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基于双流门控Mamba与层次化空间摘要的ISAR图像描述生成方法（ISAR-Mamba）
摘要专业翻译
逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）图像在空间态势感知中发挥着至关重要的作用，然而其解译工作长期局限于分类和分割等任务，缺乏生成细粒度自然语言描述的能力。为弥补这一不足，本文构建了ISARC
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基于自适应核密度软门控的GNSS/INS高动态遥感平台稳健地理定位方法
全球导航卫星系统/惯性导航系统（GNSS/INS）组合地理定位中，GNSS测量野值会降低高动态遥感平台的定位精度。本研究提出一种自适应核密度鲁棒卡尔曼滤波器（KDE-RKF），通过连续测量加权来衰减异常观测的影响。该方法利用滑动窗口对数高斯核密度估计器（KDE
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低温与室温表面活化Au–Au键合：表面要求、制备方法及新兴应用
金-金（Au–Au）键合可形成无氧化物的金属界面，且无需焊料或导电胶，因而在异质集成、MEMS密封、光电子封装及柔性混合电子（FHE）领域具有重要应用价值。本综述聚焦于低温与室温表面活化Au–Au直接键合，并着重阐述表面粗糙度与活化状态所起的关键作用。与热压键
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波动先验正则化的地震信号去噪方法（DFRSeisNet）：面向复杂背景噪声衰减的全局-局部联合优化框架
随着地震勘探逐步扩展至城市边缘地区和人类活动密集区域，人为干扰显著增加，加剧了背景噪声问题并严重影响后续地震数据处理的精度。传统去噪方法难以应对此类复杂噪声模式，通常依赖人工设计的参数设置，从而限制了其在实际地震数据中抑制复杂背景噪声的能力。随着深度学习的快速
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面向非合作低轨卫星的自适应加权多站多普勒定轨方法
对于诸如Iridium NEXT之类的非合作低地球轨道（low Earth orbit, LEO）通信卫星用户，精确轨道信息通常不可获得，这使得公开可用的两行根数（two-line element, TLE）数据成为轨道状态的主要来源。然而，由TLE导出的轨道
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藻类生物能源集成平台：微生物燃料电池整合与纳米技术赋能生物精炼的前沿进展
基于藻类的生物能源平台在建立循环生物经济体系中具有重要作用，其优势在于能够利用太阳能和二氧化碳（CO2）生成可再生来源的生物质，同时该过程还涉及环境修复与资源回收。然而，藻类引入生物能源系统仍受到生物质生产力、采收效率、生物质后续利用的能源需求以及系统集成不足
来源：Nanomaterials
时间：2026-09-20
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基于4D毫米波雷达点云感知的综采工作面护帮板检测与截割干涉预警方法
在综采工作面中，采煤机截割滚筒、摇臂与液压支架护帮板之间的空间干涉是一个实际存在的安全隐患，而粉尘、水雾、弱光照以及金属多径反射限制了基于视觉和激光雷达（LiDAR）的感知技术。本研究开发了一种用于护帮板分割和截割干涉预警的4D毫米波雷达点云感知方法。研究人员
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新型缝合技术修复跟腱断裂的生物力学比较研究：基于猪屈肌腱模型的评价
摘要
引言 近年来，基于证据的跟腱断裂术后渐进式康复方案已被证明是安全的，并且似乎优于更为限制性的治疗方案。这些方案主要依赖早期活动和负重。为了在术后康复期间实现这一点，必须确保手术治疗的生物力学稳定性。目前，骨科医生倾向于采用不同的缝合方案来缝合断裂的跟腱
来源：Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery
时间：2026-09-20
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时间序列单类分类方法在异常检测中的系统综述
摘要时间序列单类分类（TS-OCC）已成为一种重要的机器学习范式，用于在异常数据稀缺或难以标注的领域中检测异常和验证模式，例如精密制造、医疗监测、金融和网络安全等领域。与传统的多类分类不同，TS-OCC模型仅使用正常数据进行训练，并识别表明故障、失效或不规则事件的偏差。本文综
来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW
时间：2026-09-20
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无监督状态学习综述：统一概率模型、聚类方法与表示学习的综合框架
摘要无监督状态学习旨在从多变量时间序列中推断潜在变量或表示，使其能够作为系统演化的预测性摘要。根据建模假设的不同，这些摘要可能表现为离散机制、后验信念状态、连续潜在轨迹或学习到的嵌入表示（后者随后被解释或正则化为状态）。状态学习能够实现分割、异常检测、预测性维护和临床监测等功
来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW
时间：2026-09-20
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