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- 摘要：现有覆盖率引导模糊测试工具在智能无人系统中存在效率衰减与状态不可控等问题。针对上述问题，本文选取PX4开源无人系统作为研究对象，首先分析了其在模糊测试中出现性能退化的三大核心成因：异步线程执行、内外部信号交互与时空状态残留，随后基于此三点核心成因设计了强制同步、消息过滤、时间变量替换、拓展改进后的选择性插桩等针对性缓解机制，生成测试专用固件，并构建了面向智能无人系统的模糊测试框架IUSFUZZ。对比主流模糊测试工具AFL++，IUSFUZZ稳定性提升16.5个百分点，挖掘相同漏洞，AFL++所需时长为IUSFUZZ的7.5倍。IUSFUZZ成功挖掘出一个通过网络信道触发的零日漏洞并获得了CVE编号。关键词：智能无人系统;漏洞检测;模糊测试;固件安全30|45|0更新时间：2026-02-25
- “介绍了其在二维范德华铁电材料领域的研究进展，专家利用压电响应力显微镜与极化分辨二次谐波显微镜，协同表征了CuInP2S6纳米片的铁电畴分布及非线性光学响应特性，并与理论计算结果进行对比分析，为相关研究开辟了新方向。”摘要：通过理论计算和实验表征研究了二维范德华铁电材料铁电畴与非线性光学响应的关系。利用压电响应力显微镜（PFM）与极化分辨二次谐波（SHG）显微镜，协同表征了CuInP2S6（CIPS）纳米片的铁电畴分布及非线性光学响应特性，并与理论计算结果进行对比分析。研究发现了CIPS的非Ising型畴壁，揭示了铁电畴的空间分布对SHG响应的显著调控作用。在极化方向均一的畴区内，SHG极化图与理论预测高度吻合，电偶极子沿面内特定晶轴（［100］方向）有序排列；而畴结构的无序化会导致SHG强度衰减、各向异性降低，表明偶极子排列的局域无序性增强。关键词：二维范德华铁电材料;二次谐波;铁电畴;非Ising型畴壁;CuInP2S66|30|0更新时间：2026-02-13
- 摘要：为探究溶解性有机质（DOM）和磷石膏（PG）对消落带不同酸缓冲容量土壤中镉（Cd）溶出及稳定的作用机制，向采自香溪河消落带，具有酸缓冲容量异质性的Cd污染土壤（H土壤：7.30 cmol/kg，L土壤：3.12 cmol/kg）中添加植物源DOM和磷石膏，考察其对土壤上覆水理化性质、DOM特征以及Cd溶出、再稳定和生物有效性的影响效应及相互关系。结果显示：单独添加DOM或磷石膏，通过络合、吸附作用促进土壤Cd溶出；同时添加时，DOM络合Cd可抑制磷石膏竞争吸附促溶出效应；分别或同时添加DOM和磷石膏时，对两种土壤的活性Cd含量均无显著影响；H土壤因较高pH值和碳酸钙含量，对Cd吸附能力显著强于L土壤，水稻Cd富集量更低；L土壤中添加磷石膏并进行反复淹水排干后种植水稻，能显著降低其对Cd的富集量。该研究将为低酸缓冲容量Cd污染土壤的修复提供理论参考。关键词：土壤酸缓冲容量;溶解性有机质;磷石膏;镉;溶出;稳定性;生物有效性17|21|0更新时间：2026-02-12
- “专家提出新型日间辐射制冷器件，基于折射率梯度渐变结构，优化性能，为制冷领域提供新方案。”摘要：针对现有辐射制冷器件存在的厚度大、制备复杂、性能受入射偏振和角度影响等问题，本文提出一种基于折射率梯度渐变结构的新型日间辐射制冷器件。该器件由银基底与二氧化硅（SiO2）折射率梯度层构成，通过调控折射率梯度分布、结构厚度及基底材料等参数优化其性能。使用时域有限差分（FDTD）方法开展了仿真分析，仿真与理论分析表明，在非辐射热吸收系数q为2 W·m-2·°C-1、折射率变化指数κ为1.5时，器件日间辐射制冷温度可达18.3 °C，制冷功率为110.9 W·m-2；入射光角在0°~60°度范围内时，器件的制冷温度和制冷功率性能是稳定的。进一步研究发现，当κ由0提高到1.5时，器件的制冷温度提升了2.5 °C；且该器件的辐射制冷性能对结构尺寸和形貌改变具有良好的鲁棒性；在此基础上，实验银因其高反射率与低太阳能吸收率，成为兼顾性能与成本的理想基底材料。关键词：被动式辐射制冷;日间辐射制冷;超薄器件厚度;折射率梯度结构14|45|0更新时间：2026-02-10
