• 技术学习速率的变异性

  在当今全球面临气候变化和能源转型的背景下，科技的进步和成本的下降是推动可持续发展的重要因素。为了更准确地预测这些技术的未来发展趋势，科学家们一直在探索更为精确的模型，以反映技术成本随产量变化的复杂性。本研究探讨了技术成本与产量之间的关系，并发现传统的学习率模型，即假设学习率恒定的模型，可能无法准确反映现实情况。因此，我们提出了一种分段学习率模型，该模型在预测某些技术的未来成本方面表现更优。### 1. 研究背景与重要性技术创新是气候和能源政策的核心组成部分，它能够提供减少温室气体排放的替代方案。随着全球对清洁能源需求的增加，诸如太阳能光伏、风能和锂离子电池等技术正逐渐成为电力生产的主要来源。然

  来源：Advances in Applied Energy

  时间：2025-10-31

• 评估区域供热对电力分配网络加固措施的技术经济影响

  ### 解读：能源系统中区域供暖网络对电力分配网络升级的影响在当前全球能源转型的大背景下，建筑和交通领域被广泛认为是实现碳中和目标的重要战场。随着可再生能源的快速发展，尤其是太阳能和风能，这些领域对电力系统提出了更高的需求，同时也对电力基础设施的升级提出了挑战。区域供暖网络（District Heating Networks, DHN）作为连接不同能源部门的一种重要方式，其设计和优化对于缓解电力分配网络的负担具有重要意义。本文通过一个案例研究，评估了区域供暖网络在降低电力分配网络升级需求方面的潜力，并将其与建筑特定供暖系统进行了经济性对比，旨在为未来城市能源系统的规划提供参考。#### 区域供

  来源：Advances in Applied Energy

  时间：2025-10-31

• 采用分数阶粘弹性模型和非线性反演技术的宽带多频磁共振弹性成像，用于提高粘弹性参数的映射精度

  磁共振弹性成像（MRE）是一种利用相位对比磁共振成像（MRI）对组织机械特性进行定量分析的成像技术。MRE在临床诊断中具有重要意义，其应用范围从最初的肿瘤检测扩展到了评估肝脏疾病、肾脏、肌肉、足垫、心脏和大脑等组织的机械特性。然而，传统MRE主要依赖于外部振动源，通常集中在30-60Hz的频率范围内，这可能会忽略低频段的机械响应，这些响应在某些情况下可能对诊断具有重要价值。本研究提出了一种宽频多频率MRE框架，结合了固有（约1Hz）心脏运动和传统外部振动，并使用了三参数的Kelvin-Voigt分数阶导数（KVFD）模型来重建组织力学特性。通过子区域非线性反演，该方法能够估计基线刚度（θ₀）、

  来源：Acta Psychologica

  时间：2025-10-31

• 低语：技术对提升工人话语权的影响

  摘要 我们进行了一项随机对照试验，通过基于手机的技术让员工能够直接且匿名地与人力资源部门进行沟通。接受实验处理的员工比对照组更了解这一工具，但实际使用率较低：仅有5%的实验组员工表示曾经使用过该工具。尽管如此，实验组员工的离职率和缺勤率分别比对照组低了10%和5%。这些结果表明，增强员工的发声权具有显著的价值，即使员工不主动使用该技术，也能促进积极的工作场所行为。

  来源：The Economic Journal

  时间：2025-10-31

• 基于深度学习的黑洞视界面望远镜可见度数据参数反演新方法

  当我们凝视宇宙中最神秘的天体——黑洞时，事件视界望远镜（Event Horizon Telescope, EHT）为我们打开了前所未有的观测窗口。通过全球射电望远镜网络的联合观测，EHT成功解析了M87和银河系中心黑洞Sgr A的阴影结构。然而，传统的分析方法存在一个关键瓶颈：需要在图像空间进行模型比较，而成像算法会在重建过程中引入不可避免的不确定性和偏差。这就好比我们试图通过一面略有扭曲的镜子来观察精细的图案，即使最先进的成像技术也难以完全还原黑洞周围复杂的物理过程。为了突破这一限制，由Franc O领衔的研究团队在《Monthly Notices of the Royal Astronom

