• 水泥基复合砂浆的技经分析：实现建筑节能与经济效益平衡的创新路径

  在全球建筑行业贡献25%温室气体排放的背景下，传统水泥砂浆虽具机械性能和耐久性优势，但其高导热性导致建筑能耗激增。同时，砂资源的过度开采与绝缘材料的高成本制约了可持续发展。如何开发兼具热绝缘性、机械强度和成本效益的建材，成为实现2050年净零目标的关键挑战。针对这一问题，研究人员系统分析了三种轻质绝缘骨料（气凝胶、膨胀黏土EC和膨胀聚苯乙烯EPS）替代砂的水泥基复合砂浆。研究通过构建包含44组试样的数据库，采用Tableau软件进行多参数建模，结合欧洲标准EN998-1对热导率（λ<0.1 W/m·K为T1级）、抗压强度（0.4-2.5 MPa为CSI级）等指标评估，并引入现值因子（PWF）和

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-06-27

• 多孔介质中毫米级燃烧前沿特征研究：氧浓度与温度同步测量新方法揭示氧化前沿动力学机制

  多孔固体燃料燃烧在能源转换、环境修复和火灾安全等领域具有重要应用价值，但其核心反应区——燃烧前沿的特性长期缺乏精确表征。传统实验方法难以测量多孔介质内部的氧浓度分布，导致氧化前沿厚度(δO2)和传播速度(VO2)等关键参数只能依赖假设，严重影响数值模型的准确性。更棘手的是，理论预测的"反应领先"燃烧模式与实际观测的矛盾悬而未决，燃烧前沿结构特征与燃料类型、气流速度的定量关系始终未能建立。西安科技大学的研究团队在《Fuel》发表的研究中，创新性地设计了倾斜3°布置的微型采样系统，通过沿反应器轴向1.5 mm间隔同步测量O2浓度和温度，实现了毫米级燃烧前沿的原位表征。该系统在直径14 cm的反应器

  来源：Fuel

  时间：2025-06-27

• 单次原位LIBS-DBI联用技术在铁颗粒表面原子组成分析中的创新应用及其在能源存储中的关键作用

  在应对全球碳中和的背景下，金属燃料循环作为一种极具潜力的无碳能源存储方案备受关注。其中铁(Fe)微粒因其储量丰富、能量密度高且可逆氧化特性成为研究焦点。然而，铁微粒在热化学氧化过程中表面原子组成的动态变化，特别是氧原子渗透与氧化层形成的实时监测，一直是制约该技术发展的关键瓶颈。传统离位分析方法如穆斯堡尔光谱和X射线衍射存在时空分辨率不足、采样过程干扰反应等问题，难以捕捉微米级颗粒在毫秒时间尺度上的表面反应动力学。针对这一挑战，德国达姆施塔特工业大学的研究团队在《Fuel》发表了突破性研究成果。他们巧妙地将激光诱导击穿光谱(LIBS)与漫反射背光成像(DBI)技术相结合，开发出全球首个可实现单次

  来源：Fuel

  时间：2025-06-27

• 综述：纳米颗粒在可持续生物燃料催化剂和添加剂技术中的应用

  纳米颗粒赋能生物燃料技术革新催化剂与合成路径的革命纳米颗粒凭借超高比表面积和催化活性，彻底改变了生物燃料合成工艺。金属氧化物如CeO2通过绿色合成（如柑橘皮提取物制备的CSPA@Fe3O4）可将废食用油转化率提升至98%，且重复使用9次后仍保持活性。在生物氢领域，铁基纳米颗粒（FeNPs）使暗发酵产氢量翻倍，而光催化TiO2-石墨烯复合材料通过电荷分离效率提升，产氢速率达到纯TiO2的75倍。燃料性能的纳米级改造添加50-200 ppm纳米颗粒可显著改善生物柴油混合燃料的理化特性：ZnO使鸡油生物柴油（BCW20）闪点提高，Al2O3将松油生物柴油密度从838 kg/m3提升至840 kg/m

