• 综述：用于柔性电子产品的可拉伸软电池：通过结构设计与材料创新的协同作用，推动医疗康复领域及可穿戴能源存储技术的发展

  **摘要** 传统的刚性电源在机械柔顺性方面与新兴的柔性电子系统存在根本性的不匹配，这成为限制它们在电子皮肤、可穿戴健康监测设备和植入式医疗康复设备中应用的关键瓶颈。本文对可拉伸软电池技术进行了全面而系统的研究，特别关注其在医疗康复和柔性医疗系统中的应用潜力。文章重点分析了两

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-09-03

• 协同热结晶技术实现了无抗溶剂剂及高温热处理器（HTL）的Sn-Pb钙钛矿太阳能电池中界面层的均匀化

  摘要 低带隙Sn-Pb钙钛矿太阳能电池是全钙钛矿串联电池不可或缺的组成部分，但其发展受到结晶控制困难、严重的界面复合以及依赖昂贵的空穴传输层（HTL）和使用有害且易挥发的有机溶剂进行抗溶剂处理的限制。在这里，我们开发了一种采用GuaSCN辅助的真空结晶策略，以实现高效的无HT

  来源：Materials Science and Engineering: R: Reports

  时间：2026-09-03

• 多技术整合鉴定成纤维样滑膜细胞中O-连接N-乙酰葡糖胺转移酶（O-GlcNAc transferase, OGT）作为类风湿关节炎的治疗靶点

  类风湿关节炎（rheumatoid arthritis, RA）进展由基质成纤维样滑膜细胞（fibroblast-like synoviocytes, FLSs）的致病性转化驱动。研究人员利用人工智能引导分析滑膜单细胞转录组数据集，鉴定出O-连接N-乙酰葡糖胺

  来源：Advanced Science

  时间：2026-09-02

• 一种光谱指数对齐的迁移学习方法，用于高分辨率遥感影像中的自动化种植园分割

  摘要

  来源：Plants

  时间：2026-09-02

• 生物源残余物作为化工行业的循环碳原料：德国空间显式技术潜力评估

  研究人员针对德国生物源残余物作为化工行业循环碳原料的利用问题，开展了涵盖农业、林业、工业与市政四类起源共23种残余物流的空间显式技术碳潜力评估，空间分辨率至NUTS3级。基于物理资源潜力、物理碳潜力、理论碳潜力、可动员理论碳潜力与技术碳潜力五级递进定义，结合公

  来源：Biomass and Bioenergy

  时间：2026-09-02

• 干旱胁迫下柠檬香蜂草 (Melissa officinalis L.) 中的细梗孢囊霉共生与二氧化钛纳米颗粒：一种机器学习建模方法

  摘要背景在复合非生物胁迫和纳米颗粒暴露下的植物 - 菌根共生关系仍未得到充分探索。此类多因子系统的复杂性，加上生理学研究劳动密集型的特性，对传统的分析方法提出了挑战。机器学习有助于进一步阐明传统方法可能忽略的生理变量之间的关系。这为预测植物在多因子胁迫下的反应提供了新途径。结

  来源：BMC Plant Biology

  时间：2026-09-02

• 一种兼容TaqMan技术的44-SNP条形码，用于在研究和临床环境中实现可靠的样本追踪

  摘要背景下一代测序（NGS）在研究和临床常规中的应用极大地推动了精准医学的发展。然而，它也带来了在日益复杂的分析工作流程中样本追踪和认证方面的重大挑战。虽然样本误识别的频率可能会很低，但其潜在的负面影响令人担忧。现有的基于SNP的质量控制方法依赖于非编码遗传标记或需要先进的技术。

  来源：BMC Genomics

  时间：2026-09-02

• 综述：精准农业中的分布式机器学习：方法、应用与挑战

  背景：随着农业日益数据驱动化，维护信息隐私与安全以及保护敏感农业数据，已成为农业生态系统中所有利益相关者的共同责任。分布式机器学习方法为解决该问题提供了一条途径，因为它能够管理作物生产、动物健康或经济产量等敏感数据，从而可能提高农业系统的生产力并改善可追溯性。

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-09-02

• 基于轻量级RPB-YOLO11的水稻穗颈瘟移动端表型检测改进方法

  水稻穗颈瘟（Rice panicle blast）检测是植物病害表型分析的重要任务。田间检测仍具挑战性，因为感病穗部区域通常较小、稀疏、细长，并受穗部重叠、复杂背景及光照变化影响。本研究提出RPB-YOLO11，一种基于YOLO11的轻量级检测器，用于水稻穗颈

  来源：Frontiers in Plant Science

  时间：2026-09-02

• 利用机器学习分子动力学方法研究类木行星内部的氢-氦不相溶边界

  摘要氢-氦（H/He）不相溶边界的定位决定了巨行星中是否会发生氦雨以及氦雨发生的地点，然而这一边界仍然存在不确定性，因为高压实验具有挑战性，而从头算模拟在系统规模和模拟时间上存在限制。我们通过利用在三种密度泛函近似（PBE、vdW-DF和混合HSE）上训练的机器学习势来计算依组成

  来源：Nature Communications

  时间：2026-09-02

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