  来源：Monthly Notices of the Royal Astronomical Society

  时间：2025-10-31

• LiLO：一种基于球面测距图像滤波的轻量级、低偏差激光雷达里程计方法

  摘要现有的低偏差激光雷达里程计方法通常计算成本较高，这使得它们难以集成到更复杂的自主导航系统中，例如路径规划或全局定位。为了解决这个问题，我们提出了一种轻量级的激光雷达里程计方法，该方法将无组织的点云数据转换为球形范围图像（SRI），并过滤掉图像平面上的表面、边缘和地面特征。这显著减少了基于LOAM（Lightning Odometry and Mapping）算法的里程计估计所需的计算时间和特征数量。由于我们的里程计估计方法旨在作为移动机器人系统中的一个基础步骤，因此它不依赖于全局地图或闭环算法，进一步降低了计算成本。实验结果表明，即使我们采用了时间效率较高的策略，仍然能够达到先进的性能水平

  来源：Advanced Robotics

  时间：2025-10-31

• 综述：《足球、全球化与创新：21世纪的精彩运动》 由柯克·鲍曼（Kirk Bowman）和约翰·B·博伊德（John B. Boyd）主编 伦敦：劳特利奇出版社（Routledge），2025年 页数：251 定价：精装本 £145.00，电子书 £36.54 ISBN：978-1-032-93903-2（精装本）

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  来源：Soccer & Society

  时间：2025-10-31

• 1970年刚果河流域的干旱：基于贝叶斯方法的早期预警信号及气候恢复情况揭示

  摘要刚果河流域（CRB）中的瞬态过程（TP）一直未受到足够重视。本研究采用“气候扰动信号”（CDS）的概念来分析导致1970年该地区干旱的瞬态过程。该信号是通过贝叶斯方法对网格化降水数据进行处理后得到的后验概率值。利用肯德尔（Kendall）和莫兰（Moran）空间自相关系数对信号的持续性进行量化，结果显示该信号在1971年达到峰值后逐渐减弱，直至1977年。这一演变过程揭示了两个关键事实：1970年的干旱发生前已有十多年的预警信号；同时，该流域的气候系统需要近七年时间才能恢复到稳定状态。这些发现强调了瞬态过程在水文气候学中的重要作用，并展示了“气候扰动信号”在水资源管理、水利规划及气候风险缓

  来源：Hydrological Sciences Journal

  时间：2025-10-31

• 综述：最先进的液压建模技术：HEC-RAS在1D和2D应用中的全面综述

  摘要流体动力学模型简化了自然水系统的复杂性，通过模拟水在各种水体中的运动来辅助水资源管理。这些模型对于洪水预测、灾害制图和决策制定至关重要。尽管由于地形复杂和排水模式多样，预测洪水存在挑战，但持续的研究旨在提高模型的准确性。本文综述了最先进的流体动力学模型，并根据可访问性、时间和空间离散化等参数评估了它们的应用情况。重点讨论了一维（1D）和二维（2D）模型，包括HEC-RAS框架内的1D-2D耦合模型，强调了HEC-RAS作为有效洪水建模工具的地位。将水文模型与水力模型相结合为洪水预测和缓解提供了全面的方法。本研究为研究人员在选择适用于特定流域的模型提供了指导，并通过总结关键的流体动力学研究和

  来源：Hydrological Sciences Journal

  时间：2025-10-31

• 通过结合MODWT、CNN和GRU的混合深度学习方法来提升长期水质预测的准确性

  摘要有效的水质预测对于管理污染和减轻其环境影响至关重要。由于数据模式复杂以及特征提取不足，机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在长期水质预测方面的准确性常常存在问题。尽管文献中已经采用了多种数据驱动的预测方法来进行水质预测，但据我们所知，目前缺乏对单一数据驱动算法和混合数据驱动算法在不同时间步长下性能的全面比较。因此，本研究提出了一种新的方法，即集成深度学习模型MODWT-CNN-GRU，该模型结合了最大重叠离散小波变换（MODWT）、卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）来处理动态的时间模式。对比分析表明，MODWT-CNN-GRU模型的性能优于单一的支持向量回归（SVR）、CNN

  来源：Hydrological Sciences Journal

  时间：2025-10-31

• 在半导体制造中，用于晶圆图缺陷分类的密度感知多模态特征融合技术

  摘要准确分类晶圆缺陷图对于提高半导体产量至关重要。然而，传统方法往往未能充分利用领域特定知识，因此性能有限。为了解决这一问题，我们提出了一个知识-数据双驱动框架，将晶圆特定的专业知识嵌入到深度学习中。我们的方法包括两个主要组成部分：知识感知特征增强（KAFE）模块和知识-数据双驱动网络（KDDNet）。KAFE将原始晶圆图转换为连续的缺陷密度热图，选择性地增强缺陷集中的区域，同时抑制背景噪声。然后，KDDNet通过双分支设计对这些增强后的表示进行处理。一个多尺度卷积子网络提取明确的空间缺陷模式，而一个变分特征金字塔子网络学习潜在的统计分布。这些互补的特征被融合用于最终分类。在MixedWM38

