• 利用散焦成像技术实现高效深度感知，以辅助环境识别

  在当今科技迅速发展的背景下，立体视觉技术已成为机器人、自动驾驶和机器视觉等领域的关键组成部分。立体视觉通过捕捉目标物体的深度信息，为系统提供环境感知能力，从而支持更复杂的决策和操作。然而，目前大多数立体视觉研究更关注于增强立体效果，而忽略了计算效率的重要性。这种偏向性在工业应用中产生了显著的影响，因为实际场景往往对实时性和资源占用有着严格的要求。因此，开发一种能够在保证高精度的同时，兼顾低计算成本和高效率的立体视觉方案，成为研究者们亟需解决的问题。本文提出了一种基于“从景深恢复深度”（Depth from Defocus, DFD）的立体视觉方法，旨在克服现有算法在计算效率方面的局限。DFD技

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-06

• 风力涡轮机制造供应链的战术规划：建模、解决方法及实际案例研究

  风力涡轮机已成为可再生能源系统中不可或缺的一部分，近年来受到学术界和产业界的广泛关注。随着全球对气候变化问题的重视，各国纷纷推动可再生能源的发展，风力发电作为其中的重要组成部分，其应用规模不断扩大。然而，尽管风力涡轮机的制造和供应链管理对于实现可持续发展目标至关重要，但目前关于风力涡轮机制造供应链优化的文献仍相对有限，尤其是针对不确定环境下的战术规划优化。本文旨在填补这一研究空白，通过构建一个适用于风力涡轮机制造供应链的两阶段鲁棒优化模型，探讨在多源不确定性下的供应链优化策略，并提出相应的求解方法。### 风力涡轮机制造供应链的复杂性风力涡轮机制造供应链具有高度的复杂性和不确定性。首先，风力发

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-06

• 评估网络安全方法：将竞争力因素纳入风险分析和IT系统设计中

  在当今快速发展的信息化社会中，信息安全已经成为企业竞争力的重要组成部分。随着信息技术的广泛应用，企业不仅依赖这些技术来提升运营效率和客户互动，同时也面临着日益复杂的网络安全威胁。这些威胁可能带来严重的后果，如信息泄露、数据丢失、企业声誉受损以及经济损失。因此，如何有效评估企业的网络安全风险，并衡量其在信息安全领域的竞争力，成为当前企业和安全领域关注的焦点。本研究的核心目标是评估所开发的网络安全风险评估方法在提升企业竞争力方面的潜力。具体而言，该方法适用于具有初级和中级经验的安全分析师、安全工程师、系统管理员、审计人员/测试人员等专业人士。随着信息技术在各行各业的深入应用，网络安全威胁也在不断演

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-08-06

• 通过疏水性氧化还原活性涂层实现的自下而上的密集锌电沉积技术，用于超长寿命的水基锌金属电池

  在水系电池领域，锌金属阳极因其低廉的成本、高安全性以及对环境友好的特性而备受关注。然而，锌阳极在实际应用中仍面临诸多挑战，例如不受控制的枝晶生长和严重的界面副反应。这些问题不仅降低了锌阳极的循环稳定性，还可能引发电池内部短路，从而影响整体的性能和寿命。因此，开发一种有效的界面涂层对于实现高安全性和长寿命的水系锌金属电池至关重要。本文提出了一种多功能的疏水性、具有氧化还原活性的界面涂层，该涂层由聚偏氟乙烯（PVDF）和钇2,4,5-三氟苯甲酸盐（YTFPAA）组成。这种涂层通过简单的刮刀涂布法（doctor-blading method）制备，能够有效改善锌阳极的循环性能和可逆性。PVDF作为主

  来源：eScience

  时间：2025-08-06

• 通过相关性和规范网络来评估三种孤独感测量方法的有效性

  孤独感是一种主观体验，通常通过自我报告问卷进行测量。在研究中，孤独感的测量方式多种多样，包括使用单一项目、几个项目或更长的量表。本研究探讨了三种孤独感测量工具：单一项目、三项量表和20项量表，并评估了它们在心理测量学上的特性。参与者共407名，完成了这三种孤独感测量工具，以及一个评估六种人格维度的个性调查，还提供了年龄和性别的基本信息。研究结果显示，三种孤独感测量工具在收敛效度方面表现出较高的相关性，介于0.49到0.69之间。而通过组内相关系数（intraclass correlations）分析，发现三项量表和20项量表在与人口统计学变量和人格维度的相关性上显示出更强的轮廓相似性，相较于单

