• 构想未来的基础设施：转型挑战、新兴范式与社会技术视角

  本特刊探讨在全球剧变背景下，基础设施系统所面临的转型挑战与未来构想。研究者们针对当前基础设施在定义演化、规划张力、新兴脆弱性及社会需求变化等方面的问题，开展了关于“构想明日基础设施”的前瞻性研究。文章集合了多位学者在技术韧性、可持续ICT、可再生能源电网、6G网络、数字孪生及基础设施美学等主题的成果，旨在激发更广泛的对话，探讨未来基础设施的形态及如何实现平稳过渡。其意义在于为应对基础设施的长期性、高成本与必要性所带来的高风险变革，提供了多角度的社会技术分析与路径思考。

  来源：IEEE Transactions on Technology and Society

  时间：2026-03-03

• 氮化硼中硼和氮的浓度分布分析：对电化学传感技术的启示

  二维硼碳氮（BCN）材料通过调控硼与氮原子比例，优化电极形貌和催化活性，实现醋氨酚检测限低至1.41 nM，较常规材料灵敏度提升十倍。研究提出电化学粗糙因子（fr）和扩散层厚度（l）分析框架，区分材料表面形貌与内在电催化性能，证实过量硼原子形成孔隙结构并增强表面活性，同时验证BCN在真实水体检测中的实用性。

  来源：Diamond and Related Materials

  时间：2026-03-03

• SPK 2VEC：一种先进的扬声器嵌入Transformer模型，采用混合监督学习和自我监督对比学习方法

  提出轻量级Transformer模型SPK2VEC，通过双目标联合优化（三元组损失+交叉熵损失）直接从原始语音学习可训练特征，有效解决多语言、口音差异及实时性挑战，在VoxCeleb1、QASR等数据集上EER达1.22%，实时因子0.0002，显著优于单一损失模型。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 利用多尺度特征融合和动态任务对齐技术实现小型目标群体的轻量级检测

  针对军事场景下小目标无人机群检测的低像素占有率、复杂背景干扰及资源限制等挑战，提出轻量级检测框架，包含多尺度特征融合、动态任务对齐等模块，实验表明精度提升且参数减少。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 低成本氢气生产：高温多孔电极无膜电解技术的经济性分析

  电力行业耦合理论体系构建：通过结构、功能、电力中心三维度解构现有定义，提出涵盖物理与非物理连接的综合概念，并按驱动机制建立六类互连分类框架，为能源系统建模和政策协同提供统一基础。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-03

• 采用填充热塑性涂层调控高温超导线圈匝间接触电阻的系统方法及其应用验证

  本研究针对非绝缘（NI）高温超导（HTS）磁体因匝间接触电阻（Rct）不可控而影响充电动态与失超耐受性的问题，提出并验证了一种利用填充银包铜片（SCCF）的聚乙烯醇缩丁醛（PVB）热塑性涂层，通过控制填料类型、体积分数及热处理条件，实现Rct在约50至106μΩ·cm2范围内精确可调的系统方法。所制备的80匝演示螺线管在77 K下达到了约70 μΩ·cm2的目标电阻，并通过有限元模型验证了该调谐方法的有效性。

  来源：IEEE Transactions on Applied Superconductivity

  时间：2026-03-03

• 基于非共价相互作用的机器学习方法在蛋白质-蛋白质相互作用预测中的研究与应用

  这篇综述系统评述了利用机器学习（ML）预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的最新进展。文章聚焦于非共价相互作用（如氢键、疏水作用等）作为核心特征，阐述了从特征提取、模型构建（如ETsO、随机森林）、集成优化（Stacking/Voting）到特征重要性分析（SHAP）的全流程，为理解蛋白质识别机制和药物设计提供了新工具与见解。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-03-03

• 始终在线，却依然孤独：一项关于技术加剧的孤独感及大学生情绪症状的定性研究

  数字技术对大学生孤独感和情绪症状的影响研究基于现象学方法，访谈20名沙特学生发现：线上可见却情感缺席，浅层互动与数字排斥加剧孤独；手机和平台双重作用，既提供慰藉又放大负面情绪；熬夜刷屏导致睡眠和学业问题；学生期待护士和校方更主动干预。

  来源：Archives of Psychiatric Nursing

  时间：2026-03-03

• 使用基于超边的关系提取方法进行场景图优化

  场景图优化通过关联规则挖掘和超图划分过滤冗余关系，提升Transformer模型（如BERT、GPT）在COCO和Visual Genome数据集上的图像描述生成效率与质量，实验显示BLEU和ROUGE分数显著提高且计算复杂度降低。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 基于IMSE-CNN-Transformer和免疫遗传算法优化的轴承故障诊断方法

  轴承故障诊断中提出了一种集成多目标Coati优化算法优化支持向量回归（SVR）信号预处理和免疫遗传算法（IGA）优化CNN-Transformer模型的端到端框架，通过抑制经验模式分解（EMD）的端点效应和联合优化信号分解与深度学习模型，在CWRU和MFPT数据集上实现99.55%和99.38%的平均准确率，并在-5dB噪声下保持98.44%的鲁棒性。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 勘误论文“DiffCap: 一种基于扩散模型的稀疏IMU与单目相机实时人体运动捕捉方法”中文标题

