• 使用DJI云取证数据对飞行员与无人机之间的相关性进行分析

  本研究针对DJI无人机与云端服务器的通信提出数字法证方法，通过逆向分析DJI GO等应用的网络协议和API，捕获云端数据包，建立用户与无人机操作行为的关联，解决传统依赖本地存储的局限性，为无人机犯罪侦查提供云端证据链。

  来源：Forensic Science International: Digital Investigation

  时间：2026-03-24

• DiffPUIR：一种基于双扩散模型先验约束的即插即用水下图像恢复模型

  水下图像修复模型DiffPUIR融合物理模型与扩散模型，通过PnP框架实现双隐式正则约束，设计亮度限制项解决过曝问题，实验表明其优于现有方法在UIEB和LSUI数据集上的表现。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 自我驱动的自动化程序修复：利用大型语言模型（LLMs）生成和评估用于漏洞修复的合成训练数据

  量子机器学习（QML）综合评估提出七维分类框架和八准则优势评估，系统分析142篇文献显示QML在经典数据上难以超越优化算法，但在量子原生领域如量子化学有优势。挑战包括退相干、 barren plateaus和经典竞争。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 一种可解释的端到端混合深度学习车辆跟随模型：驾驶风格与异构车辆交互的影响分析

  研究提出PCBA混合深度学习模型，通过K-means算法识别保守/中性/激进驾驶风格，分析其在HDV-CAV异构交互中的自适应行为调整机制，并基于SHAP方法构建可解释性框架。模型在混合场景MAE降低15.23%-46.17%，且SHAP分析揭示异构交互下HDV加速度状态依赖度提升，决策过程更规律。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 土耳其养殖供应链中的生产计划：一种同时考虑收获计划和库存决策的新模型

  针对土耳其某火鸡肉生产公司实际问题，构建了考虑群体规模、分配、收获计划及胴体肉库存的混合整数线性规划模型，设计了VNS和RHH两种启发式算法，通过数值实验与实际案例验证，算法在求解速度与质量间取得平衡，显著降低总成本，并支持战略决策。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-24

• 一种基于分数阶微分轻量级深度学习和隶属广义学习的高效食品源病原体高光谱分类模型

  本研究构建了含念珠菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的高光谱数据集，提出EDL-MBLS模型，通过轻量级深度网络提取多尺度光谱空间特征，结合改进隶属度广义学习抑制噪声和异常值。实验表明，该模型在九组跨日数据集上准确率达87.78%，优于对比方法，单日最高达100%，且参数少、计算效率高，为快速非破坏性食源性病原体检测提供新方案。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 基于颗粒球表示的条件图扩散算法在多模态推荐中的应用

  GBDiff通过粗粒度全局关联建模和条件图扩散技术解决多模态推荐系统中的远节点关联捕捉与噪声抑制难题，实验验证其优于现有基线方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 基于主题吸引力和动态时间感知的派生主题传播预测模型

  基于派生主题共现网络与动态时间感知的传播预测模型研究，提出通过Node2vec算法优化主题嵌入表征，构建多维度主题吸引力量化框架，并融合时间敏感注意力机制改进图注意力网络，有效预测社交媒体中派生主题的传播趋势。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 基于术前CT的肿瘤内拓扑异质性评分在预测肝细胞癌肿瘤内三级淋巴结构及预后方面的应用：一项多中心研究

  基于CT图像的3D异质性评分联合机器学习模型可无创预测肝癌三级淋巴结构状态及预后。

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2026-03-24

• 一种基于跨视图对比学习和多头注意力机制的多评分融合社交推荐模型

  非小细胞肺癌亚型分类中提出混合代表性因果网络（HRCL），通过深度学习与 radiomics 特征交互学习因果结构，提升诊断准确率至83.7%和90.3%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-24

• 少即是多：自适应提示压缩与示例选择在高效少样本情感分析中的应用

  SR-C³框架通过语义嵌入聚类、奖励引导的示例记忆和确定性压缩实现闭环优化，有效平衡情感分类准确率与计算效率，在六个基准数据集上验证其优于现有方法的性能-效率权衡。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 用于医学图像分割的自适应概率Transformer