  来源：Current Research in Behavioral Sciences

  时间：2025-08-06

• 关于创新产教融合模式的研究，以促进农业机械专业领域的可持续教育发展

  农业机械教育作为推动现代农业发展的重要环节，正面临着一系列可持续性挑战。本研究通过对238名中国农业高校学生的调查，发现当前农业机械教育存在三大关键问题：工匠精神培养不足、校企合作不够深入、人才培养与社会需求存在脱节。为解决这些问题，研究提出了一种创新的产教融合模式，强调政府、高校与企业三方协作，构建“创新-人才-产业”三链联动机制，包括联合实验室和数字孪生平台等实践性教学资源。通过实验数据验证，该模式在提升学生职业技能认证通过率和专利转化率方面表现出显著成效，并在东部、中部和西部三个地区的纵向实验中进一步证明了其对工匠精神培养和社会需求匹配的促进作用。随着科技的进步和社会的发展，农业教育在推

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-08-06

• 一种新型的城市轨道交通可持续运营方法：列车运行路线规划与时刻表的联合优化

  城市轨道交通是城市交通系统中的关键组成部分，其列车运行计划对所提供的运输服务有着重要影响。为了确保城市轨道交通的可持续发展并解决列车运力与乘客需求之间出现的不匹配问题，本文提出了一种列车运行路径规划与时刻表联合优化的解决方案。通过分析和优化列车运行路径及时刻表，可以更有效地满足乘客的出行需求，同时降低企业的运营成本，提高服务质量。这一研究不仅考虑了乘客流量的时变特性，还结合了运营约束条件，建立了一个混合整数非线性规划模型，以最小化运营成本并提升乘客服务等级。此外，还提出了一种线性化方法，以便更高效地求解模型。为了解决大规模问题，设计了一种改进的自适应大邻域搜索算法（ALNS）。通过小规模案例研

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-08-06

• 使用SMOTE对不平衡的出行方式选择数据集进行分类，并采用可解释的机器学习方法进行预测

  旅行模式选择（Travel Mode Choice, TMC）是交通规划与政策制定中的关键环节，尤其在当前城市化进程加快、新兴出行方式不断涌现的背景下，TMC的预测精度和模型可靠性对构建可持续交通系统具有重要意义。传统的统计方法，如离散选择模型（Discrete Choice Models, DCMs）和线性回归，虽然在解释性和理论基础方面表现良好，但在处理复杂、非线性以及不平衡数据时存在局限性。随着机器学习（Machine Learning, ML）技术的发展，越来越多的研究开始采用ML算法来预测TMC，并在一定程度上改善了传统方法的不足。然而，由于TMC数据中某些模式（如公共交通、非机动交

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-08-06

• 一种基于A rortex理论的改进平均动能方法，用于评估泵涡轮机驼峰区域的水力损失

  在当前能源结构快速转型的背景下，可再生能源如风能和太阳能的广泛应用使得现代电力系统面临更大的波动性。这种变化不仅增加了电力供应的不确定性，也对电力系统的稳定性提出了更高的要求。为了解决这一问题，能源存储技术，尤其是抽水蓄能，因其成熟性和可靠性，被广泛应用于电网稳定和可再生能源规模化利用的过程中。然而，抽水蓄能系统在实际运行中往往需要泵-水轮机在非设计工况下工作，尤其是在所谓的“驼峰区”（hump region），这一区域的复杂流场结构对泵-水轮机的效率和稳定性构成了重大挑战。泵-水轮机在驼峰区运行时，由于复杂的涡旋动态，会产生显著的水力损失。这些涡旋不仅影响系统的整体效率，还可能导致局部能量损

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-08-06

• 采用数据驱动方法评估SOC（Solid State Components，固态组件）互连器件粗糙多孔涂层层的有效机械刚性

  在当今能源转型和环保意识日益增强的背景下，固态氧化电池（Solid Oxide Cell, SOC）技术正逐步成为清洁能源转换的重要手段。SOC技术的快速发展不仅带来了新的设计和材料，还推动了其在实际应用中的潜力。然而，为了实现SOC技术的广泛应用和进一步发展，仍需满足市场对可靠性、耐久性、效率和成本等方面的要求。因此，深入理解SOC堆叠内部各个组件的特性以及相关的制造工艺显得尤为重要。在这一过程中，多尺度分析成为不可或缺的工具，它可以帮助研究人员从微观层面出发，逐步推导出宏观层面的性能表现。SOC堆叠的结构复杂，其内部组件包括金属连接体、金属基底、阳极-电解质-阴极功能层以及密封垫片等。这些

