学术背景 随着全球人口老龄化加剧，空气污染对公共健康的影响日益显著。细颗粒物（PM2.5）污染被认为是导致心血管疾病、慢性呼吸系统疾病和认知障碍等健康问题的重要因素。特别是在老龄化社会中，老年人由于身体机能下降，更容易受到PM2.5污染的危害。此外，医疗资源分布不均进一步加剧了这一问题，尤其是在农村和欠发达地区。为了应对这一挑战，研究人员旨在评估PM2.5污染对健康的影响，并探讨医疗资源不匹配对疾病负担的加剧作用。 本研究聚焦于日本，该国是全球老龄化程度最高的国家之一，具有典型的研究价值。通过分析PM2.5污染对健康的影响及其社会经济成本，研究旨在为制定针对性的健康和环境政策提供科学依据，并为其他面临类似问题的地区提供参考。 论文来源 本论文由Xiaoyan Xu、Liqiao Huang、...

学术背景 随着全球向低碳社会的转型，锂离子电池（LIBs）作为重要的能源存储技术，其需求迅速增长。然而，锂资源的有限性和废旧电池的处理问题日益突出。传统的锂回收方法（如火法冶金、湿法冶金和直接再生）虽然有效，但存在高能耗、高化学试剂消耗和环境污染等问题。因此，开发一种高效、环保且经济的锂回收技术成为当前研究的重点。 中国科学技术大学的研究团队提出了一种新型的电化学方法，能够同时从废旧锂离子电池中回收锂，并从废气中捕获二氧化氮（NO₂），同时产生电能和高纯度的硝酸锂（LiNO₃）。这一方法不仅解决了锂资源回收的难题，还为废气处理提供了新的解决方案。 论文来源 这篇论文由中国科学技术大学应用化学系的研究团队撰写，主要作者包括Weiping Wang、Zaichun Liu、Zhengxin Zh...

《巴黎协定》是全球应对气候变化的重要框架，各国通过提交国家自主贡献（Nationally Determined Contributions, NDCs）来明确其气候行动目标和策略。尽管现有研究主要集中在评估NDCs中的减排目标，但NDCs文件中包含的广泛文本内容却鲜有系统分析。这些文本内容不仅涉及减排目标，还包括国家背景、实施计划、公平性和透明度等多方面的信息。然而，NDCs的透明度和可比性不足，尤其是关于具体政策、融资和适应措施的细节，这使得全球气候目标的实现面临挑战。为此，Ivan Savin、Lewis C. King和Jeroen van den Bergh等人利用自然语言处理技术（Natural Language Processing, NLP）对NDCs的全文内容进行了系统性分析...

学术背景 前列腺癌（Prostate Cancer, PCA）是男性中最常见的恶性肿瘤之一，尤其是在西方国家，它是导致男性癌症相关死亡的第二大原因。尽管雄激素信号疗法在初期对前列腺癌治疗有效，但大多数患者最终会复发，且目前尚无根治方法。因此，寻找新的治疗靶点和药物成为当前研究的重点。RNA编辑酶ADAR1（Adenosine Deaminase Acting on RNA 1）在多种癌症中被发现具有促癌作用，但其在前列腺癌中的具体功能和潜在的治疗价值尚未被充分探索。本研究旨在揭示ADAR1在前列腺癌中的关键作用，并开发一种有效的小分子抑制剂，为前列腺癌治疗提供新的策略。 论文来源 本论文由Xiao Wang、Jiaxing Li、Yasheng Zhu等来自中国药科大学、明尼苏达大学、马萨诸...

背景介绍 结直肠癌（colorectal cancer, CRC）是全球范围内发病率和死亡率均较高的恶性肿瘤之一。据统计，2020年全球约有187万例新发结直肠癌病例，其中91.5万人因此死亡。结直肠癌的腹膜转移（peritoneal metastasis, PM）是常见的转移途径之一，约5%的患者在初次手术时即发现腹膜转移，且预后极差，未经治疗的患者中位生存期仅为5个月。目前，细胞减灭术联合腹腔热灌注化疗是唯一可能治愈的治疗手段，但复发率高达50%-90%。因此，深入理解腹膜转移的病理生物学机制，寻找新的治疗靶点，成为当前研究的迫切需求。 近年来，单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术的快速发展为研究肿瘤微环境（tumor mic...

