• 基于混合机器学习方法的船舶事故致因分析增强研究

  亮点聚焦差异性分析基于互信息（MI）方法筛选出三大水域各前6位风险影响因素（RIFs）后（详见表3），我们开展了联合概率分析以评估这些关键RIFs对事故严重程度的影响。具体而言，通过将选定RIFs各状态概率设为100%并固定其他节点，进一步探究了这些RIFs在不同水域对事故严重程度影响的差异化表现。如图6所示，轻微后果事故的发生概率在南部水域受能见度（VIS）和船舶类型（Vessel Type）共同影响时呈现显著波动，而北部水域中船舶吨位（Tonnage）与航行状态（Navigation Status）的交互作用对严重事故概率提升幅度最大。值得注意的是，东部水域的潮汐条件（Tidal Cond

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-10-26

• 基于系统理论方法的机器学习增强型工业控制系统安全漏洞检测研究

  Highlight本研究提出了一种系统理论方法，用于识别机器学习增强型工业控制系统（ICS）中的安全漏洞，特别关注由复杂信息物理交互引发的漏洞。通过将机器学习开发流程整合到功能控制结构建模中，并在漏洞推导过程中集成跨信息物理域的多维因果因素分析，增强了识别机器学习引入的安全漏洞的能力。Identification and Analysis of Security Vulnerabilities: Case Study of the RRS本节展示了反应再生系统（RRS）的案例研究，以识别安全漏洞，重点关注因果分析结果。分析首先将传感器和执行器整合到RRS的分层功能控制结构中。控制结构的一个显著

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-10-26

• 综述：能源转型风险评估：概念、指标和方法论问题

  能源转型是全球范围内日益受到重视的重要议题，它不仅关乎环境可持续性，还深刻影响着经济、社会和政策的各个方面。随着各国推动碳中和目标和可再生能源的发展，能源转型的风险评估逐渐成为学术界和政策制定者关注的焦点。有效的风险识别与评估对于保障能源安全、减少气候变化影响以及促进可持续发展目标具有重要意义。本文系统回顾了能源转型风险评估领域的相关文献，旨在建立标准化的风险分类体系，分析当前评估方法的特征，并识别未来研究的重点方向。在能源转型过程中，风险可以被划分为两类：实施风险和后果风险。实施风险主要涉及转型过程中可能遇到的障碍，例如技术瓶颈、资源短缺、经济挑战以及社会接受度等问题。而后果风险则关注能源转

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2025-10-26

• 汽油机HHO-LPG双燃料添加剂性能与排放特性的实验研究：迈向近零排放燃烧技术的新路径

  Highlight湿电池HHO电解槽HHO气体是使用碱性电解槽现场产生的，该过程利用电能将水（H2O）分解为其组成气体——氧气（O2）和氢气（H2）。该反应在电解池内发生，两个电极（即通常称为阴极和阳极）浸没在电解液中。该化学计量学产生2:1（H2:O2）的理论体积比，对应于66.7% H2和33.3% O2的摩尔分数。制动特定燃料消耗（BSFC）图（3）展示了将HHO与汽油混合，以及HHO和LPG组合使用对BSFC的影响。与在相似发动机负荷下纯汽油运行相比，将HHO引入燃烧室后，BSFC降低了。此外，在汽油-HHO混合气中添加LPG会导致BSFC进一步降低。随着发动机负荷增加，通常需要更多汽

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-26

• 基于磁场测量与稀疏建模的聚合物电解质燃料电池堆缺陷检测新方法

  Highlight我们通过基于稀疏建模的逆问题分析，成功定位了聚合物电解质燃料电池（PEFC）电极中电流生成为0.00 A的缺陷位置。利用磁场传感器测量了发电时PEFC周围形成的磁通密度，并在逆问题分析中排除了接近零的微小磁通密度值，因其受测量噪声影响较大。在单电池堆实验中，对含有一个10 mm×10 mm缺陷的2500 mm2电极进行检测，所有缺陷位置的估计电流值均为0.00 A，而其他位置的电流值与无缺陷MEA的实验结果一致，验证了该方法的有效性。Summary我们通过基于稀疏建模的逆问题分析，检测了PEFC电极中电流生成为0.00 A的缺陷位置。利用磁场传感器测量了发电时PEFC周围形成