  来源：Surfaces and Interfaces

  时间：2025-08-06

• 综述：从表面结构到界面工程：基于生物启发的微纳结构柔性传感器的制造方法综述

  在现代科技快速发展的背景下，柔性传感器作为连接人机交互的重要桥梁，正逐步成为人工智能、生物医学和电子信息技术等领域的关键组成部分。随着人们对可穿戴设备和智能材料的需求日益增长，如何提升柔性传感器的感知性能成为研究的热点。本文通过探讨生物启发的微纳结构，从微观到宏观层面揭示了自然界中生物结构与传感器性能之间的内在联系，并系统地总结了当前在这一领域取得的重要进展和未来发展方向。生物启发设计的核心理念是借鉴自然界中生物体的结构、功能和适应机制，将这些灵感转化为工程材料和技术。这种跨学科的研究方法不仅能够推动材料科学的进步，还为传感器设计提供了全新的思路。自然界中的许多生物体，如蜘蛛、蝎子、树蛙、捕蝇

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2025-08-06

• 基于CBAM-UNet的煤体CT图像断裂智能分割方法研究

  在当前的煤矿开采过程中，随着开采深度的不断增加，煤矿与岩石、瓦斯等复合体的动态灾害问题日益突出，严重制约了深部煤矿的安全高效开采。煤体内部的孔隙-裂隙结构是引发这类灾害的关键因素之一。因此，准确获取煤体裂隙信息对于理解煤岩力学特性、渗流行为以及孔隙-裂隙空间结构的重建具有重要意义。CT图像裂隙分割技术作为一项重要的非破坏性检测手段，其分割精度直接影响到裂隙结构的空间重构质量。然而，煤体CT图像裂隙分割仍面临诸多挑战，包括裂隙形态复杂、微裂隙识别困难、裂隙与煤基质之间的灰度值相似性等问题，这些都导致传统分割方法在效率和准确性方面表现不佳。为了解决这些问题，本文提出了一种基于U-Net架构的改进型

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-08-06

• 混合微电网设计的可持续方法：最优规模确定与能源管理

  在现代电力系统中，可持续能源解决方案的需求日益增长，这使得优化微电网成为应对本地可再生能源、储能系统以及电动汽车充电站有效管理和整合的关键挑战。本文旨在探讨一种混合连接微电网的最优尺寸和能源管理，这种微电网结合了本地交流负载、可再生能源单元、储能系统以及以电动汽车充电站形式存在的直流负载。通过建立一个全面的优化框架，旨在平衡能源供应与需求，从而实现最小化的平准化能源成本（LCOE）和生命周期环境排放（LCEE）。此外，该研究还考虑了本地能源需求的年增长率，以确保可再生能源单元和储能系统的尺寸以及其能源管理能够适应未来的供需波动。数值评估结果表明，所提出的方法在优化可持续微电网方面具有显著效果，

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-08-06

• 基于高光谱技术的桃子内部品质指标评估及定量迁移学习模型分析

  本研究聚焦于利用高光谱成像技术进行桃子内部质量指标的预测，提出了一种基于迁移学习的PCA-ELM-TrAdaBoost模型。该模型整合了主成分分析（PCA）、加权极限学习机（ELM）和TrAdaBoost算法，旨在优化光谱数据的特征提取与信息表示能力，从而实现不同质量指标间的有效知识迁移。高光谱成像技术结合了传统成像与光谱分析，能够同时获取物体的光谱和空间信息，为水果质量评估提供了强大的工具。然而，现有的研究大多集中在相同品种或不同品种之间相同质量指标的迁移，而对不同质量指标间的迁移探索相对不足。'Yangshan'桃子作为中国四大名桃之一，具有悠久的种植历史和丰富的文化背景，是地方特色农产品

  来源：Powder Technology

  时间：2025-08-06

• 通过极化转移固态核磁共振（Polarization Transfer Solid-State NMR）和小角X射线散射（SAXS）技术研究了增塑木质素的形态学和分子运动性

  在当今可持续发展和资源循环利用日益受到重视的背景下，木质素作为自然界中丰富存在的生物聚合物，正逐渐成为替代传统化石基热塑性材料的重要研究对象。木质素因其分子结构的复杂性和物理性质的多样性，存在一定的应用障碍，尤其是在其加工和使用过程中。主要的挑战包括木质素的刚性特征以及其分子结构的异质性。木质素在常温下表现出脆性，并且在加热时缺乏流动性，这使得其在热塑性加工中面临困难。此外，木质素的异质性导致其热力学性质表现出广泛且不一致的变化，这进一步限制了其在实际应用中的性能表现。为了克服这些问题，研究人员尝试通过引入塑化剂来改善木质素的加工性能和机械性能。塑化剂能够通过改变木质素分子间的相互作用，提高其