学术背景 乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一，其发病机制复杂，涉及多种细胞类型和信号通路的相互作用。近年来，肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME）在癌症进展中的作用逐渐受到关注。中性粒细胞（Neutrophils）作为免疫系统的重要组成部分，在肿瘤微环境中的功能尚不完全清楚。虽然已有研究表明中性粒细胞在某些情况下可以促进肿瘤生长和转移，但其在乳腺癌中的具体作用机制仍不明确。因此，深入研究中性粒细胞与肿瘤细胞之间的相互作用，对于揭示乳腺癌的进展机制并开发新的治疗策略具有重要意义。 论文来源 本论文由来自以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）的Sandra Camargo、Ori Moskowitz等研究人员共同完成，合作单位包括荷兰皇家艺...

学术背景 随着数字化内容的快速增长，数字签名在身份验证和内容认证中的重要性日益凸显。然而，数字签名的安全性和完整性面临着严峻的挑战。为了保护签名的真实性并防止篡改，数字水印技术应运而生。数字水印通过在数字内容中嵌入不可见但可识别的信息，能够有效验证数据的来源和完整性。近年来，基于变换域的水印技术（如离散余弦变换DCT和离散小波变换DWT）因其在鲁棒性、不可感知性和识别准确性之间的平衡而备受关注。 本文旨在探索在线手写签名中的多比特水印嵌入技术，特别是基于DCT和DWT的变换域方法。研究聚焦于如何在水印嵌入过程中平衡信号失真、水印提取准确性和生物特征识别率，为在线签名生物特征的安全性和鲁棒性提供解决方案。 论文来源 本文由Marcos Faundez-Zanuy撰写，作者来自西班牙巴塞罗那的T...

学术背景 在当今大数据时代，分布式学习（Distributed Learning）已成为解决大规模在线机器学习问题的有效方法。然而，分布式学习中的频繁通信和投影操作（Projection Operations）带来了高昂的通信和计算成本。尤其是在高维约束优化问题中，投影操作的计算复杂度极高，严重影响了算法的效率。为了解决这些问题，本文提出了一种基于事件触发机制（Event-Triggered Mechanism）的分布式Frank-Wolfe在线优化算法，旨在减少通信开销和计算成本。 Frank-Wolfe算法作为一种投影自由（Projection-Free）的优化方法，因其简单高效的实现而备受关注。与基于投影的方法相比，Frank-Wolfe算法在每轮迭代中只需计算线性优化步骤，避免了复杂...

学术背景 在计算机视觉领域，雨纹（rain streaks）是一个常见的干扰因素，尤其是在户外监控、自动驾驶和智能交通系统中。雨纹会显著降低图像质量，影响视觉系统的识别和分析能力。传统的雨纹去除方法通常依赖于单一图像进行处理，但由于雨纹的复杂性和多样性，这些方法在处理远距离雨纹或复杂场景时效果有限。近年来，深度学习技术，特别是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），在图像处理领域展现了巨大的潜力。然而，现有的基于GAN的雨纹去除方法在处理不同方向、形状和透明度的雨纹时仍存在挑战。因此，本研究旨在提出一种改进的GAN框架，以更有效地去除雨纹，提升图像质量。 论文来源 本论文由Prabha R、Suma R、Suresh Babu D和S Sa...

学术背景 随着人工智能（AI）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的快速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在学术界和工业界都取得了显著进展。然而，尽管LLMs在多个NLP任务中表现出色，但尚未有单一模型能够同时满足所有任务需求。这种多样化的任务需求和评估标准的复杂性，使得LLMs的评估成为一个多准则决策（Multi-Criteria Decision-Making, MCDM）问题。传统的MCDM方法虽然能够进行排名，但在处理不确定性、任务优先级和数据变异性等方面存在局限性，尤其是在处理二元数据时，难以有效进行分级。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于效用和动态定位变换的三支决策（Three-Way D...