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基于钓鱼工具包指纹识别的钓鱼网站检测方法 AI导读
“介绍了其在钓鱼网站检测领域的研究进展，相关专家提出了一种基于钓鱼工具包指纹识别的检测方法，为解决现有检测方法依赖人工部署且准确率低的问题提供了高效解决方案。”摘要：钓鱼工具包是一种代码资源包，被广泛用于钓鱼网站的快速、批量部署。通过识别钓鱼网站所用工具包，可高效检测同一工具包部署的钓鱼网站，支撑钓鱼网站的精准检测和溯源分析。而现有方法大多依赖人工部署工具包，且准确率较低。针对上述问题，提出一种基于钓鱼工具包指纹识别的钓鱼网站检测方法，该方法无需部署即可提取钓鱼工具包在目录结构、文本和资源上的指纹，采用不同方法计算指纹相似度。将本文方法与3个基线方法进行了对比，实验表明，在同样不部署工具包的情况下，本文方法的钓鱼网站检测准确率达99.5%，与最佳基线方法相当；钓鱼工具包识别准确率达80.5%，较最佳基线方法提升26.2个百分点；钓鱼工具包家族识别准确率达85.4%，较最佳基线方法提升8.6个百分点。消融实验表明，目录结构指纹是核心，文本与资源指纹能有效互补，三者融合显著提升工具包及家族识别性能。关键词：钓鱼网站;钓鱼工具包;指纹;相似度;树编辑距离;感知哈希11|46|0更新时间：2026-02-05 -
三峡库区地质灾害防治进展与展望 AI导读
“三峡库区地质灾害防治研究取得新进展，专家构建了空天地内立体感知监测体系，建立基于数字孪生的智能决策支持体系，研发绿色韧性协同工程防治体系，为提升三峡库区地质灾害防治能力与推动长江经济带高质量发展提供有力支撑。”摘要：受区域地质构造、地形地貌、地层岩性、水库调度和工程扰动等多因素叠加影响，三峡库区地质灾害类型复杂，地质灾害防治与风险防控面临长期性与系统性挑战。针对三峡库区常见的塌岸、滑坡和崩塌三类地质灾害，系统总结了地质灾害的主要影响因素及相应的治理措施；阐述了库区防控体系在监测、决策支持以及工程防治方面的技术进展；提出构建空-天-地-内立体感知监测体系、建立基于数字孪生的智能决策支持体系、研发绿色韧性协同工程防治体系，共同支撑三峡库区地质灾害防治能力的现代化升级与长江经济带高质量发展。关键词：三峡库区;灾害防治;防控体系;绿色韧性;数字孪生;人工智能95|102|0更新时间：2026-02-05 -
中亚五国地区生长季干旱的水汽输送异常溯源 AI导读
“聚焦中亚五国生长季干旱，专家构建陆-气水平衡框架溯源水汽输送，揭示干旱期间水汽亏缺关键因素及主导物理驱动因子，为应对干旱提供科学依据。”摘要：中亚五国地区长期遭受干旱灾害，水资源短缺问题突出，尤其是发生在生长季（4—6月）的干旱严重威胁当地生态和经济发展。聚焦中亚五国1961—2022年间4次（1975、1977、2012年和2021年）典型生长季干旱事件，通过构建陆-气水平衡框架、利用HYSPLIT模型溯源水汽输送，并结合水汽收支分解方法，系统分析了生长季干旱期间导致中亚五国大气水汽亏缺的水汽输送异常及水汽源地，并评估其主导物理驱动因子。结果表明：1）中亚五国生长季干旱期间降水不足的主要原因是由平流输入水汽所贡献的降水量显著下降，同时，由蒸发水汽所贡献的降水量减少加剧了干旱的严重程度；2）中亚五国生长季干旱期间水汽亏缺的关键因素是起源于地中海（1975、2012年和2021年）或北欧、北大西洋地区（1977年）的气团所输送的水汽显著不足，水汽源地里海和土库曼斯坦地区提供的水汽贡献量显著减少；3）中亚五国生长季干旱期间水汽输送主要受定常涡旋变化影响，其中风场变化引起的动力效应（尤其是辐散动力效应）导致水汽收支变化呈负异常，主导了中亚五国上空的大气水汽亏缺状态。关键词：中亚五国;生长季干旱;水汽收支;水汽输送;动力机制;热力机制25|44|0更新时间：2026-02-04 -