  来源：Fuel

  时间：2025-06-27

• 基于对比学习的高辐射分辨率遥感图像动态范围压缩方法

  在遥感技术飞速发展的今天，高辐射分辨率图像(HRRI)的量化位数普遍超过10比特，这些"数据富矿"虽然蕴含着丰富的色彩和空间信息，却给实际应用带来了甜蜜的烦恼——普通8比特显示器难以直接呈现这些"高动态范围"图像，就像试图用普通相框装裱巨幅油画般力不从心。更棘手的是，当前主流的遥感产品生成、目标检测(Yu et al., 2025)和场景分类(Shinoda et al., 2023)等深度学习任务，都建立在8比特标准辐射分辨率图像(SRRI)的基础上。这种"数据鸿沟"使得动态范围压缩(DRC)成为遥感图像处理中不可或缺的"翻译官"。传统色调映射(Tone Mapping)操作者虽然能完成这项

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-27

• 嵌入式系统中基于整数可逆离散对偶哈恩变换的轻量级图像加密方法

  研究背景与意义随着物联网和边缘计算的普及，嵌入式设备（如医疗传感器、军事监控设备）对图像加密的需求日益增长。然而，传统基于浮点运算的加密算法在资源受限的微控制器上存在两大瓶颈：一是浮点运算引入的舍入误差导致图像无法无损恢复，二是计算复杂度高难以满足实时性要求。现有整数可逆变换（如整数DCT、小波变换）虽能部分解决精度问题，但缺乏参数化设计，密钥空间有限，且鲜有针对嵌入式系统的优化方案。研究机构与方法国内研究人员提出了一种基于整数可逆离散对偶哈恩变换（IRDDHT）的新型加密框架。该工作首次将Dual-Hahn多项式矩阵分解为9个单行可逆矩阵（SERMs），通过整数运算实现无损变换，并结合多参数

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-06-27

• 基于语义分割模型的工业传感器精细化故障检测方法研究

  在工业生产的恶劣环境中，传感器如同设备的"神经末梢"，其采集数据的准确性直接关系到整个状态监测系统的可靠性。然而，高温、高负荷等极端条件常导致传感器出现偏移、噪声、卡死等故障，传统检测方法却只能识别单一故障类型或模糊范围，无法满足后续数据校正和故障溯源的需求。这就像医生仅知道患者"生病了"，却说不清病灶位置和性质——这种信息缺失严重制约了工业设备的精准维护。针对这一难题，中国国家自然科学基金支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，首次将语义分割（Semantic Segmentation, SS）这一计

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 基于多智能体共享Q学习的协同疏散引导方法研究

  在大型公共活动日益频繁的背景下，紧急疏散效率直接关系到公众生命安全。然而，现有疏散系统常因行人盲目跟随导致出口拥堵与资源浪费，尤其在复杂建筑环境中，非传统路径常被忽视。针对这一难题，山东大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项创新研究，提出基于多智能体共享Q学习的协同疏散引导方法，通过智能体协作与动态路径优化，显著提升了疏散效率。研究采用三项关键技术：1）分层多智能体框架（Hierarchical Multi-agent Framework），整合实时疏散信息管理与动态路径规划；2）共享Q学习算法（Sh

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 基于时序一致性集成经验模态分解的实用金属价格预测方法研究

  金属价格波动直接影响全球经济命脉，从可再生能源产业链到金融衍生品市场均受其掣肘。然而，传统预测模型如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和广义自回归条件异方差模型（GARCH）存在致命缺陷——依赖未来数据进行分解，导致实际应用中出现"预测精度虚高"的假象。更棘手的是，贵金属价格具有显著的非线性（non-linear）和非平稳性（non-stationary）特征，而现有经验模态分解（EMD）方法在滚动预测场景中会因端点效应产生严重偏差。这些矛盾使得工业界的实时交易系统和政策制定陷入"数据陷阱"：实验室里的漂亮曲线难以转化为现实中的可靠决策。针对这一困局，韩国国立研究基金会（NRF）资助的研究团

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 基于中心差分卷积的低光照图像增强网络CDCLNet：多曝光策略与高频细节恢复的创新解决方案

  在人工智能应用蓬勃发展的今天，高质量图像已成为计算机视觉任务的基石。然而现实环境中，光线不足或相机参数不当常导致图像出现亮度低、细节模糊、噪声显著等问题，这类低光照图像不仅影响视觉体验，更会严重阻碍目标检测、人脸识别等下游任务的性能。尽管传统方法如伽马校正(GC)、直方图均衡化(HE)和Retinex理论能部分改善图像质量，但面对复杂噪声时往往力不从心。而现有基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的深度学习方法又容易忽视高频信息，导致增强后的图像边缘模糊、纹理丢失。这种矛盾促使研究者们不断探索更有效的解决方案。针对这一技术瓶颈，重庆理工大学的研究团队在《Engineering Ap

