• 通过分区等效热生成电阻建模技术，实现了对大规模叶片电池中非均匀温度场的快速重建

  随着电动汽车的快速发展，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、长循环寿命和低自放电特性，已成为首选的电源方案。然而，随着电池尺寸的增大，电池组的结构和性能也面临新的挑战，尤其是温度分布的不均匀性问题。这种温度不均匀性不仅影响单个电池的性能和寿命，还可能威胁电池组的安全性。为了应对这一问题，研究人员提出了多种热模型和温度估算方法，以提高对电池温度分布的预测精度和实时性。在实际应用中，电池的热管理至关重要。由于电池的结构特点，特别是大尺寸电池的长宽厚比例不协调，导致电池内部的热生成和热传递过程存在显著的不均匀性。这不仅影响电池的温度分布，还可能引发局部的过热现象，进而影响电池的寿命和安全性。因此，

  来源：eTransportation

  时间：2025-11-03

• 基于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的无人机在动态飞行中面临的挑战：迈向智能管理与可持续推进技术

  在当前无人机技术迅猛发展的背景下，空气冷却质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其低噪音、零排放以及高功率密度等优势，正逐渐成为无人机动力系统的重要选择。然而，在动态飞行条件下，PEMFC系统的性能表现却面临诸多挑战。这些挑战主要源于飞行过程中不断变化的负载和加速度，导致空气流动、热管理和水分传输之间产生复杂的耦合效应。为了解决这些问题，本文提出了一种自适应空气当量比（ASR）策略，以实现对无人机动力系统中PEMFC性能的智能管理。ASR作为燃料电池运行的关键参数之一，直接影响氧气的输送效率、膜的水分保持以及系统的热平衡。在静态条件下，已有研究表明ASR的优化可以有效提升燃料电池的输出电压和效率。

  来源：eTransportation

  时间：2025-11-03

• 综述：绿色氢能的规模化发展：生产、储存、技术经济性及全球视角

  氢作为一种绿色能源载体，正逐渐成为实现深度脱碳的重要工具。在应对全球气候变化的背景下，各国纷纷推动碳减排策略，包括交通电气化、温室气体减排和循环经济等。同时，国际社会也通过联合国气候变化大会（UNFCCC）和《2015年巴黎协定》等机制，共同致力于减缓全球变暖的趋势。在此过程中，直接空气捕集（DAC）和碳捕集、利用与封存（CCUS）等新兴技术被广泛研究和应用。然而，这些技术的成本较高，达到每吨二氧化碳去除成本高达1000美元，远高于目前碳交易市场的价格。这不仅限制了其在工业领域的广泛应用，也使得经济负担向终端用户转移。目前，只有少数高碳排放企业能够实现净零排放目标，而低碳技术的经济性和竞争力被

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2025-11-03

• 利用单张SAR图像对郊区进行精确的洪水范围测绘：基于FFT的伪影去除方法

  在面对自然灾害时，尤其是洪水灾害，快速而准确地绘制洪水淹没区域对于灾害响应和评估至关重要。尽管多时相合成孔径雷达（SAR）分析已被广泛应用于洪水监测，但在实际灾害发生时，获取合适的灾前影像通常并不容易。本文提出了一种新方法，通过从单个SAR数据中去除强散射成分，实现洪水淹没区域的提取。该方法在2018年日本西部暴雨事件中使用了ALOS-2 PALSAR-2数据进行了验证，并通过结构相似性指数（SSIM）等指标确认了其有效性。研究发现，较窄的Hann窗口大小能够更有效地抑制强散射体，同时，基于直方图的二值化方法中，采用直方图均值的方法取得了最高的Cohen’s Kappa值（0.444）。这表明

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-03

• 利用混合InSAR变化点检测框架探测缓慢移动滑坡中的微妙非线性变化：方法学评估与验证

  本文探讨了利用干涉合成孔径雷达（InSAR）技术与变化点检测（CPD）方法相结合，以监测缓慢移动滑坡的变形过程。滑坡是一种复杂的地质灾害，其演变过程往往包含微妙但关键的变化点，如加速、失稳或停滞，这些变化点的准确识别对于提高地质灾害预警系统的及时性和可靠性至关重要。然而，现有的CPD方法在复杂环境下的适用性边界尚未得到充分验证，这限制了其在实际工程中的应用潜力。因此，本研究通过整合InSAR数据与先进的CPD技术，对三种算法（BFAST、BEAST和PAE）进行了系统评估，以揭示其在不同地质条件下的性能表现。### InSAR技术与滑坡监测InSAR技术通过高分辨率的时间序列观测能力，为滑坡变