基于扰动擦除和特征恢复的通用对抗净化 AI导读
“深度神经网络在计算机视觉领域广泛应用，但对抗扰动使其鲁棒性不足。专家提出U-Purify框架，包含扰动擦除和特征恢复模块，设计3种通用对抗净化方法，有效剔除对抗扰动，保持图像良性特征，还提出净化效率指标，实验表明U-Purify显著提高分类模型准确率和净化效率，为模型安全性提供解决方案。”摘要：近年来，深度神经网络在计算机视觉领域得到广泛应用，在图像识别、目标检测等诸多任务中取得了卓越的表现。然而这类模型在面对精心设计的对抗扰动时极易发生误判，暴露出其鲁棒性不足的问题，给模型的安全性带来了严重挑战。本文聚焦于对抗净化领域，提出了一种通用对抗净化框架U-Purify，包含扰动擦除和特征恢复两个核心模块，并根据现实场景的复杂性，设计了3种不同粒度的通用对抗净化方法，包括：1） 基于随机像素丢弃与矩阵补全的U-Purify（M），利用局部像素信息进行对抗净化，计算资源需求较低；2） 基于小波滤波与深度图像先验的U-Purify（D），使用纹理特征信息完成净化，计算资源需求适中；3） 基于上下采样与稳定扩散模型的U-Purify（S），利用全图语义信息实现高质量净化，计算资源需求较高。3种方法能够在不依赖特定模型或数据集的情况下有效剔除图像中的对抗扰动，同时尽可能保持原始图像的良性特征。此外，还提出了一个新的对抗净化性能评估指标——净化效率，用以衡量对抗净化方法防御对抗攻击和准确识别良性样本的综合能力。实验表明，U-Purify在无先验知识的条件下，能够显著提高分类模型的标准准确率、鲁棒准确率和净化效率。在Flowers-102数据集上，面对最强AutoAttack攻击时，U-Purify（S）的鲁棒准确率比GDMP和Diffpure分别提高了6.37个百分点和8.09个百分点，与基于传统图像预处理的方法相比提高了62.50个百分点，净化效率高出最优的对比方法（Diffpure）3.70个百分点，具有良好的综合性能。关键词：深度神经网络;图像分类;对抗净化;对抗样本23|68|0更新时间：2026-01-30 - “在环境科学领域，专家构建了水-土-气三相耦合模型，探究了消落带中活性氧物种的时空动态特征和主控因素，为认识消落带中活性氧物种的环境效应提供了理论依据。”摘要：消落带具有有氧/无氧动态变化的特征，是活性氧物种（Reactive Oxygen Species， ROS）产生的热区，但关于垂向上氧经由包气带补给引发的ROS产生机制尚不明确。通过开展一系列饱和-非饱和土柱实验，构建了不同条件下的水-土-气三相耦合模型，探究了消落带在大气与地表水入渗情况下的ROS时空动态特征和主控因素。研究结果表明，在大气垂向入渗补给氧气条件下，ROS呈现表层富集、随深度锐减、随时间增加的规律。当地表水垂向入渗补给氧时，ROS热区展布随水流入渗锋面同步演变。模型局部敏感性分析表明，ROS产生主要受固相还原物种（Electron-Donating Capacity， EDC）与溶解氧（Dissolved Oxygen， DO）的反应速率常数和DO通量控制。研究结果为认识不同条件下消落带中ROS的时空动态及其环境效应提供了理论依据。关键词：消落带;氧气;活性氧;柱实验;数值模拟34|93|0更新时间：2026-01-23
- “最新研究发现，PVFT/PWH/MoS2复合薄膜具有优异压电性能和抗菌功能，有望在感染性组织修复治疗中应用。”摘要：引入具有生物活性的高温退火处理白磷钙石（PWH）纳米颗粒和MoS2纳米片，改性聚（偏二氟乙烯-三氟乙烯）（PVFT）薄膜，开发了具有优异压电性能和抗菌功能的PVFT/PWH/MoS2复合薄膜。采用流延法制备不同MoS2含量的复合薄膜，结合扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）等技术表征其结构，并系统测试其压电响应、力学性能和生物相容性。