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  • 面向可持续奶业系统的资源管理、气候变化减缓与智能技术创新路径

    摘要专业翻译 奶业通过提供优质动物性营养,支撑着全球粮食安全、农村生计和区域经济。然而,奶业生产既受到气候变化的影响,同时也对气候变化有所贡献。热应激、采食量下降、繁殖性能受损、饲草供应不稳定以及疾病发生率上升,均会降低奶业生产力。奶业生产活动通过肠道发酵和粪

    来源:Agriculture

    时间:2026-09-29

  • 基于人工智能的2型糖尿病早期检测与并发症风险分层:经典机器学习、深度学习与事后特征归因的技术综述

    2型糖尿病(Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM)影响全球数亿人,且近半数病例尚未被诊断。本技术综述依据系统评价和荟萃分析优先报告条目(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews a

    来源:Bioengineering

    时间:2026-09-29

  • 基于深度学习的肺CT影像蜂窝征与磨玻璃影分类方法:一项系统性综述

    摘要:肺部疾病如蜂窝征(Honeycombing, HC)和磨玻璃影(Ground Glass Opacity, GGO)因其在计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)影像中重叠的视觉特征和复杂的结构模式,给医学图像分析带来了重大挑战。

    来源:Bioengineering

    时间:2026-09-29

  • 显微计算机断层扫描评估多种再治疗技术去除下颌前磨牙长椭圆形根管硅酸钙基根管充填材料的效率

    摘要 本研究采用显微计算机断层扫描(micro-CT)评估了多种根管充填材料去除技术在去除下颌前磨牙长椭圆形根管中牙胶(GP)和iRoot SP封闭剂方面的效率。选取48颗具有长椭圆形根管的下颌前磨牙,使用ProTaper Next预备至X3号(30/0.06),并以牙胶和

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • 基于低成本智能手机视频与深度学习的视觉路面状况定性筛查方法研究

    摘要路政部门需要频繁获取路面状况信息,而反复进行的路网级目测调查则耗费大量资源。本研究开发了一种低成本智能手机视频工作流,用于路面状况的定性筛查。从选定路段收集的路面视频经过抽样处理,生成了超过58,000张图片,在剔除不适用帧并进行感兴趣区域处理后,保留了30,000张图片

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • 防弹装甲背板变形测量中传统接触式方法与3D扫描非接触式方法的对比研究

    摘要本研究对比了传统方法和一种新方法在防弹装甲测试中测量背板变形的应用。传统方法依据ASTM E3068–20标准定义,使用带有深度规的桥式量具,测量过程中深度规会与背板指示材料直接接触;而新方法则采用Artec Eva手持式结构光3D扫描仪和Geomagic Control

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • 基于持久同调拓扑感知先验的差分电气阻抗断层成像重建方法

    摘要电气阻抗断层成像(EIT)中的图像重建是一个严重病态的反问题,传统的局部正则化往往会产生结构上不合理的图像,例如附近目标的虚假融合或肺部分离的丢失。我们提出了一种用于差分EIT的拓扑感知重建框架,在线性化贝叶斯公式中引入持久同调(PH)作为图像连通性的全局先验。该先验惩罚

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • 基于旋转非奇异二进制矩阵族的动态S-box构造方法

    替换盒是对称密钥密码的基本非线性组件,动态S-box生成提供了一种在运行过程中多样化非线性层的方法。然而,许多现有方法专注于构建或优化单个S-box,未能提供在整个生成家族中保持主要密码特性的系统机制。为了解决这一局限性,本研究引入了基于旋转非奇异二进制矩阵族(RNBMF)的

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • DDSF-UNet:一种基于双域空间-频率学习框架的水下图像增强方法

    摘要水下图像增强(UIE)仍然面临诸多挑战。这主要归因于波长相关的光吸收、散射以及环境噪声,这些因素导致了低可见度、颜色失真和细微细节的丢失。大多数现有的基于深度学习(DL)的模型主要依赖于空间域的卷积运算,并未显式地转换或在频域(FD)中操作图像表示,而在频域中波长相关的退

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29

  • 噪声增强的量子核方法:基于模拟量子计算从稀疏时间数据估计非马尔可夫性

    量子核方法是一种前景广阔的量子机器学习算法,具有展示量子优势的巨大潜力。尽管大多数量子核是在基于门的量子电路背景下构建的,但在里德伯(Rydberg)原子模拟量子计算思想的启发下,研究人员构建了一种模拟量子核和一种混合量子核,并在从稀疏时间数据估计非马尔可夫性

    来源:Scientific Reports

    时间:2026-09-29


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