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-03

• 通过结合街景图像和遥感影像的多源时间融合技术来检测城市功能区的变化

  城市作为人类文明的象征，不仅是经济活动的中心，也是文化交流和技术创新的重要场所。随着城市化进程的加快，城市的功能区（Urban Functional Zones, UFZs）也在不断演变。这些变化不仅反映了城市内部的经济、社会和环境动态，还对土地利用优化、城市管理和可持续发展具有重要意义。然而，由于城市功能区的复杂性和多样性，现有方法在有效捕捉这些变化方面仍面临诸多挑战。为了解决这一问题，研究者们探索了多种技术手段，包括遥感（Remote Sensing, RS）和街景（Street View, SV）数据的结合使用。遥感技术以其长时间、大范围的观测能力，成为城市功能区监测的重要工具。然而，遥

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-03

• 基于多源遥感时空融合技术的干旱棉田土壤盐碱化日尺度动态监测

  在干旱地区，土壤盐碱化是一个严重威胁农业可持续发展的环境问题。传统监测方法往往效率低下，单一的遥感平台也面临空间分辨率与时间分辨率之间的固有矛盾。因此，本研究开发了一个全面的每日土壤盐碱度监测框架，系统评估了四种时空融合算法（STARFM、UBDF、Fit-FC 和 RERC），结合了 5 厘米分辨率的无人机（UAV）多光谱影像与每日 Plantscope 卫星数据，用于棉花生长周期中高标准农田和盐碱化农田的盐碱度监测。此外，还对四种机器学习算法（随机森林、极端梯度提升、支持向量回归和人工神经网络）进行了比较评估，以实现盐碱度的反演。研究发现，RERC 在盐碱化农田中的均方根误差（RMSE）为

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-03

• 创新的pH响应型C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料：一种兼具增强药物输送效果和环境可持续性的双重优势方法

  魏星|叶雅玲|蔡婉玲|陈祖良福建省污染控制与资源再生重点实验室，福建师范大学环境与资源科学学院，福建省福州市350117摘要像盐酸多柔比星（DOX）这样的抗生素在医学上被广泛使用，但它们在环境中的残留物对人类健康和生态系统构成了风险。本研究采用响应面方法（RSM）优化了C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料的合成，以提高DOX的释放效率，从而减轻抗生素对环境的污染。在优化条件下（37°C，pH 5.0），C-Fe₃O₄@ZIF-8复合材料的DOX累积释放量显著增加，从40.8%提高到61.1%。pH响应性释放进一步验证了优化策略的有效性。扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）的表征显示，材

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2025-11-03

• 加纳在REDD+项目中的“景观方法”：这是在分散权力还是集中权力？

  本研究聚焦于加纳在土地、树木和碳资源管理方面权力下放的动态变化，通过分析加纳可可森林REDD+（减少毁林和森林退化排放）计划（GCFRP）中的“热点干预区”（HIA）治理机制，探讨其如何在实际操作中影响地方社区的权力结构。文章指出，尽管HIA被设计为一种旨在将资源管理权和碳金融收益下放给地方社区的创新机制，但其在实际运行中往往未能实现真正意义上的权力转移，反而在一定程度上维持了外部力量对资源的控制。在加纳，森林资源长期以来由中央政府管理，地方社区在资源使用和管理方面的自主权一直受到限制。殖民时期的法律制度和后续的国家政策进一步强化了这种中央集权模式，将土地和森林资源的控制权集中于国家层面。尽管

  来源：Geoforum

  时间：2025-11-03

• 不同方法（SIMS与IRMS）在氧同位素分馏方面的差异：以奇努克鲑鱼耳石为例的探究

  ### 一种新的方法用于重建鱼类温度历史在研究生物钙化物中的稳定氧同位素（δ18O）时，科学家们发现这些同位素可以作为推断环境温度变化的重要代理。鱼类耳石（耳石）因其在生命周期中持续形成而特别有用，它们可以提供一个时间分辨率高的温度记录。为了更好地理解鱼类的温度变化，研究团队利用两种分析方法——二次离子质谱（SIMS）和同位素比值质谱（IRMS）——对落基山脉鲑鱼（*Oncorhynchus tshawytscha*）的温度依赖性氧同位素分馏方程进行了校准，评估了不同方法对分馏方程的影响，并探讨了这些影响对耳石热测量的潜在意义。在实验中，幼鱼在受控的淡水条件下饲养了15周，水温分别为11、16