结果表明，0.2% MoS2掺杂显著促进PVFT中β晶相的形成，并提升其电学性能，PVFT/PWH/MoS2复合薄膜的压电系数、输出电压和表面电位分别达到24.8 pC/N、2.33 V和-87.42 mV；并赋予PVFT良好的抗菌性能，复合薄膜的抑菌率达75%以上；使复合薄膜展现出148.67 MPa的拉伸强度和低于5%的溶血率，满足组织修复的应用要求。该研究可望为多功能组织修复材料的设计提供新思路，在感染性组织修复治疗中具有潜在应用价值。关键词：压电薄膜;聚（偏二氟乙烯-三氟乙烯）（PVFT）;白磷钙石（WH）;二硫化钼（MoS2）42|66|0更新时间：2026-01-21
- “在量子信息领域，研究者基于腔辅助光力交叉科尔非线性效应，提出了两量子比特Werner态并发度的直接测量方案，为声子纠缠态度量问题提供新方法。”摘要：针对声子纠缠态难以度量的问题，本文基于腔辅助的光力交叉科尔非线性效应，通过关联干涉仪输出端多次测量所得的单光子探测概率与声子纠缠态的并发度，提出了两量子比特Werner态并发度的直接测量方案。已有的单份拷贝直接度量方案的每次测量虽只需要初始Werner态的单份拷贝，却需要满足已知系数的前提。本文提出了无需知晓系数α和β的多份拷贝直接度量方案，虽每次测量需要初始Werner态的多份拷贝，但其普适性更佳。本文提出的方案不需要复杂的受控非门（Controlled-NOT，CNOT）操作。理论分析结果表明，本文方案在当前领域可实现的实验条件下具有可靠的表现。关键词：纠缠度量;Werner态;声子;光力系统27|54|0更新时间：2026-01-19
- “在非欧氏工业数据建模领域，专家提出了基于水平可见邻接矩阵的图增量学习故障诊断方法，有效提升了诊断精度和模型适应性。”摘要：近年来，图神经网络在非欧氏工业数据建模中得到广泛应用，但传统方法依赖全局邻接矩阵构建，难以捕捉个体样本的局部拓扑特征，且它们大多离线工作，忽略了新收集样本中包含的有用信息，导致诊断精度下降。为此，提出基于水平可见邻接矩阵的图增量学习故障诊断方法。首先，基于可见性规则保留原始信号波动规律，生成水平可见邻接矩阵，精准捕捉局部拓扑特征；然后，设计基于Q学习的图增量学习框架，结合类别感知弹性损失权重动态筛选高价值增量样本，平衡类别分布并优化训练序列；最后，建立参数更新与拓扑保护的协同更新机制，通过梯度敏感性传递与正则化约束的协同迭代，提升了模型对在线场景的适应性。在TE数据集和磨煤机数据集上的实验表明，该方法可以提高模型在实时数据下的增量学习性能，有效提升诊断精度，体现了其在复杂工业场景下的鲁棒性。关键词：故障诊断;水平可见邻接矩阵;增量强化学习;图卷积网络19|23|0更新时间：2026-01-16
- “在新能源接入电网领域，专家提出了改进SOGI-PLL结构，有效提升电网同步检测精度，为电网稳定性研究提供新方向。”摘要：针对高比例新能源接入致使电网的工况复杂化，导致二阶广义积分器（Second-Order Generalized Integrator， SOGI）锁相环输出精度不足的问题，提出了一种改进SOGI的频率自适应锁相环结构。首先，引入幅值补偿支路对SOGI跟踪基频信号进行补偿，确保了频率波动工况下SOGI输出正交信号的精度。其次，通过级联两个自适应SOGI模块，提升了低次谐波和直流分量的抑制能力。最后，引入正交信号的正负序分离方法，消除不平衡分量对锁相环（Phase-Locked Loop， PLL）的影响。与经典SOGI-PLL方法的对比实验表明，本文所提出的锁相环结构在谐波分量、不平衡分量以及频率波动等电网复杂工况下有效提升了电网同步检测精度，能在30 ms内完成频率检测，并且检测的基频正序电压正弦度更高，谐波畸变率在0.5%以内。关键词：锁相环;二阶广义积分器;前置滤波;频率自适应;谐波畸变22|36|0更新时间：2026-01-14
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基于知识图谱的迭代改写检索增强生成方法 AI导读