  来源：Polymer Testing

  时间：2025-08-06

• 印度贫民窟10-13岁学龄早期青少年烟草消费现状及影响因素研究——基于横断面混合方法调查

  在当今全球公共卫生领域，烟草使用已成为最紧迫的威胁之一，每年导致超过800万人死亡，并带来沉重的社会和经济负担。尤其令人担忧的是，青少年时期是习惯形成的关键阶段，而印度作为世界第二大烟草消费国，其13-15岁青少年的烟草使用率高达8.4%。更触目惊心的是，近半数青少年烟草使用者报告在10岁左右就开始接触烟草。然而，现有研究多聚焦13岁以上群体，对10-13岁早期青少年(EAs)，特别是贫民窟这一脆弱人群的关注严重不足。正是在这一背景下，Anuj Dave等研究人员在《BMC Public Health》上发表了针对印度Gandhidham市贫民窟学龄早期青少年的开创性研究。为了填补这一研究空白

  来源：BMC Public Health

  时间：2025-08-06

• 利用高光谱成像和轻量级边缘人工智能技术区分龋齿和牙石

  近年来，随着科技的不断发展，光纤传感器因其独特的性能优势在多个领域得到了广泛应用。与传统传感器相比，光纤传感器具备结构紧凑、使用灵活、信号频率范围宽、抗电磁干扰能力强以及成本较低等特点。特别是在生物医学检测、生物化学传感、工业应用和结构健康监测等场景中，光纤传感器已成为不可或缺的重要工具。在建筑领域，如桥梁、建筑物以及其他基础设施的安全监测中，扭转变形作为关键的机械参数，其检测精度和方向性对于保障结构安全具有重要意义。因此，研究能够实现高灵敏度和方向性测量的扭转变形传感器成为当前的热点。传统的光纤传感框架在面对高精度和矢量测量需求时，往往存在一定的局限性。例如，常见的Sagnac干涉仪虽然在某

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2025-08-06

• 基于石英增强光声光谱技术的四光束双组分气体检测系统

  本文介绍了一种基于石英增强光声光谱（QEPAS）技术的四光束双组分气体检测系统。该系统采用了一种专门设计的四光束声学微共振器（AMR），并结合双石英调谐叉（dual QTFs）构建了一个紧凑的检测装置。研究团队通过优化光束路径和调谐叉的共振特性，实现了对两种气体成分的同时检测，并显著提升了光声信号的强度。实验结果表明，该系统在检测甲烷（CH₄）和乙炔（C₂H₂）时，其最低可检测浓度（MDL）分别达到了4.57 ppmv和2.07 ppmv，充分证明了该系统在检测灵敏度和传感性能方面的优越性。在现代工业和社会发展过程中，多组分气体检测技术的重要性日益凸显。随着城市化进程的加快，环境监测、医疗诊断

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2025-08-06

• CBAM-ResUNet：一种用于精确进行固液两相流中全息图像多类别分割的深度学习方法

  在现代科学与工程领域，数字全息术（Digital Holography, DH）作为一种非接触式的三维测量技术，已被广泛应用于研究和监测固液两相流。这种技术能够捕捉颗粒在液体中的分布状态，提供丰富的物理参数信息，对于工业过程和环境监测具有重要意义。然而，尽管数字全息术具有诸多优势，其在实际应用中仍面临一些关键挑战，尤其是多类别颗粒分割的准确性问题。由于全息图像中存在条纹干涉、边界模糊以及颗粒尺寸变化等因素，传统的图像分割方法难以满足高精度、高鲁棒性的需求。因此，近年来，研究人员开始探索结合深度学习的解决方案，以提高全息图像处理的效率和精度。深度学习技术在图像分割领域的快速发展，使得自动识别和分

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2025-08-06

• 通过DCT频谱恢复技术提升离散余弦单像素成像质量

  单像素成像技术（Single-Pixel Imaging, SPI）是一种替代传统成像方式的计算成像方法，它不依赖于像素化传感器如电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）来捕获图像。SPI的核心思想是通过使用空间光调制器（Spatial Light Modulator, SLM）对目标场景进行一系列空间分布模式的调制，同时利用单像素探测器测量这些模式的总光强度，从而实现图像的重建。这种方法在图像获取过程中不需要高分辨率的传感器，因此在某些特殊应用场景中具有独特的优势，例如在资源受限的设备上进行实时成像。在SPI的众多实现方案中，离散余弦单像素成像（Discrete Cosine

  来源：Optical Materials: X

  时间：2025-08-06

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