  来源：Geochimica et Cosmochimica Acta

  时间：2025-11-03

• 通过电场驱动的微3D打印和紫外辅助的微转移技术制备有序沟槽Nafion膜，从而提升质子交换膜（PEMWE）的大规模传输性能和效率

  本文介绍了一种用于质子交换膜（PEM）表面图案化的新方法，该方法结合了电场驱动（EFD）微3D打印技术与紫外辅助微转移和模板铸造工艺，旨在提高质子交换膜水电解（PEMWE）系统的效率和耐久性。PEMWE作为一种可持续的氢气生产技术，具有广阔的前景，但传统的平面PEM在催化剂利用率、质子导电性和气体-液体传输效率方面存在明显不足。通过引入表面图案化技术，可以优化这些性能，从而提升整体系统的效率。在氢气作为清洁能源的发展过程中，其高能量密度、环境友好性和便于储存的特性使其成为可持续能源的重要候选之一。然而，氢气的生产仍然面临诸多挑战，尤其是在大规模应用方面。水电解是一种重要的制氢技术，其中PEMW

  来源：Fuel

  时间：2025-11-03

• 在在线购物中保护消费者隐私的背景下，区块链技术的采用决策与投资成本分摊

  随着电子商务的迅猛发展，越来越多的电商平台开始关注如何更好地保护消费者的隐私。近年来，区块链技术（Blockchain Technology, BT）作为一种新兴的分布式账本技术，被广泛应用于提升数据安全性与隐私保护能力。然而，尽管区块链技术具有诸多优势，其高昂的投资与运营成本仍然是阻碍其广泛应用的关键因素。因此，深入研究电商平台是否采用区块链技术、其对制造商和消费者的影响，以及如何在供应链内部合理分担区块链系统的投资成本，成为亟需解决的问题。在当前的研究背景下，电商平台如京东、天猫等面临着如何在保障消费者隐私的同时，平衡成本与效益的挑战。区块链技术不仅能够有效降低数据泄露的概率，还能提供一种

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• DairyGoatQA：一种基于知识图谱增强的大型语言模型方法，用于奶山羊领域的问答任务

  在当今人工智能快速发展的背景下，大型语言模型（LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具，广泛应用于问答系统、文本生成、情感分析等任务。然而，尽管LLMs在通用领域的表现令人瞩目，它们在专业领域中的应用仍面临诸多挑战。特别是，在数据稀缺、知识密集型的领域中，LLMs常常表现出知识覆盖不足、产生幻觉（hallucination）以及推理过程难以解释等问题。这些问题限制了LLMs在实际应用中的可靠性与可审计性，尤其是在需要精确和可追溯推理的场景下。本文针对这一问题，提出了一种新的问答系统框架——DairyGoatQA，专门用于解决奶山羊养殖领域的专业问答任务。奶山羊养殖作为一项涉及生物

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 基于增强扩散模型的时间序列预测中的专业去噪技术

  微电网（Microgrid, MG）作为一种关键路径，用于整合分布式能源资源（Distributed Energy Resources, DERs）并支持“双碳”目标，其发展受到由可再生能源发电强不确定性引发的尾部碳超额风险的制约，成为实现精确减排的瓶颈。为了应对现有方法在动态量化碳风险和实现闭环风险控制方面的局限性，本研究提出了一种将碳约束与风险优化相结合的两阶段能源管理策略。在日前阶段，该策略设定碳配额和条件风险价值（Conditional Value-at-Risk, CVaR）阈值，以实现经济和低碳目标，并将其细分为短时间窗口约束。在日内阶段，基于鲁棒模型预测控制（Robust Mod

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 通过分析从业者与学术专家在高端酒店行业关键员工能力认知上的差异，探索这些关键能力：一种新颖的混合MADM方法

  酒店行业作为劳动密集型产业，长期以来面临着劳动力短缺和效率低下的问题。同时，行业从业者与学术专家之间在对员工能力需求的优先级上也存在显著差异。随着人工智能（AI）等尖端技术的快速发展，研究者们开始将AI应用能力视为就业竞争力的重要指标之一。本研究旨在深入探讨高端酒店从业者与酒店管理教育者在员工能力需求方面的认知差异，利用酒店行业的实际需求作为基准，识别关键能力标准，为学术界提供更有效的培养潜在员工的建议，从而提升员工效率，缓解劳动力不足的问题。此外，将智能化技术融入高端酒店行业，并将AI能力作为就业竞争力的指标，是一个相对新颖的研究领域。因此，本研究采用了专家系统进行数据收集。为了克服由专家自