“最新研究提出了基于知识图谱的迭代改写RAG方法，有效提升了复杂多跳问答的推理能力，为解决幻觉问题提供新方案。”摘要：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）方法自提出以来便引发广泛关注，其核心目标在于通过引入外部信息来提升大语言模型的推理能力，从而有效缓解幻觉问题。然而，检索增强生成方法在复杂多跳问答中面临单次检索信息不全、迭代过程冗余干扰导致错误传播的挑战。为此，提出一种基于知识图谱的迭代改写RAG方法（Knowledge Graph-based Iterative Rewriting RAG，KGIR-RAG），通过证据子图构建筛选检索段落中的结构化知识，利用最大生成树算法剔除噪声三元组；迭代查询重构，用图谱事实替换问题中的多跳依赖，逐步降低推理复杂度；最后通过反思推理模块判断答案完备性，驱动迭代终止。在HotpotQA与MuSiQue数据集上进行了实验，验证了各模块的有效性。实验结果表明：KGIR-RAG方法在生成性能和检索性能上优于近年提出的一些方法。关键词：大语言模型;检索增强生成;知识图谱;迭代改写54|55|0更新时间：2026-01-09 - “在云数据中心资源消耗预测领域，专家提出了CNN-TCAM-BiGRU预测方法，有效提高了预测准确性，为资源管理和节能优化提供技术方案。”摘要：云数据中心资源消耗预测是对数据中心的能源消耗、计算资源需求等进行预测。为提高云数据中心资源消耗预测的准确性，更好地管理资源并优化节能效果，提出了一种融合多通道卷积神经网络与双向门控循环单元以及时间-通道注意力机制的预测方法CNN-TCAM-BiGRU。该方法首先采用信号分解技术对原始数据进行预处理，以消除噪声并突出数据中的关键特征。随后，沿着信道和时间两个维度构建了两个专注模块，再通过这两个模块构建一个中间特征图。这个中间特征图专注于捕捉关键频段和与语义相关的时间段信息。与现有基准算法的比较实验表明，CNN-TCAM-BiGRU在3个主要评价指标上均展现出显著的性能优势，有效地提高了云数据中心资源消耗预测的准确性，为云数据中心的资源管理和节能优化提供了一种有效的技术方案。关键词：时间注意力机制;变分模态分解;双向门控循环单元;云数据中心98|119|0更新时间：2025-12-05
- “在自动驾驶领域，研究者提出了基于区域注意力的轻量级多任务全景驾驶感知网络APDP-Net，显著降低了计算开销，保持了出色的预测性能，为端侧自动驾驶感知提供了切实可行的解决方案。”摘要：全景驾驶感知旨在同时完成交通目标检测、可行驶区域分割与车道线检测三种感知任务，以满足自动驾驶对于可通行性预测的需求。现有方法通常采用多任务学习网络同时处理多个任务，虽在性能上取得了一定进展，但普遍存在计算复杂度高、预测精度与实时性不平衡等问题。针对这些问题，提出一种基于区域注意力的轻量级多任务全景驾驶感知网络：APDP-Net。首先，引入残差高层次聚合网络R-ELAN作为主干网络，该网络中的区域注意力模块以局部、连续注意力机制为特点，在保持感受野的同时降低了计算成本；其次，设计特征金字塔结构的GhostFPN-ELAN颈部网络，引入幽灵卷积，通过合理压缩特征空间减少了计算量；最后，针对车道线检测任务，引入极化自注意力机制，建立了像素级特征间的长距离联系，增强了网络的空间特征表达能力。实验结果表明，APDP-Net通过轻量化网络设计，在显著降低计算开销的同时保持了出色的预测性能，为端侧自动驾驶感知提供了切实可行的解决方案。关键词：多任务学习;全景驾驶感知;区域注意力;自动驾驶62|118|0更新时间：2025-12-01