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-26

• 量子增强深度强化学习在固态电池与质子交换膜燃料电池混合系统热管理中的创新应用

  随着电动汽车和储能系统对高能量密度、高功率密度能源需求的不断提升，固态电池（SSB）和质子交换膜燃料电池（PEMFC）的混合系统成为研究热点。然而，这两种电化学器件在运行过程中产生大量热量，且各自的最佳工作温度区间不同（SSB为5-60°C，PEMFC为10-90°C），在动态负载下容易出现热失控、温度分布不均等问题。传统基于PID或规则的控制方法难以应对复杂多变的工作条件，亟需智能化的热管理策略。为应对这一挑战，研究人员开发了量子深度Q网络热管理网络（QDQN-ThermoNet），这是一种融合量子计算与深度强化学习的先进控制框架。该研究通过建立耦合热力学模型，结合MXene增强相变材料（P

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-26

• 美国东北部工业集群碳捕集与封存的技术经济与环境影响评估

  Highlight本研究通过整合技术经济评估（TEA）和生命周期评估（LCA），首次对美国东北部工业集群的碳捕集与封存（CCS）部署进行了全面评估。研究涵盖了化石燃料电厂、水泥厂、玻璃窑炉、石灰窑以及垃圾发电（WtE）设施等175个主要排放源，揭示了陆上与海上CCS路径在成本效益、环境足迹及社会接受度方面的显著差异。研究特别强调了可再生能源电力（如海上风电或风光互补系统）对大幅降低CCS系统全生命周期环境影响的决定性作用——可使全球变暖潜能（GWP）和生态毒性等关键TRACI指标降低超过90%！多标准决策分析进一步量化了不同部署策略的综合表现。Discussion工业集群CCS的成功部署取决于

  来源：International Journal of Greenhouse Gas Control

  时间：2025-10-26

• 基于Landsat Collection 2 ARD的自动化合成方法：实现年度无云隙NLCD产品生产

  土地覆盖是理解地球表面动态变化的关键信息，而高质量的土地覆盖产品对于环境监测、资源管理和气候变化研究至关重要。美国国家土地覆盖数据库（NLCD）作为美国地质调查局（USGS）的标志性产品，长期以来依赖Landsat卫星影像来提供全美50个州的土地覆盖信息。然而，一个长期存在的技术挑战困扰着研究人员：Landsat影像不可避免地受到云层、云阴影的污染，以及在特定区域（如常年冰雪区）的数据缺失，这些问题严重影响了后续土地覆盖分类和变化检测的准确性。传统的影像合成方法，如NLCD 2019业务化生产中使用的虚拟中值点（VMVP）合成方法，虽然在同类方法中表现优异，但其直接输出的合成影像仍然存在残留的

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-10-26

• 高温高盐非均质砂岩油藏低张力气驱提高采收率技术研究

  亮点超低界面张力配方的开发为开发超低界面张力配方，我们在92°C的油藏温度下进行了一系列相行为实验。研究涉及多种表面活性剂类型、共溶剂、油藏原油和合成盐水。通过盐度扫描（使用稀释注入盐水降低盐度，添加NaCl提高盐度）筛选配方，并因注入盐水中二价离子的存在刻意避免使用碱剂。讨论1 mg/g岩石），主要因其存在于泡沫液膜中。双平行岩心实验显示，高渗岩心采收率达94%，而低渗岩心仅为20%，证明LTG具有一定的剖面控制能力。结论本文介绍了高温高盐（HTHS）条件下LTG配方研发及驱油实验的研究成果。通过室内测试和岩心驱替实验评估LTG性能，并采用双平行岩心（高渗与低渗岩心并联）进行水驱和LTG驱油

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-10-26

• 基于热力学平衡的废物热值表征新方法及其在自持燃烧评估中的应用

  随着城市化进程加速和工业发展，各类废弃物的产生量持续增长，如何实现废物的高效清洁处置成为环境工程领域的重大挑战。热处置技术（特别是焚烧）因其减量化彻底和能量回收潜力而被广泛应用，但废物组分复杂多变，其燃烧特性存在显著差异。传统上采用低位热值（LHV）或高位热值（HHV）来表征废物的能量特性，然而这些指标仅反映化学能含量，未能充分考虑水分蒸发、灰分热容以及实际燃烧条件（如过量空气系数和热损失）对燃烧温度的关键影响。这导致在实际焚烧炉设计中，单纯依靠热值往往无法准确判断某种废物能否实现自持燃烧，或者是否需要辅助燃料，造成能源浪费或运行不稳定。为突破这一局限，来自同济大学的研究团队在《Fuel》期刊