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 基于滑动窗口回归的时序图像机械表读数识别方法及其在工业自动化中的应用

  在工业智能化转型浪潮中，传统机械仪表的自动化读数一直是技术难点。尽管智能电表已广泛应用，但工厂内大量老式仪表（如转盘式电表、LCD数显表）仍需依赖人工抄表或低效的图像识别方案。现有算法面临两大痛点：一是多位数同步进位（carry-over）导致的数值跳变误差，例如当电表从9999跳至10000时，传统单数字识别方法易产生68.5量级的最大误差；二是历史数据利用率低，无法通过时间序列规律修正瞬时识别偏差。这些问题严重制约了电力监控等工业场景的自动化进程。针对上述挑战，由北京某高校团队领衔的研究提出了一种创新性解决方案——滑动窗口回归方法(Sliding Window Regression, SW

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 基于犹豫模糊集与Aczel-Alsina聚合算子的教育机构品牌优选多准则群决策方法

  在数字化教育快速发展的今天，教育机构面临如何科学选择技术设备的难题。笔记本电脑作为核心教学工具，其品牌选择涉及电池续航、处理速度、用户体验和成本等多重矛盾指标，而专家评估时常常表现出"选择困难"——既不愿妥协单一数值评分，又难以达成共识。传统模糊集理论难以捕捉这种多维度的犹豫状态，现有聚合算子也无法充分反映评估参数间的动态关联。这一困境催生了Chittaranjan Shit与Ganesh Ghorai的研究，他们创造性地将Aczel-Alsina三角模(AA-TNMs/TCMs)与犹豫模糊集(HFS)相结合，为教育机构的品牌决策提供了新范式。研究团队采用三种关键技术：1）基于幂平均(PA)算

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-27

• 三缸阀控能量回收装置中给水海水超冲洗技术的应用研究：提升容积效率与处理能力的创新方案

  随着全球淡水资源的日益紧缺，海水反渗透(SWRO)技术因其低能耗优势成为解决水危机的关键手段。然而，传统等压能量回收装置(IERD)在运行过程中面临两大难题：采用物理活塞存在碰撞风险，而改用液力活塞又会导致盐水混合区积累，使压力交换缸容积效率(UR)骤降至57.5%。更棘手的是，现有双缸阀控装置(VC-ERD)在行程切换时会产生水锤效应，严重影响系统稳定性。针对这些行业痛点，中国的研究团队开发了三缸阀控能量回收装置(TC-ERD)，通过并联三压力缸结构将流量脉动率控制在1%以下。但如何在不牺牲安全性的前提下提升容积效率成为新的挑战。该团队在《Desalination and Water Tre

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-06-27

• 综述：弥合人格与刻板印象之间的鸿沟：概念与方法论的整合

  1. 引言传统心理学将人格评估与刻板印象研究割裂为个体特质和群体认知两个独立领域。然而，当研究者深入观察这两种评价体系时，会发现它们共享惊人的相似性——无论是使用"友善"或"能干"等形容词描述个体（人格心理学）还是群体（刻板印象研究），其底层认知加工过程都遵循相近的维度框架。这种分野更多源于学科传统而非本质差异，正如大五人格（Big Five）中的宜人性（Agreeableness）与刻板印象内容模型（Stereotype Content Model, SCM）的温暖维度（Warmth）都涉及亲社会特质的评估。2. 结构相似性：评估的维度人格与刻板印象研究在核心维度上呈现镜像关系。大五人格和H

  来源：Current Opinion in Psychology

  时间：2025-06-27

• 增强现实技术对产品感知价值与购买意愿的影响机制研究：基于媒体丰富度理论与计划行为理论的双重视角

  在电子商务蓬勃发展的今天，消费者通过静态图像评估产品时始终面临"触觉缺失"的困境。传统二维图片无法传递材质质感、空间比例等关键信息，导致在线购物退货率高达30%。这种"感知鸿沟"促使全球零售巨头如IKEA、亚马逊纷纷布局增强现实（Augmented Reality, AR）技术，但学术界对AR不同实现形式的效果差异仍缺乏系统研究。以色列巴伊兰大学Gilad Taub团队在《Computers in Human Behavior Reports》发表的研究，首次将媒体丰富度理论（Media Richness Theory, MRT）与计划行为理论（Theory of Planned Behavi

