• 根据训练状态，使用矢量编码分析方法研究羽毛球正手击球过程中横向平面上的肩肘协调性

  李敬恩|金勋 韩国牙山顺天乡大学软件融合系 **摘要** 本研究利用矢量编码和耦合角映射技术，探讨了羽毛球正手击球过程中训练状态对肩部和肘部在横向平面内协调性的影响。共有15名受过训练的参与者与15名未受过训练的参与者参与了实验。通过运动捕捉技术记录了他们正手击球时

  来源：Human Movement Science

  时间：2026-06-12

• 已验证的LC–MS/MS方法用于定量人类粪便样品中的酚酸、木脂素和肠木脂素

  人类肠道是众多影响健康的小分子的栖息地。其中三类重要的分子是酚酸（phenolic acids）、木脂素（lignans）和肠木脂素（enterolignans），它们与抗炎、抗氧化作用以及预防癌症、心血管疾病和神经退行性疾病相关。这些分子在肠道中的丰度及其生

  来源：ACS Nutrition Science

  时间：2026-06-12

• 综述：碳衍生和生物基可持续航空燃料路径：用于航空脱碳的技术经济与生命周期比较综述

  航空业的快速增长加剧了对可规模化低碳燃料的需求，以支持长期脱碳。源自生物质、废弃物资源、脂类、醇类和捕获CO₂的可持续航空燃料（SAF）为减少航空相关温室气体排放提供了有前景的途径，同时保持与现有飞机和燃料基础设施的兼容性。本综述采用基于

  来源：Carbon Capture Science & Technology

  时间：2026-06-12

• 人类心脏与脑部血管及微血管功能障碍：基于人工智能方法对其底层通路的研究

  血管功能障碍与微血管功能障碍共同促进心血管疾病与脑血管疾病的发生，但连接这些疾病的共享分子通路目前仍仅得到部分阐明。该研究应用人工智能（AI）辅助文献挖掘流程，以识别心血管与脑血管疾病中血管及微血管功能障碍所共有的基因与通路。 研究人员系统检索了2000年1

  来源：Array

  时间：2026-06-12

• 中国城市森林发展成效评估：基于双重机器学习(Double Machine Learning, DML)的因果推断方法研究

  在快速城市化与气候变化的背景下，评估城市森林发展及相关政策成效具有重要意义。研究人员以中国地级市为研究对象，构建了涵盖森林网络、森林健康、生态福利及发展协调性的城市森林发展成效(Urban Forest Development Effectiveness, U

  来源：Forests

  时间：2026-06-12

• 鱼菜共生(Aquaponics)作为利用巨骨舌鱼(Tambaqui, Colossoma macropomum)养殖废水培育桃花心木(Swietenia macrophylla)幼苗的可持续方法

  摘要：亚马逊地区的水产养殖具有促进自然资源可持续利用的重要潜力。鱼—林一体化已成为一种资源高效型的可持续生产策略。本研究旨在评估桃花心木（Swietenia macrophylla）幼苗在与巨骨舌鱼（Colossoma macropomum）整合系统中、采用不

  来源：Water

  时间：2026-06-12

• 一种降低自动驾驶决策中动力学相关现实差距(Reality Gap)的课程学习(Curriculum Learning)方法

  摘要：决策（Decision-Making，DM）是自动驾驶（Autonomous Driving，AD）的基本组成部分，复杂城市场景要求车辆具备安全、鲁棒且自适应的行为。本研究提出一种课程学习（Curriculum Learning，CL）方法，通过结合基于

  来源：Sensors

  时间：2026-06-12

• 基于无人机红外成像的光伏阵列组件级缺陷检测与实时定位方法

  光伏（PV）组件中的缺陷，包括热点、遮挡和二极管失效，会显著降低发电效率并带来安全风险。该研究提出了一种基于无人机（UAV）获取的红外图像的光伏缺陷实时检测与定位框架。在标准化采集条件下，研究人员构建了一个包含5583幅红外/可见光图像的专用数据集。在YOLO

  来源：Sensors

  时间：2026-06-12

• 非侵入性呼气血糖估计：一种紧凑型电子鼻方法的患者级验证

  非侵入性呼气血糖估计已被提出作为重复毛细血管测量的无痛替代方案；然而，在小样本设置中性能评估仍具挑战性。本研究利用电子鼻（e-nose）采集的挥发性有机化合物（VOC）信号，研究从人体呼气中估计血糖。从58名个体中收集了三个对一氧化碳（CO）、酒精和丙酮敏感的

  来源：AI

  时间：2026-06-12

• 自适应四叉树分割在巴氏涂片图像核与胞质分割中的应用：一种用于自动化细胞学的轻量级可解释方法

  自动化分析巴氏涂片（Pap-smear）图像在宫颈癌筛查中具有重要作用，尤其在低资源环境中，人工细胞学检查仍面临劳动密集、主观性强及观察者间变异大等挑战。精确的核（nucleus）与胞质（cytoplasm）分割是计算机辅助诊断（computer-aided

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-06-12

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