• 中国西南地区二叠纪-三叠纪过渡期间热带森林的砍伐、季节性干旱以及化学风化的减弱

  热带雨林生态系统对气候和风化作用的反馈机制研究。通过西南中国东特提斯地区高分辨率地质记录重建，发现二叠纪-三叠纪过渡期存在两次植物群危机：早阶段以蕨类主导雨林崩溃为标志，晚阶段以楔叶植物群落消失为特征。气候干旱加剧导致化学风化强度下降，验证了植被-气候-风化负反馈系统的关键作用。

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2026-03-24

• FLAME：通过自适应的多面特征嵌入，在异构和长尾数据上进行联邦学习

  联邦学习框架FLAME通过自适应多视角特征嵌入（全局、类特定、客户端）和动态门控网络，有效解决数据异质性和长尾分布问题，提升模型在长尾类别的泛化能力。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-03-24

• 《欧洲绿色协议》对波罗的海各国森林政策与管理的影响：从整体关联的角度出发

  本研究通过访谈波罗的海国家林业利益相关者，分析欧洲绿色协议的影响及挑战，发现四大问题：对协议意识形态的误解、定义模糊、跨部门协作不足及安全考量缺失，强调需整合多层级治理和利益相关者参与以实现可持续林业管理。

  来源：Forest Policy and Economics

  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

• 解决量子退火中的小嵌入问题以及评估最先进算法的性能

  量子退火中的minor-embedding问题研究：分析嵌入质量对性能的影响及Minorminer算法评估。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-03-24

• 智能建筑中基于AI的能源预测：一种适用于边缘雾计算系统的联邦深度学习框架

  能耗预测联邦学习框架研究：提出基于边缘-雾-云架构的联邦学习模型，结合模糊逻辑设备筛选、多策略聚类算法（静态/自底向上/ANOVA顶向下）和SHAP可解释性分析，有效降低通信开销并提升预测精度（LSTM MSE 16.60，R² 0.9233；Conv-LSTM R² 0.9022）。

  来源：Future Generation Computer Systems

  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

• 中国东北地区义县组早白垩世大康铺层的湖泊沉积层理：对亚十年尺度古气候演变的启示

  古气候控制下早白垩世达康铺层理微相形成及太阳-ENSO信号耦合分析。通过微相类型识别和光谱解析，揭示钙钛比与层厚变化显示 Schwabe太阳周期和ENSO-like信号耦合。该研究为温室气候期高分辨率气候重建提供了新方法。

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2026-03-24

• 一种基于深度强化学习的、具备信任感知能力和成本优化能力的区块链预言机选择模型

  区块链或acles的信任与成本优化问题，提出TCO-DRL模型，结合多维信任评估（可靠性、行为、代币贡献）和深度强化学习，动态选择高信任低成本的oracle节点，实验显示 malicious selection降低39.1%-78.58%，成本节省12%，并验证其抗攻击能力。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-03-24

• 印度尼西亚森林治理中的气候变化：科学话语的框架分析

  印尼森林在气候治理中的双重角色及科学话语框架分析。通过框架分析173篇印尼森林气候治理研究论文，揭示生态主导框架将森林同时定位为碳排放源和碳汇，推崇REDD+方案，但存在忽视社会政治复杂性、机构能力不足及地方社区边缘化等局限，且科学话语受全球政策网络影响显著。

  来源：Forest Policy and Economics

  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

• 南非高原硅酸盐化学风化的增强作用及其对晚白垩世全球气候变冷趋势的贡献

  地质冷却与风化作用关系研究 | 南非洲 plateau 构造抬升 | 化学风化增强 | 海洋生产力提升 | CO2汇作用 |

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2026-03-24

• HiMA：一种分层量子微架构，用于实现量子比特扩展和量子过程级并行性

  量子计算控制系统的可扩展性难题，通过HiMA分层微架构实现：采用离散量子位驱动与异步测量提升资源利用率，设计分层触发机制实现多进程同步控制，结合多进程并行策略支持6144量子位扩展，在102量子位实验中实现4.89倍速度提升和3.55倍CLOPS性能增益。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-03-24

• 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

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