  来源：Fuel

  时间：2025-10-26

• 基于有效集方法的非凸三次多项式成本模型高效电力调度优化

  在电力系统的核心运营管理中，经济调度(Economic Dispatch, ED)是一个至关重要且持续受到关注的课题。其目标是在满足电网负荷需求和各种物理约束的前提下，合理分配各发电机组的有功出力，使得整个系统的总发电成本降至最低。长期以来，出于计算简便性的考虑，发电机的燃料成本曲线通常被近似为简单的二次函数。然而，这种简化牺牲了精度，因为实际热力发电机组的成本特性往往表现出更强的非线性。特别是考虑到阀点负载(Valve-Point Loading, VPL)效应——即蒸汽阀门依次开启时引起的输入-输出特性曲线的非光滑、非凸变化——采用更高阶的多项式，尤其是三次多项式，能够更精确地刻画发电机组

  来源：Franklin Open

  时间：2025-10-26

• 基于圆盘直觉模糊CRADIS决策分析的Web 4.0技术在建筑仓库可持续物料管理中的应用研究

  Section snippetsPreliminaries本节探讨了指导本研究的关键概念的重要性和影响力。这些基本概念在确定研究方向和方法的进程中至关重要，其影响体现在所提出框架的构建和实施方式中。Definition 1 (Atanassov, 2020)一个圆形直觉模糊集（C-IFS）定义为：Λ = {(ε, ϑϑΛ(ε), δΛ(ε); ◌̈⋎⋎) | ε ∈ U}，其中ϑϑΛ和δΛ是将全集U映射到[0,1]的函数，分别代表正隶属度和负隶属度。此外，ϑϑΛ和δΛ满足特定条件：0 ≤ (ϑϑΛ(ε)) ≤ 1, 0 ≤ δΛ(ε) ≤ 1，且0 ≤ ϑϑΛ(ε) + δΛ(ε) ≤ 1。参

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-26

• 基于张量奇异值分解的高维低秩三阶张量自回归时间序列预测方法研究

  核心贡献本文的核心贡献总结如下：1.首次将截断式张量奇异值分解（t-SVD）与自回归（AR）模型结合，提出低秩张量自回归预测器（LOTAP），用于三阶张量时间序列预测。2.LOTAP将预测问题转化为最小二乘优化模型，通过快速傅里叶变换和t-SVD分解为四个解耦子问题（涉及回归系数、f-对角张量、左右正交张量），并提出交替最小化算法，每个子问题均存在闭式解。该算法将迭代复杂度从O(n3r)显著降低至O(n3+n2r2)，且因保持张量数据低秩特性而具有更广的适用性。算法描述本节提出基于截断t-SVD的三阶张量时间序列学习与预测新算法。第一步，通过结合AR模型和截断t-SVD的优化问题学习时间参数；

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-10-26

• 培养坚韧教育者：基于认知行为疗法（CBT）的职前教师工作坊述评及其对教育评估方法学的启示

  章节摘要科学背景教师压力和职业倦怠的普遍性在不同文化背景的教育研究中均有充分记载。研究一致表明，教师职业压力水平很高，其表现方式多样，影响个人福祉和专业效能。Maslach等人描述了职业倦怠的三个关键维度：情绪耗竭、去人格化以及个人成就感降低。社会认知理论及其与教师自我效能感的相关性社会认知理论（SCT）由Bandura提出，将人类机能解释为个人因素、行为和环境影响之间动态相互作用的过程，这一过程被称为三元交互决定论。SCT的核心概念是观察学习、自我调节和自我效能感，这些概念强调个体如何主动塑造其学习和适应过程。在教师准备中，SCT高度相关，因为它强调了认知和情感过程……结果：教师教育中的基于

  来源：Evaluation and Program Planning

  时间：2025-10-26

• 食管癌切除术入路的网络Meta分析：微创与机器人辅助技术的疗效比较

  食管癌作为全球癌症相关死亡的第六大原因，每年导致超过54万人死亡，其治疗一直是胸外科领域的重大挑战。虽然食管切除术是根治性治疗的核心手段，但关于最佳手术入路的争议持续数十年未解。随着微创技术发展，完全腔镜食管切除术（MIE）、机器人辅助微创食管切除术（RAMIE）以及各种杂交术式相继出现，这些新技术能否在保证肿瘤学疗效的同时改善围手术期结局，成为临床决策的关键问题。传统开放食管切除术（OE）虽能实现肿瘤根治，但创伤大、并发症发生率高，尤其是肺部并发症可达30%-60%。而现有随机对照试验（RCT）对不同术式的比较结果不一，且多数研究仅对比两种技术，缺乏全面评估。正是为了填补这一证据空白，德国哈

