• 智慧城市创新中半临时性项目网络的行动者角色概念化及其对创新的影响

  随着全球城市化进程加速，智慧城市创新已成为应对气候变化、人口增长等社会重大挑战的关键策略。智慧城市项目通过信息通信技术（ICT）实现城市管理创新，但其复杂性远超传统基础设施项目——不仅需要整合先进ICT技术，还涉及政府、企业、民间组织和公民等多方主体的协同合作。这种多主体网络合作虽然潜力巨大，但角色分工、治理机制和创新动态仍缺乏系统理解，特别是行动者如何通过角色适配推动创新尚未得到充分探讨。为此，研究人员在《INTERNATIONAL JOURNAL OF PROJECT MANAGEMENT》发表论文，基于巴西两个智慧城市项目的案例研究，深入分析了行动者角色在组织项目网络和推动创新中的作用。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PROJECT MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 深度学习辅助Micro-CT融合方法：考虑几何分散的高保真编织复合材料RVE建模与力学性能分析

  Highlight本研究亮点在于建立了深度学习驱动的微计算机断层扫描（Micro-CT）图像处理流程，为参数化有限元（FE）建模开辟了新途径。该建模策略在保持高保真度的同时显著提升了计算效率。主要结论本研究建立了基于深度学习的Micro-CT图像关键几何信息提取工作流，为参数化有限元（FE）建模提供了直接路径。所提出的建模策略在保持高模型保真度的同时显著提高了计算效率。主要结论如下：1.通过整合循环生成对抗网络（CycleGAN）和YOLOv8，实现了对低质量Micro-CT图像的高效二值化和实例分割。结合所提出的统计均值重建方法，成功构建了具有高几何保真度的编织复合材料代表性体积单元（RVE

  来源：Composites Communications

  时间：2025-10-11

• 智慧旅游时代老年游客数字鸿沟的形成机制：多重身份、技术认知与可供性的协同作用

  研究亮点首先，老年游客数字鸿沟的形成由三个构成因素（多重身份与角色、旅游技术认知和旅游技术可供性）共同介导。旅行前和旅行中的多重身份与角色为数字鸿沟的形成创造了情境条件，降低了技术服务需求。旅行前阶段形成的消极旅游技术认知奠定了数字鸿沟的概念基础，而旅行中对技术可供性的理性判断则构成了判断基础。这三个因素共同驱动了数字鸿沟困境的循环。结论与讨论本研究从老年游客视角阐明了数字鸿沟的生成机制。首先，老年游客数字鸿沟是通过多重身份与角色（情境）、旅游技术认知（认知）和旅游技术可供性判断（理性判断）的协同作用动态生成的。这些动态导致老年人陷入旅游技术低采纳度、依赖中介以及问题解决能力弱化的困境。

  来源：Journal of Hospitality and Tourism Management

  时间：2025-10-11

• 网联自动驾驶车辆动态网络安全资源分配：一种部分可观测马尔可夫决策过程方法

  重点内容文献综述确保网联车辆（CVA）的安全性和韧性需要涵盖威胁检测、资源管理和不确定性决策的协同策略。为阐明本研究的贡献，我们回顾了相关文献的三个主要方向。首先，我们检视了CAV中的入侵检测和异常检测方法，重点关注那些超越传统基于签名技术、转向监控信息物理行为和系统完整性的方法。其次，...模型构建考虑一辆沿计划路线行驶的CAV。在每个决策时刻，CAV需要确定用于攻击检测的安全资源分配数量，同时确保其能够完成行程。分配的安全资源越多，攻击者成功入侵系统的可能性就越低。用 t ∈ T ≜ {0, 1, 2, …, T} 表示决策时刻，其中 T 是规划周期内的总时刻数。用 x ∈ X ≜ {0,

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于时间可达性的多任务学习框架：缺失数据下的车道级交通流预测新方法

  研究亮点本研究提出基于时间可达性的多任务学习框架（TAMLF-I&P），通过动态构建时间可达性邻接矩阵，有效捕捉信号控制交叉口车道间的实时拓扑关系。采用扩散图卷积网络（DGCN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的深度学习架构，同步优化缺失数据填补（MDI）和交通流预测（TFP）任务，避免分步执行导致的误差累积。数值实验为验证TAMLF-I&P在缺失数据填补和交通流预测中的有效性，本研究采用两个真实城市路网数据集进行对比实验。后续分析从实验设置到结果讨论展开全面评估。结论TAMLF-I&P框架通过融合多源交通数据与领域知识，构建的时间可达性邻接矩阵能精准捕捉实时通行效率

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于DP2方法的小型滨海城镇旅游强度指数构建研究——以意大利五渔村为例