  来源：JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING

  时间：2025-10-31

• 一石三鸟：双接口设计及批量共钝化技术使得CsPbI3太阳能电池的转换效率超过21%，开路电压（VOC）达到1.27伏特

  摘要近年来，无机钙钛矿太阳能电池（IPSCs）因其优异的光学和热稳定性以及在串联太阳能电池中的潜在应用而受到了广泛的研究关注。然而，IPSCs的功率转换效率（PCE）和稳定性常常受到残余晶格应力以及界面和材料内部的众多缺陷的影响，这些因素会导致光生载流子的严重非辐射复合。为了解决这些问题，我们开发了一种零维超分子复合物（ETP）2SbCl5，它既可作为双重界面修饰剂，也可作为体相修饰剂来调控无机CsPbI3钙钛矿薄膜的生长。该修饰剂具有独特的空间分布：ETP+阳离子优先锚定在埋藏的界面处，钝化TiO2和钙钛矿表面的缺陷；而Sb3+和Cl−离子在退火过程中扩散进入钙钛矿体相，有效缓解了残余晶格应

  来源：Science China-Materials

  时间：2025-10-31

• 通过离心铸造技术制备的高取向MXene基层状薄膜，具备双重屏蔽功能，可有效抵御电磁波和红外辐射的干扰

  摘要基于MXene的层状薄膜在电磁干扰（EMI）屏蔽方面显示出巨大潜力，但在大规模生产过程中保持高度有序的结构仍然具有挑战性。本文提出了一种简便的离心铸造方法，用于可扩展地制备具有高度取向和紧凑层状结构的MXene/聚乙烯醇（MXene/PVA）薄膜。在离心铸造过程中，粘性流体分别受到沿切向和法向的强剪切力和离心力的作用，使得MXene纳米片在层状结构中呈现出紧凑且有序的排列。因此，随着旋转速率从0增加到4000 r/min，复合薄膜中MXene的Herman取向因子显著提高，从0.681增加到0.794。相应地，复合薄膜的拉伸强度和韧性分别从55.2 MPa增加到191.1 MPa，断裂能从

  来源：Science China-Materials

  时间：2025-10-31

• DeepVARwT：用于具有趋势特征的视频异常检测（VAR）模型的深度学习方法

  时间序列建模和预测在经济、金融和工程等多个领域具有重要应用价值。传统的向量自回归（VAR）模型被广泛用于描述多个时间序列内部及之间的依赖关系。VAR模型通常适用于平稳时间序列，但可以通过引入确定性趋势来扩展，以适应非平稳数据。本文提出了一种新的方法，利用深度学习技术对趋势和依赖结构进行最大似然估计。通过使用长短期记忆网络（LSTM）来实现这一目标，我们能够在建模过程中同时估计趋势和VAR模型的参数，并在不忽略各序列之间依赖关系的前提下，确保模型的稳定性。为了验证该方法的有效性，我们进行了模拟研究和实际数据应用，结果显示，与现有方法相比，该模型在预测性能上具有竞争力。传统的趋势提取方法通常采用差

  来源：Journal of Applied Statistics

  时间：2025-10-31

• 综述：来自生物资源的可持续航空燃料：技术路径、前景及应用挑战

  可持续航空燃料（SAF）是航空业实现去碳化的重要策略，有助于显著降低温室气体排放并提升能源韧性。本文系统性地评估了近期在SAF生产方面的技术进展和新兴趋势，重点探讨了先进生物燃料、由可再生能源电力生成的合成燃料（PtL）以及提升全生命周期可持续性和燃料效能的工艺创新。研究基于超过100篇同行评审论文、技术经济评估和政策报告，时间跨度从2015年至2025年。通过对不同生产路径的比较，包括HEFA（羟基处理酯和脂肪酸）、费托合成（Fischer–Tropsch）、酒精到喷气燃料（Alcohol-to-Jet）和PtL等，研究分析了全生命周期温室气体减排效果（50%至超过90%）、燃料产量（250

