们开发了一种针对可分离的混合二值二次规划类（MBQPs）的拉格朗日乘

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-19

• 基于紧耦合BiLSTM-自适应立方卡尔曼滤波框架的锂离子电池荷电状态高精度估算方法

  摘要基于模型的锂离子电池荷电状态（SOC）估算观测器在强非线性和传感器噪声下会失去精度，而纯数据驱动的估算器缺乏物理一致性，且在训练分布之外泛化能力较差。现有的混合设计仅部分弥补了这一差距：神经网络输出通常作为松耦合校正项与扩展卡尔曼滤波（EKF）融合，因此一阶线性化误差和静

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-19

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