- “在社会治理领域，专家构建了社区治理情景知识图谱，显著提升了治理效率和智能化水平。”摘要：知识图谱因其开放性、灵活性和强大的互操作性，在解决社会治理问题中具有重要应用价值。当前，社区治理面临居民诉求频繁且处理效率低的问题，主要由于缺乏系统化分析和有效的跨部门联动机制。为解决这一问题，提出了一种新的知识图谱构建方法。首先，通过微调预训练模型，基于少量标注数据高效提取关键治理要素信息，显著提高数据处理效率。其次，结合风险因果链分析与时空维度，构建了一个新的社区治理本体（Community Governance Ontology,CGO）模型，为知识图谱提供了结构化语义框架。在此基础上，构建的社区治理情景下的情景知识图谱（Contextual Knowledge Graph，CKG）融合了时空信息和推理规则，能够精准进行风险因果分析和紧急程度预测，并支持智能决策推理与可视化查询。实验结果表明，所构建的情景知识图谱具备较强的时空互操作性和推理能力，显著提升了社区治理的智能化水平和治理效率。关键词：风险因果链;模型微调;时空互操作性;推理规则;情景知识图谱85|128|0更新时间：2025-11-10
- “遥感技术在极端干旱区植被生物量估算领域取得新进展，专家利用Sentinel-2影像和机器学习算法，为干旱区植被生物量估测提供新方法。”摘要：运用遥感技术估算极端干旱区植被地上生物量，对于区域荒漠化监测和可持续发展具有重要意义。本研究以吐鲁番市绿洲核心区为研究区，基于Sentinel-2影像和野外样点数据，提取植被指数和波段变量，构建了3组变量组合，对比传统统计模型以及随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）和K最近邻（KNN）4种机器学习算法模型拟合效果，实现吐鲁番市绿洲核心区植被地上生物量估算和空间反演。结果表明，在传统统计模型中，修正的土壤调节植被指数（MSAVI）建立的三次曲线方程拟合效果最好。机器学习模型估算精度整体上优于传统统计模型，三种变量组合构建的植被地上生物量估测模型中，由植被指数+波段变量构成的全变量组合取得了最佳估测效果，其中RF模型估测精度最高，决定系数（R2）达到0.72，平均绝对误差（MAE）为105.64 g·m-2，均方根误差（RMSE）是127.73 g·m-2。吐鲁番市绿洲核心区植被地上生物量总值约为1.599×106 kg，存在明显的空间分异规律，呈“扇”形分布，表现为绿洲大于荒漠，绿洲内部向荒漠腹地逐渐减少的特征。RF模型结合Sentinel-2影像在极端干旱区植被地上生物量反演中展现出较高的准确性和稳定性，可用于干旱区植被地上生物量估测。关键词：植被地上生物量;机器学习;极端干旱区;Sentinel-265|113|0更新时间：2025-11-10
- 摘要：研究了Scheffé一阶和二阶混料模型的二响应模型I-最优设计问题，推导出模型平均预测方差的最小迹，并给出了特定分量数下模型的I-最优设计。研究结果表明，该二响应混料模型的I-最优设计与响应的协方差矩阵无关。关键词：混料试验;多响应;Scheffé模型;I-最优设计71|126|0更新时间：2025-10-30
- “在乡村振兴和健康中国政策背景下，成都和上海8个农村新型社区的研究表明，物质环境设施、交通条件、社会生活环境满意度显著正向影响居民自评健康，为相关政策制定和资源配置提供参考。”摘要：在乡村振兴和健康中国政策背景下，面向农村环境主观感知与居民自评健康的研究日益增加，现有研究多集中于单指标，缺乏对群体指标共同作用的探讨。本研究以成都和上海的8个典型农村新型社区为例，开展以村民个体为单位的问卷调查，获取493份有效样本数据，运用因子分析法和逐步回归模型，探索影响居民健康的农村新型社区主观环境感知公因子及其作用机制。结果表明，物质环境设施与健康管理满意度综合公因子（F1）、交通条件与人际交往活动满意度综合公因子（F2）、社会生活环境满意度综合公因子（F3）均显著正向影响居民自评健康，其中，F1的影响力最大。基于三个综合公因子，提出面向健康的农村新型社区规划设计提升策略，为相关政策制定和农村新型社区资源配置提供参考。关键词：主观感知;自评健康;因子分析;设计策略52|115|0更新时间：2025-10-11
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