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• CASTLE：一种基于上下文感知的语义Transformer模型，结合知识图谱增强技术，用于资源匮乏环境下的语法错误校正

  在自然语言处理（NLP）领域，语法错误纠正（Grammatical Error Correction, GEC）是一项至关重要的任务，尤其对于资源匮乏的语言来说，这一任务面临着前所未有的挑战。传统的GEC方法主要依赖于模式识别，即通过分析大量已标注的错误样例来学习错误的常见形式并进行纠正。然而，这种方法在处理需要深层次语境理解和结构化语言知识的语义错误时表现不佳。语义错误往往涉及句子整体含义的偏离，而非简单的拼写或语法结构错误，因此需要更复杂的语言理解能力。对于资源匮乏的语言而言，这种能力的缺乏更加突出，因为可用于训练的高质量数据极为有限。为了解决这一问题，本文提出了一种全新的框架，称为Con

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 用于多视图和渐进式网络对齐的后向关系增强方法

  网络对齐技术是跨网络任务中的关键环节，其核心目标在于识别不同网络之间的节点对应关系。随着研究的深入，越来越多的网络被发现具有复杂的属性和拓扑结构，这使得传统的对齐方法在面对多源网络时显得力不从心。多源网络通常存在不完整性，不同网络之间的拓扑结构和节点属性差异显著，且普遍包含有向关系（如粉丝与被关注者之间的关系）和子图同构现象。这些特性给网络对齐带来了新的挑战，同时也推动了对更有效对齐方法的研究。现有的网络对齐方法大多依赖于拓扑一致性或属性一致性，或是两者结合的方式。然而，这些方法在处理多源网络时存在诸多不足。首先，网络之间的差异可能导致一致性难以维持，例如在某些网络中，节点可能具有不同的属性，

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-03

• 深度学习方法在城轨交通车站短期进站客流预测中的应用

  城市轨道交通的短时客流预测对于运营管理至关重要。通过分析历史数据，可以有效预测未来客流趋势，从而帮助优化列车调度、改善车站客流管理并提前预警可能发生的紧急情况。然而，现有的预测方法在解释性方面存在不足，无法提供足够的概率统计信息，这限制了其在实际应用中的效果。本文提出了一种基于两步聚类的CEEMDAN-TCAN方法，以解决这些问题并提升预测精度和可解释性。### 研究背景与意义随着城市化进程的加快，地铁作为城市交通的重要组成部分，其客流量呈现出显著的增长趋势。然而，这种增长也带来了诸如车站入口排队时间增加、列车拥挤以及突发事件频率上升等一系列问题。因此，精准的客流预测不仅有助于优化运营效率，还

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-03

• 一种新的、不依赖于特定材料特性的序列参数化方法，用于基于变压器的替代模型中的挤压模具设计

  在制造业中，铝型材挤压是一项广泛应用的技术，尤其在建筑、包装和交通运输等行业中扮演着重要角色。然而，挤压模具的设计目前仍然高度依赖耗时且成本高昂的试错方法，这些方法通常基于经验知识进行调整。为了提高模具设计的效率，研究人员提出了一种创新的解决方案，即通过一种顺序参数化方法对挤压模具进行建模，并开发了一个基于Transformer的代理模型，用于预测材料流动速度的偏差。这一研究的核心目标是加速最耗时的阶段——有限元（FE）验证阶段，从而提高模具设计的效率和精度。传统上，模具设计通常需要将复杂的设计参数转化为一组特定于型材的参数，这种做法虽然在一定程度上简化了模型，但往往忽略了模具整体的几何信息，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-03

• LitePMix：在全面部遮挡条件下的面部动作识别技术，适用于少样本学习场景

  面部动作识别是计算机视觉领域的重要研究课题，其核心目标在于通过对视频序列的分析，实现对人脸表情和动作的细粒度语义理解。这一技术在安全监控、人机交互、身份验证等多个实际应用场景中具有广泛的价值。然而，当前大多数研究主要集中在未遮挡或部分遮挡的条件下，对于严重遮挡场景下的面部动作识别仍面临诸多技术难题。传统方法依赖于面部感兴趣区域（ROI）的特征提取，当面部关键部位被遮挡时，有效感知区域大幅减少，导致模型性能显著下降。此外，数据标注的复杂性和成本也限制了监督学习方法在实际应用中的推广。针对上述问题，本文提出了一种创新性的解决方案，结合跨模态特征增强算法与轻量级时间序列架构，以提升在严重遮挡情况下的

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-11-03

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