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应用科学大学科研资助申请前活动中的学习者画像识别:一种多元方法
本文介绍了欧盟资助的ENCARE项目的研究结果,该项目旨在增强欧洲应用科学大学(Universities of Applied Sciences, UAS)工作人员获取欧盟(European Union, EU)研究资助的能力。来自不同国家的六所UAS合作设计
来源:Research in Statistics
时间:2026-09-05
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倭黑猩猩创新、规划并传递工具使用以解决提取性觅食任务
要点
• 工具使用率随着社会学习机会的增加和工具的可用性而提高
• 觅食任务的参与情况与社会中介的获取有关
• 成年雌性倭黑猩猩比雄性更计划工具使用且更频繁地使用道具
• 人类抚养的未成年倭黑猩猩比母亲抚养的未成年个体更频繁地使用道具
摘要
工具使用的演化起源仍然知之甚少
来源:iScience
时间:2026-09-05
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基于拓扑保持的变压器式CBCT-CT配准技术,通过归一化梯度场引导进行鼻咽癌诊断
亮点:
- 梯度和雅可比约束 improves CT-CBCT 注册精度
- 该方法提高了内部和外部队列中器官的对齐效果
- 保持拓扑结构的能力在不同扫描仪和中心之间得到提升
- 仅损失变化的策略保留了 TransMorph 的主干结构和推理速度
摘要:
在鼻咽癌的适应性放疗中
来源:iScience
时间:2026-09-05
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利用三元共晶溶剂从柑橘皮中提取果胶的一种绿色高效方法:工艺优化、结构表征及性能对比评价
•开发了一种三元深共晶溶剂(ChCl-MA-EG)用于柑橘皮果胶提取。•通过响应面法(RSM)结合超声 - 微波协同作用(UAE-MAE)实现了 25.4% 的最佳产率。•DES 提取的果胶保留了骨架结构和单糖组成。•DES 果胶表现出更高的抗氧化活性和凝胶强度。•传统酸提取
来源:International Journal of Biological Macromolecules
时间:2026-09-05
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综述:美洛昔康和替诺昔康的分析测定:基质依赖性挑战、新兴技术与可持续的未来展望
**摘要**
• 全面综述了美洛昔康和美诺昔康在药品、生物、兽医及环境基质中的分析方法。
• 考察了依赖基质的分析挑战,包括蛋白结合、电离、降解及代谢物测定。
• 从灵敏度、选择性和实际应用性方面,对色谱、光谱和电化学技术进行了批判性比较。
• 突出了人工智能、机器学习、化
来源:Journal of Chromatography B
时间:2026-09-05
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塑料薄膜覆盖与磷肥施用结合使用可调节冷温带棕壤中的土壤磷组分及微生物功能特性:通过磷酸氧同位素和³¹P NMR技术的多示踪研究获取的见解
•P60 + PFM通过热水热和微生物的变化调节寒冷温带Mollisol土壤中磷的可用性。•P60 + PFM将稳定的土壤磷转化为植物可利用的形式,并丰富好氧细菌和AMF,以促进磷循环。•δ18O-PO43-分析验证了PFM在寒冷温带农业生态系统中增强了微生物磷循环。
1. 引
来源:Soil and Tillage Research
时间:2026-09-05
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基于多维仿生感官、近红外光谱结合多源信息融合的白芷产地溯源及指标成分快速鉴定方法研究
摘要白芷作为大宗药材和食品香料,其质量与产区密切相关。传统产地鉴定方法依赖主观判断,而现代分析技术成本高昂且操作复杂。因此,本研究旨在利用多源信息融合技术开发一种快速、准确的方法来鉴定白芷产地,并预测其指标成分含量。我们整合了多维仿生感官(BS)技术——电子眼(EE)、电子鼻
来源:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy
时间:2026-09-05
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柑橘根象甲 *Diaprepes abbreviatus* 初孵幼虫基于液滴的 RNA 干扰取食测定方法的开发
摘要
柑橘根象鼻虫 Diaprepes abbreviatus 是柑橘和观赏作物的一种具有重要经济意义的害虫,其地下幼虫取食会损害根系,并使植株易受次生病原菌感染。开发高效的RNA干扰(RNAi)递送方
来源:Archives of Insect Biochemistry and Physiology
时间:2026-09-05
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利用Sentinel-1和Sentinel-2数据的融合以及深度学习技术,对韩国南部沿海地区的近岸水产养殖情况进行监测
摘要:近岸水产养殖对全球蛋白质供应至关重要;然而,其在复杂环境中的快速、无序扩张(例如韩国动态强烈的海岸线)要求进行系统性的大规模监测。对这些区域的测绘具有挑战性,因为它们缺乏内陆水产养殖设施的明确边界,并且位于复杂的近岸水产养殖环境中。本研究开发了一种深度学习方法,该方法融合了
来源:Aquacultural Engineering
时间:2026-09-05
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序列模拟移动床分离过程的多目标协同优化:融合数值计算与机器学习的混合方法
•SSMB分离过程的多目标协同智能优化策略。
•通过数值计算与机器学习的集成实现快速且精确的预测。
•采用NSGA-II和BNNs算法对操作条件进行筛选和优化。
•基于SSMB工艺,最终谷氨酸纯度可达99%,计算速度提高了125%。
引言
序贯模拟移动床(SSMB)技术最
来源:Journal of Chromatography A
时间:2026-09-05