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-06-27

• 基于δ-CRDT的机器人物联网知识同步技术在辅助生活环境中的应用研究

  随着全球老龄化趋势加剧，"银发社会"对健康护理服务的需求与护理人员短缺之间的矛盾日益突出。据统计，到2050年欧洲和北美65岁以上人口比例将超过25%，而护理支持比率(CSR)却持续走低。在这种背景下，能够帮助老年人保持自主生活能力的智能辅助生活环境(AAL)成为研究热点。这类系统通常整合了物联网传感器、服务机器人和虚拟护理员(VC)等技术，但面临多平台集成困难、知识表示不一致和响应延迟等关键挑战。为了解决这些问题，来自中国的研究团队在《Computer Vision and Image Understanding》发表了创新性研究成果。他们开发了基于CORTEX认知架构的分布式系统，采用δ-

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-06-27

• 视频流媒体平台界面设计如何促使用户连续观看？基于扩展技术接受模型的用户感知研究

  在数字娱乐时代，视频流媒体平台已成为人们日常娱乐的重要选择。Netflix、Disney+等平台通过精心设计的界面特征，如个性化推荐、自动预览和自动播放等功能，为用户提供"无缝"的观看体验。然而，这些看似便利的设计是否在无形中促使用户过度观看？用户对这些界面特征的真实感受如何？这些问题引发了学术界和业界的广泛关注。现有研究主要关注用户连续观看行为的动机和个体差异因素，但对平台界面设计如何影响用户观看行为的研究相对缺乏。虽然定性研究揭示了用户对界面特征既欣赏又抵制的矛盾态度，但缺乏系统的定量分析。更关键的是，用户对连续观看的偏好程度可能影响其对界面特征的接受度，这一假设尚未得到充分验证。为填补这

  来源：Acta Psychologica

  时间：2025-06-27

• 感知易用性与有用性对学生使用人形机器人意愿的影响：基于扩展技术接受模型(TAM)的实证研究

  随着人工智能(AI)技术的迅猛发展，人形机器人正逐步渗透到教育领域，为传统教学模式带来革命性变革。然而，当前教育系统面临诸多挑战：全球约30%的高校面临财政压力，师资短缺与劳动力成本上升等问题日益凸显。与此同时，尽管教育科技(EdTech)投资持续增长，但学生对AI驱动教育工具（如人形机器人）的接受度仍存在显著障碍。传统技术接受模型(TAM)研究多聚焦在线学习平台等常规技术，对高交互性、高智能化的新型教育工具关注不足。在此背景下，深入探究学生对人形机器人的接受机制，成为推动教育数字化转型的关键课题。为破解这一难题，中国某高校研究团队在《Acta Psychologica》发表了一项开创性研究。

  来源：Acta Psychologica

  时间：2025-06-27

• "因适应而存在"：HR技术主题演变与STARA能力驱动的HR角色转型研究

  在数字化浪潮席卷全球的今天，人力资源(HR)管理正经历着前所未有的变革。从最初的人力资源信息系统(HRIS)到如今的智能技术、人工智能(AI)、机器人(Robotics)和算法(Algorithms)（统称STARA技术），HR领域的技术演进不仅改变了工作方式，更重塑了HR专业人员的角色定位和能力要求。然而，这种快速的技术变革也带来了诸多挑战：研究主题碎片化、HR技术能力框架不清晰、理论实践脱节等问题日益凸显。特别是在新冠疫情期间，虚拟HR实践的兴起更是加速了对新型HR能力的迫切需求。为了系统梳理HR技术领域的研究脉络，明确HR专业人员所需的STARA能力，研究人员开展了一项跨越14年(201

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-06-27

• 基于可组合NFT与区块链的电动汽车电池数字护照：可持续性与可追溯性创新方案

  随着全球交通领域二氧化碳排放量在1990-2019年间激增近一倍，电动汽车(EV)的普及被视为实现碳中和目标的关键路径。然而，动力电池生产对锂、钴等关键金属的需求预计将在2040年达到当前产量的8倍，其原材料开采的环境伦理问题与全生命周期管理成为重大挑战。现有电池护照系统因中心化架构存在数据透明度不足、审计困难等缺陷，难以满足欧盟《新电池法规》等政策对供应链溯源的要求。为应对这一难题，Khalifa University of Science and Technology的研究团队在《Sustainable Futures》发表创新性研究，提出通过以太坊区块链与可组合非同质化代币(NFT)技术

  来源：Sustainable Futures

  时间：2025-06-27

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