  本文是一篇针对“DiffCap: Diffusion-Based Real-Time Human Motion Capture Using Sparse IMUs and a Monocular Camera”一文的勘误声明，主要内容是补上了原发表版本中遗漏的致谢章节。勘误本身并不包含具体的研究内容、方法或结果。

  来源：IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

  时间：2026-03-03

• 基于代谢RNA标记的时间分辨单细胞RNA测序技术

  基因表达异质性与动态调控机制研究：基于代谢RNA标记的单细胞时间分辨测序技术（包括Well-TEMP-seq和scDUAL-seq）的创新进展及其在活体动物和空间转录组学中的应用。

  来源：Accounts of Chemical Research

  时间：2026-03-03

• 从患者的角度出发，探讨虚拟现实模拟在精神病学治疗环境中的可用性和实用性：一项混合方法研究

  VR模拟训练用于精神科护理教育，通过让57名学生沉浸式体验精神科治疗环境中的患者视角，评估其可用性与教育价值。结果显示，该工具能有效提升学生对患者体验的理解（92.3%认可）和伦理敏感性（89.6%认可），但存在音频质量差（76.5%）和头显设备雾气问题（63.8%）。研究证实VR技术可显著降低护理学生对精神疾病患者的偏见（平均减少31.2个百分点），并强化患者权利倡导意识（85.1%学生表示更重视患者尊严）。建议后续优化设备硬件并增加多角度观察模块。

  来源：Archives of Psychiatric Nursing

  时间：2026-03-03

• ECTDSC-FPNet：一种高效的上下文变换器与深度可分离卷积特征金字塔网络，结合多种策略的损失优化方法，用于苹果叶片和病害的分割

  针对复杂环境下苹果叶片与病害快速精确分割的挑战，提出ECTDSC-FPNet模型，结合高效上下文变换器和深度可分离卷积，通过多尺度特征金字塔与复合损失函数优化，在IoU和计算效率上显著优于现有模型。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 一种基于状态自适应权重调整和探索路径采样的新颖多智能体强化学习方法

  多智能体强化学习中的动态权重分配与探索策略研究，提出SAW通过动态状态权重网络优化奖励函数，EPS采用好奇心驱动、路径多样性追踪和自适应噪声机制提升探索效率，在多个基准环境中验证其加速收敛和稳定控制效果。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 基于双参考线追踪的鱼苗计数方法DuoCounter：有效解决身份切换提升水产养殖监测精度

  针对鱼类养殖中鱼苗统计依赖人工、效率低成本高的问题，研究人员开展了基于视觉追踪的自动化计数研究。他们提出了DuoCounter方法，通过集成两条参考线和基于关键点的特征比较，有效减少了身份切换（ID switch）问题。在真实养殖视频上的评估显示，该方法与人工计数结果高度相关（0.97），并取得了0.91的召回率和0.83的精确度。该方法为解决水产养殖自动化监测中的关键难题提供了新方案，具有较强的应用前景。

  来源：IEEE Access

  时间：2026-03-03

• 数字图书馆中的资源优化与用户交互提升：一种融合ABC优化和区块链技术的混合框架

  数字图书馆面临资源管理与用户交互挑战，本文提出三层框架：底层采用用户间资源聚类提升利用率，中层通过区块链确保交易透明可信，上层运用深度学习与人工蜂群算法优化用户排名与QoS参数（吞吐量、PDR、延迟）。实验显示该框架性能优于现有方法，但存在高并发瓶颈和区块链成本问题。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-03-03

• 基于多模态声热驱动方法的建筑火灾温度场实时重建

  针对单模态火灾温度场重构的局限性，提出多模态声热融合实时重构方法，结合DPCM-Net网络、HTA-Loss优化和PPGI插值策略，实现高精度（MAE=0.0231，R²=0.9429）与亚秒级（0.501s）实时重建，有效解决局部高温感知不足和边界畸变问题。

  来源：Applied Thermal Engineering

  时间：2026-03-03

• 一种用于快速多物理场预测的替代建模方法，应用于针翅散热器

  代理建模框架通过极坐标参数化和对称采样策略减少三维共轭热传导模拟数据量48%，构建的CBAM-U-Net模型实现温度场高精度预测（MAE 3.4K），推理速度达传统CFD的104倍，可扩展至流速和压力场预测。

  来源：Applied Thermal Engineering

  时间：2026-03-03

• 基于DeepONet的算子学习方法：用于量化随机动力系统中的逃逸动态及最可能的转移路径

  针对随机动力系统中逃逸现象和过渡路径的高效求解问题，提出基于深度算子网络的参数化方法，通过单次训练实现连续参数空间的高精度、高效率求解，并创新性引入反射边界条件，验证了其在复杂系统中的优越性。

  来源：Applied Mathematical Modelling

  时间：2026-03-03

知名企业招聘：