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-10-31

• 迈向海运业的脱碳：一种用于可持续战略评估的新方法论的设计

  在当前全球应对气候变化和实现可持续发展的背景下，欧洲港口的可持续发展战略成为航运业转型的重要组成部分。随着国际海事组织（IMO）设定到2050年实现航运业净零排放的目标，港口作为物流枢纽，其在减少碳排放和推动绿色能源使用方面的努力显得尤为重要。本文提出了一种全新的分类方法，用于评估港口的可持续性措施，并设计了一系列新的指标，如“港口潜在可持续性系数（PPS）”，以衡量各港口在可持续发展方面的进展。通过这种方法，可以更好地理解港口在环境保护、经济效率和社会责任方面的综合表现，从而为未来的可持续发展路径提供支持。在港口的可持续发展实践中，已经出现了多种策略。其中，冷铁系统（Cold Ironing

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-10-31

• 重新思考参与与知识：关于用于痴呆症护理的技术开发中的定性研究的思考

  在过去的二十年里，针对阿尔茨海默病患者的研究与开发活动显著增加。这些项目通常以安全、自主性、尊严和独立性为愿景，致力于通过各种技术手段应对人口老龄化、护理人员短缺以及日益增长的照护需求。从全球范围来看，许多国家和欧洲层面的政策与资助计划都在推动“居家养老”理念，减少对机构化照护的依赖，鼓励创新技术的发展。然而，这些研究和开发的实践背后，隐藏着一套特定的知识生产逻辑，这套逻辑不仅影响了技术设计的方向，也深刻地塑造了参与者的角色和表达方式。本文探讨的核心问题在于：我们是否过于执着于传统研究中对“有效性”、“可靠性”和“证据”的标准？当这些标准应用于阿尔茨海默病照护技术的开发时，它们往往忽略了那些非

  来源：SSM - Qualitative Research in Health

  时间：2025-10-31

• 协商移动性：来自老年人活动日记的方法论洞见

  Amber D. DeJohn|Ainsley Bowie佛罗里达州立大学地理系，Bellamy 323，113 Collegiate Loop，Tallahassee，FL 32304，美国摘要老年人的移动能力是一个日益受到关注的研究领域，研究人员采用了多种方法来了解老年人是否能够充分到达关键目的地。这引发了人们对老年人活动空间的兴趣增加，同时也促进了针对这些人群的研究方法的增多。尽管基于GPS的数据收集方法具有优势，但由于参与者和研究者认为其门槛较低，传统的纸质调查仍然被广泛使用。关于基于纸张的、自我报告的活动日记数据收集方法在老年人中的适用性和有效性，目前知之甚少。通过分析在农村和城市社

  来源：Social Science & Medicine

  时间：2025-10-31

• 一种基于仿真的方法，用于利用质量多样性算法在数据稀疏的情况下重构多样化的供应链模型

  在当前的研究中，我们探讨了在数据稀疏的情况下，使用质量多样性（Quality Diversity, QD）算法生成多样化的供应链模拟模型的可行性。由于供应链中的参与者往往不愿意分享他们的数据，这种数据稀疏性使得模拟建模变得困难，进而导致模拟模型在参数和结构上存在不确定性。研究结果显示，QD算法能够生成一组多样化的供应链模拟模型，其中包括真实情况。然而，随着数据稀疏性的增加，QD算法可能会出现过拟合的现象，即识别出比真实结构更复杂的供应链结构。在2020年新冠疫情爆发期间，对个人防护装备（PPE）的需求急剧上升，这不仅包括护目镜、手套、口罩和呼吸器等产品，也催生了非法市场对假冒PPE的生产和分发

  来源：Simulation Modelling Practice and Theory

  时间：2025-10-31

• 埃塞俄比亚奥罗米亚地区苏尔塔镇洪水易发性和脆弱性的地理空间评估：基于GIS和遥感技术的视角

  在复杂系统的研究中，网络被广泛用于描述实体之间的关系和依赖性。这些网络不仅包括静态网络，还涵盖了动态网络，即随着时间的推移，节点和链接的变化使得网络结构不断演进。动态网络的分析在多个领域中都具有重要意义，如推荐系统、教育系统、社交网络和生物系统等。随着数据采集技术的进步，动态网络的数据变得日益丰富，这使得对网络动态行为的预测和理解成为可能。然而，传统的网络预测方法主要集中在静态网络上，忽略了时间因素对网络演化的潜在影响。动态网络的链接预测和解除链接预测是理解网络动态行为的两个关键任务。链接预测旨在估计未来某一时刻节点之间形成链接的可能性，而解除链接预测则关注现有链接消失的概率。这些任务不仅有助

  来源：Scientific African

  时间：2025-10-31

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