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-10-26

• 基于自适应虚拟惯性测量单元的四足机器人零速修正导航方法

  亮点•基于IMU与VIMU的环境无关定位策略： 该方法仅利用IMU和VIMU提取并计算四足机器人的运动特征，无需依赖外部环境线索或通信基础设施。通过消除对外部传感器和特征的依赖，该系统避免了SLAM算法在特征稀疏环境中常见的精度下降问题，并克服了在室内或信号遮挡区域的GNSS信号丢失问题。此设计确保了系统在广泛操作条件下的鲁棒性和适应性。•基于深度学习的非线性时变运动学方程优化： 为了解决四足机器人肢体非线性和时变运动学建模的挑战，引入了一个深度学习框架。该框架通过从IMU传感器数据进行端到端学习，捕捉复杂的时空动态特性。通过取代需要手动特征工程和广泛领域知识的传统模型方法，该方法在各种机器人

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-26

• 地下水循环井强化电动修复技术对铜污染的高效去除机制研究

  随着工业化进程的加速，地下水重金属污染问题日益严峻，其中铜污染因其对生态环境和人体健康的潜在威胁而备受关注。传统修复技术如电动修复(EKR)虽适用于低渗透性含水层，但存在影响半径有限、反应速率慢等固有缺陷；而地下水循环井(GCW)技术虽能通过水力循环增强质量传递，但对重金属污染的处理效果有限。如何突破单一技术的局限性，实现高效、大范围的地下水重金属修复，成为环境工程领域亟待解决的关键问题。近日发表于《Desalination and Water Treatment》的研究论文《Research on the Remediation Effectiveness of Circulating We

  来源：Desalination and Water Treatment

  时间：2025-10-26

• 社交虚拟现实（VR）作为应对工具：基于SOR框架和交易压力理论对COVID-19疫情期间VRChat使用的混合方法案例研究

  当COVID-19疫情席卷全球，社交隔离措施不仅改变了人们的生活方式，更对心理健康构成了严峻挑战。传统的视频会议工具如Zoom虽然维持了基本的沟通，却带来了“Zoom疲劳”等新问题——屏幕介导的交流缺乏丰富的非语言线索，导致认知负荷增加和情感连接减弱。人们开始寻求更沉浸、更具表现力的互动方式，以弥补面对面社交的缺失并缓解压力。在这一背景下，社交虚拟现实（VR）平台VRChat凭借其具身临场感和无限的用户生成内容，脱颖而出，成为一个独特的数字避风港。为了科学理解VRChat如何帮助用户应对疫情压力，由Alex P. Leith等人组成的研究团队在《Computers in Human Behav

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-10-26

• SCESS-Net：基于语义一致性增强和片段选择的视听事件定位方法研究

  亮点•我们引入了视觉引导的音频注意力机制，同时利用音频引导的视觉注意力机制。通过增强通道和空间维度上的模态间关系，探索视听模态的相关性。•设计了多模态相似性学习（MSL）模型，用于筛选具有相似度得分的音频和视频片段。该模型对相似度图谱应用特征随机掩码，有助于保留特定的视听片段。这一过程减少了视听事件间的语义差异，并最小化了信息损失。•全局语义感知与增强（GSPE）模块：该模块利用视频级特征和片段级特征之间的语义差异来增强片段级语义表征。结论在视听事件定位（AVEL）任务中，为了利用多模态的互补信息并解决视听模态在片段层面存在的语义信息不一致问题，我们提出了SCESS-Net。首先，我们采用多模

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-10-26

• MSFENet：基于多尺度滤波增强网络的数字图像篡改痕迹定位新方法

  章节亮点相关工作图像篡改定位领域近十年经历了从传统方法到深度学习方法的显著演进。早期研究（Zeng等，2017；Yao等，2017；Chen等，2017；Liu等，2013；Zhao等，2012；Hao等，2024）主要依赖手工特征（如压缩伪影、成像设备签名和感知哈希）。这些方法虽在特定篡改类型中表现良好，但面对日益复杂的伪造技术时泛化能力有限。模型概述我们提出的MSFENet是一种新型图像篡改定位模型，它巧妙融合NoisePrint++、Bayar Conv和SRM滤波器的互补优势，分别捕获噪声信息、信号残差和未知语义的深层纹理特征，实现篡改区域的精准定位。模型工作流程分为三个阶段：特征提取

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-10-26

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