• 将免疫细胞化学技术标准化应用于乳腺细胞学检测：一种经过福尔马林固定的处理方案在雌激素受体、孕激素受体和人表皮生长因子受体2的检测结果上与免疫组织化学技术具有高度一致性

  摘要 引言 细胞学标本的免疫细胞化学（ICC）标准化仍然是一个未满足的重大需求。固定、抗原提取和染

  来源：Cytopathology

  时间：2026-08-28

• 开发一份针对8-14岁癌症患儿的年龄特异性EORTC问卷，以评估其健康相关生活质量（HRQOL）——这是一项采用混合方法的内容收集的EORTC QLG研究（第一阶段和第二阶段）

  摘要背景经历癌症在短期内和长期内都可能对患者造成身体和心理社会的挑战。通过整合患者报告的成果测量量表（PROMs）来捕捉这些挑战，可以支持以患者为中心的护理，并可能减少发病率和死亡率。然而，适合儿童和青少年的工具仍然很少。我们报告了专为8-14岁儿童定制的EORTC QLQ-CH

  来源：European Journal of Cancer

  时间：2026-08-28

• 综述：人工智能与数字传感技术在多尺度土壤结构研究中的应用：从观测到决策制定

  •AI将土壤传感器数据流转换为结构感知信息。 •计算机视觉改进了孔隙图像的分割和重建。 •多模态融合结合了成像、光谱、地球物理学和遥感技术。 •基于物理的AI提高了数据的可转移性和不确定性处理能力。 •土壤数字孪生模型可以支持人工参与下的决策过程。 **引言

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2026-08-28

• 利用机械方法和水相双相系统从红色微藻中高效提取和纯化B-叶绿素

  •水包液体系实现了B-藻红素的高效选择性纯化。•比较评估了五种机械提取方法对红藻中B-藻红素的回收效果。•所提出的工艺简单、成本效益高且环保。•实现了高回收率和改善的色素纯度。引言微藻是单细胞、真核、光合自养生物，存在于多种环境中，如水生、陆地和空气环境[1],[2]。其中一些微

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-08-28

• 雨养条件下采用基因型与产量性状（GYT）方法对普通小麦（Triticum aestivum L.）进行基因型评估与特征分析：对育种的启示

  摘要小麦 (Triticum aestivum L.) 是全球重要的主粮作物，特别是在雨水灌溉地区，不稳定的水分供应限制了产量，需要转向稳健的多性状评估框架。本研究旨在描绘和筛选优化于雨水灌溉环境的优良面包小麦基因型。240 个基因型采用 2 次重复的 alpha 格子设计进

  来源：Euphytica

  时间：2026-08-28

• 原位静脉插管穿刺：一种用于体外膜式氧合血液回收的简化技术

  在停止体外膜肺氧合（ECMO）时回收残余管路血液是一种具有临床价值的血液保护策略，类似于标准心肺转流方案。我们描述了一种简化技术，通过塞丁格技术将 8F 血管鞘插入静脉插管。撤机后，晶体液输注以低泵速将 400–600 ml 被隔离的自体血回流至患者体内。这种“现货”方法无需

  来源：ASAIO Journal

  时间：2026-08-28

• 重症监护室护士对最小限度身体约束措施影响的看法：一项混合方法研究

  摘要 背景 在中国重症监护病房（ICU）中，物理约束仍然很常见，尤其是对于需要机械通气或使用侵入性设备的患者。不适当的物理约束会对其造成身体和心理上的伤害。尽管

  来源：Nursing in Critical Care

  时间：2026-08-28

• 一种用于钢翼帆疲劳损伤评估的等效光谱方法

  • 提出了一种等效的谱方法，用于评估翼帆结构的疲劳性能。• 引入了一个校正系数α，以考虑风速平方的非线性效应。• 通过Brent算法和自适应区间搜索确定α的值。• 使用最小二乘回归构建了一个简单的α的经验公式。• 在综合考虑风浪载荷的情况下，仍然保持了谱方法的效率，同时取得了令人

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-08-28

• 一种基于靶区振动估算模型导出的气泡空化冲击载荷的逆向方法及模型基准验证

  •改进的 FMD 算法增强了空化信号特征。 •气泡空化冲击与目标区域振动呈强正相关。 •基于振动信号实现了空化冲击力的反演 (R2 ≈ 0.97)。 •模型反演临界空化数并评估空化起始。 **引言** 对空化冲击力的研究对于减轻空化侵蚀和调控这些冲击载荷至关重要。这些冲击

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-08-28

• 在极端天气条件下，结合船舶自动识别（AIS）系统以及风浪水流数据的双分支船舶轨迹预测方法

  • 提出了一种双分支TCN-BiLSTM框架，用于预测受台风影响的船舶轨迹。• 通过轨迹与环境匹配，构建了时空AIS–WWC特征矩阵。• 通过不同分支分别学习船舶运动 evolution 和局部WWC干扰特征。• 引入了MHA作为特征增强模块，用于融合轨迹表示。• 所提出的模型提

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-08-28

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