• 采用激光定向能量沉积技术在原位合成的TiN/Ti6Al4V复合材料的摩擦与磨损行为

  摘要采用激光定向能量沉积（LDED）技术，在氮气辅助的原位合成条件下制备了Ti6Al4V钛合金及TiN/Ti6Al4V复合材料。研究了两种制备工艺：一种是在混合氮-氩气氛中直接沉积（TS样品）；另一种是在纯氮气氛中通过氮气辅助重熔（TR样品）。在室温和300°C下进行了干摩擦试验

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 利用机器学习技术，融合Sentinel-2光谱数据与气象数据，对墨西哥潮湿热带地区的大规模甘蔗田生物量进行预测

  摘要 由于依赖于破坏性、劳动密集型且空间受限的田间测量方法，甘蔗系统的产量估算在热带地区仍然是一个主要挑战。尽管遥感技术已被广泛用于作物监测，但当仅使用光谱信息时，其预测性能往往受到限制。本研究提出了一种数据融合框架，将

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

• 应用队列数据解读共病中的高阶依赖关系：一种偏信息分解(Partial Information Decomposition, PID)方法

  在共病(multimorbidity)背景下，临床特征极少单独作用：症状、体征与行为构成相互依存的系统，其对机体功能的影响常须多个特征联合考量才能显现。研究人员引入一套开放、可复用的分析流程，利用双变量偏信息分解（bivariate Partial Infor

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-06-11

• 基于空间特征与TabNet-DFWL的鱼类摄食强度评估方法

  准确评估鱼类摄食强度对于及时了解摄食需求、动态调整投喂策略以及降低水产养殖成本具有重要意义。然而，现有方法往往依赖于无法捕捉细微饱食度动态变化的表层视觉特征，导致可靠性受限。为解决该问题，本研究提出了一种基于空间特征与动态特征权重层TabNet（Tabular

  来源：Fishes

  时间：2026-06-11

• 传统与虚拟现实(Virtual Reality, VR)版Hess–Lancaster检查的对比：眼球运动评估中两种方法测量点位点偏差的一致性与重测可靠性

  背景：传统的Hess–Lancaster检查广泛用于评估各诊断眼位下的眼球偏斜，但依赖受检者主观反应及检查者手工描记。虚拟现实(VR)技术有望为眼球运动评估提供更标准化的框架。目的：评估传统Hess–Lancaster检查与Dicopt Pro中实现的VR版H

  来源：Journal of Eye Movement Research

  时间：2026-06-11

• 基于声学信号的蜂王状态识别：一种迁移学习方法的改进 refinement

  为解决沙棘果蝇（Rhagoletis batava obscuriosa）化学防治带来的"3R"问题（抗性 resistance、再猖獗 resurgence 和残留 residue），研究人员提出一种新型物理屏障技术以减少农药施用强度、减轻环境污染并提升果实

  来源：Insects

  时间：2026-06-11

• 基于混合自然语言处理与深度学习方法的农业文本本体构建

  开发农业本体（Ontology）将有助于推动农业领域的信息传递与自然语言处理（NLP）技术发展。构建领域特定本体需要对领域数据的语法和语境理解。尽管农业领域存在可用数据集，但缺乏专门为本体开发和关系抽取而构建的标准化大规模标注数据集。因此，由于结构化且经标注的

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

• 基于Transformer编码器方法的逐小时FAO-56 PM推导作物蒸散量估算及其在热带园艺数据驱动灌溉管理中的深度学习应用

  准确估算逐小时作物蒸散量（crop evapotranspiration，ETc）对于热带园艺中数据驱动灌溉管理支持具有重要意义，然而现有方法受限于数据需求，并且难以捕捉多尺度时间动态。本研究提出了一种Transformer编码器模型，用于泰国东部尖竹汶府（C

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

• 槟榔江 buffalo（Binglangjiang buffalo）体型测量关键点数据集构建及基于DINOv2的单视角非接触式体长测量方法

  摘要：槟榔江buffalo（Bubalus bubalis）是中国唯一的本土河流型buffalo品种，因其全身黑色、低纹理被毛、前景–背景对比度差以及标注训练样本稀缺，给自动化关键点检测带来显著挑战。为解决这些挑战，研究人员构建了一个包含10 834张侧视图图

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

• YOLOv11-LicoSeg：一种用于甘草胚根长度测量的方法

  全球气候变化与土壤盐渍化给甘草（Glycyrrhiza uralensis）栽培带来挑战，基于胚根（radicle）形态动态变化评估种子活力对筛选耐低温耐盐甘草品种至关重要。传统人工测量甘草胚根特征存在成本高、耗时长、误差大等问题。深度学习领域的YOLOv11

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

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