  本文提出两阶段多源子域自适应迁移学习方法解决跨域故障诊断中单源域健康状态不完整问题，通过伪标签局部最大均值差对齐相同子域样本扩展源域类别，结合两阶段迁移学习策略融合多源知识，实验表明该方法在轴承数据集和实际水电站运行数据集上平均准确率达92.377%-95.532%。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• NM-FlowGAN：一种基于像素级噪声和空间相关性的模型，用于在没有配对图像的情况下生成sRGB格式的噪声图像

  sRGB噪声建模需同时捕捉像素级噪声与空间相关性，本文提出NM-FlowGAN结合正常化流与GAN，前者建模多因素依赖的像素噪声，后者捕捉ISP引入的空间关联，仅需清洁图像及相机参数即可生成合成数据对，实验验证其优于基线方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• Lauren弥漫型胃癌的新辅助化疗：有必要吗？

  胃癌术后化疗并发症及生存影响研究。

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2026-03-24

• 基于注意力增强机制的、融合物理信息的长短期记忆模型，用于智能车辆的滚动角预测

  多轴智能轮式车辆横滚角估计模型研究，提出融合注意力机制与物理约束的Attention-PI-LSTM算法，通过改进LSTM网络结构及损失函数设计，有效提升非稳态工况下横滚角预测精度，R²值较传统模型提高27.4%，并在传感器噪声、数据缺失及零样本条件下保持0.651-0.694的识别准确率。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-24

• 利用经典密度泛函理论研究了楔形纳米孔内离子液体的电吸附行为和电容特性

  本研究采用经典密度泛函理论（DFT）结合谱元方法（SEM）和高斯-洛巴托-勒让德点插值，系统研究二维楔形孔隙中离子液体的电吸附特性及复合孔隙结构对离子吸附与电容的影响，揭示了孔径参数与离子吸附行为的关联性。

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2026-03-24

• 一个基于人工智能的家具设计框架，该框架结合了自然语言处理（NLP）和多标准决策算法，并参考了在线用户评价

  本研究提出基于生成式人工智能的家具设计框架，整合LDA主题建模与扎根理论提取75,895条评论中的19个子准则需求，运用FAHP量化需求权重，通过LLMs生成加权提示并驱动增强Stable Diffusion生成视觉原型，最终采用TOPSIS方法进行多准则评估排序，案例验证显示该框架有效提升用户偏好解读和设计质量。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 在垂直联邦学习中，参与者基于关联规则和数据插补进行样本生成

  在垂直联邦学习中，为解决多参与方对齐数据后样本缺失导致联合样本不足的问题，提出FedPSG-AR方法。该方法分两阶段：首先基于多参与方属性相关性计算，利用关联规则生成部分缺失属性，确保隐私保护；其次改进GAN模型结构、损失函数及训练流程，生成剩余缺失属性。实验表明，该方法在多个公开数据集上优于现有基线模型，有效提升联邦学习样本质量与数量。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-24

• 性别认同与择偶偏好：跨性别者更看重情感特质而非面部吸引力

  本研究探讨性别认同对跨性别与顺性别个体在短期及长期关系中择偶偏好及自我评估的影响。通过广义线性混合模型分析107名参与者数据，发现跨性别者面部吸引力评分较低，跨性别男性更倾向选择有孩子的伴侣，且“善良和理解”在短期关系中被跨性别与顺性别女性更重视。自我评估方面，仅身体吸引力存在性别认同差异，其他结果与既有研究一致。结论显示性别认同影响择偶策略，但对自我评估影响有限，跨性别者可能整合了进化机制与社会适应的混合策略。

  来源：Evolution and Human Behavior

  时间：2026-03-24

• 具有多模态信息的水下显著物体检测特征增强与尺度感知网络

  水下显著目标检测面临图像质量差、多模态噪声干扰和尺度变化挑战。本文提出FBS-Net，通过场景对比感知模块（SCPM）增强RGB特征，频率域解耦融合模块（FDFM）重构多模态特征，结合尺度感知迭代解码器（SIFD）实现多尺度信息融合。实验表明该方法在USOD10K、COD10K和USOD数据集上优于16种SOTA方法。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-24

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