  随着大众旅游的蓬勃发展，全球许多热门旅游目的地正面临"过度旅游"的严峻挑战。当游客数量超过目的地的可持续承载能力时，就会引发环境退化、资源过度消耗和社会紧张等一系列问题。特别是在小型滨海城镇，由于其有限的空间和脆弱的环境，过度旅游的影响尤为显著。意大利著名的五渔村就是这样一个典型例子，这个联合国教科文组织世界遗产地每年吸引着大量游客，但狭窄的街道、有限的住宿设施和脆弱的生态系统使得当地居民的生活质量受到严重影响。在这一背景下，来自热那亚大学的研究团队在《ANNALS OF TOURISM RESEARCH》上发表了一项创新研究，旨在开发一个专门用于评估小型滨海城镇旅游强度的指数。该研究不仅填补

  来源：ANNALS OF TOURISM RESEARCH

  时间：2025-10-11

• 基于整体空域需求与容量平衡的扇区复杂度混合优化方法

  结果与讨论纵向截面场发射扫描电镜（FESEM）图像清晰展示了堆叠电池（SC）中单电池与电解质隔离层的界面结构（图4a）。通过流延成型与层压工艺制备的阳极支撑层与电解质隔离层呈现完整的层状堆叠结构，界面结合紧密。尽管在电解质层局部观察到少量点状裂纹，但整体结构保持致密，有效保障了离子传导效率与电池稳定性。电化学测试显示，该串联堆叠电池在800°C时开路电压（OCV）超过3V，峰值功率达~2.1W，功率密度为467mWcm−2，较同等轴向长度的参比电池提升约68%。阻抗分析进一步证实，缩短的电流收集路径显著降低了欧姆损耗，提升了输出性能。结论本研究通过单体化集成三组阳极支撑型微管式固体氧化物燃料电

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 通过单片集成技术实现的新型微管固体氧化物燃料电池堆栈单元：设计、制备与性能表征

  本文介绍了一种新颖且简化的制造方法，用于开发高性能的微管状固体氧化物燃料电池（μT-SOFC）堆叠结构。该方法通过单步骤的带材铸造与层压工艺，将三个阳极支撑的μT-SOFC单元集成在一个支持结构中，利用中间电解质分隔层实现电隔离，从而形成串联连接的堆叠单元，无需传统的连接器、背板或密封元件。这一设计显著降低了制造复杂度和成本，同时提高了输出性能。通过该方法制造的堆叠单元在800°C运行时，能够达到约2.1 W的峰值功率输出，功率密度为467 mW/cm²，相较于等轴长的长参考单元提升了约68%。阻抗分析进一步验证了该堆叠结构在电流收集效率方面的优势，而微观结构评估则显示了层间界面的完整性以及电

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于板状勃姆石互补电极设计的柔性多色电致变色超级电容器及其可扩展喷涂制备技术实现实时能量可视化

  Highlight板状勃姆石颗粒通过其高比表面积（BET：11.88 m2/g）和面内取向特性，在涂层中形成独特的层状微观结构，显著增强隔膜的电解质亲和性与离子传输效率。Preparation of the powders and separators通过水热合成法制备立方体状与板状两种勃姆石粉末。以Al(OH)3（D50≈1.5μm）为前驱体，通过调控结晶动力学实现颗粒形貌控制。板状颗粒在合成过程中抑制z轴生长，形成高纵横比的片层结构。Results and discussion扫描电镜（SEM）和透射电镜（TEM）分析显示，板状勃姆石（B-plate）相比立方体状（B-cuboid）具有更

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 用于量化碱性水电解槽中气泡演变的扫描声学显微镜技术

  本研究旨在通过体积扫描声学显微镜（SAM）技术，对碱性水电解系统中多孔镍电极内的氢气泡分布进行高精度的定量分析。随着绿色氢能生产需求的增加，优化电化学设备的性能成为一项关键任务。然而，现有的高分辨率测量技术在实时成像方面仍存在一定的局限性。SAM作为一种非破坏性成像工具，因其高空间分辨率和对气体与液体的高对比度特性，展现出在电化学系统中研究气泡动态的巨大潜力。通过SAM技术，研究者能够对电极内部复杂的三维结构进行清晰的成像，并借助数字图像处理方法对气泡的分布和体积进行量化分析。这项研究不仅验证了SAM在碱性水电解系统中的可行性，还为未来的电极设计和气泡动力学优化奠定了方法论基础。在实验中，研究

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 在通信不完美的情况下，通过优化的协作感知技术提升自动驾驶车辆的可见范围

  在当今物流行业迅猛发展的背景下，无人机与卡车的协同配送模式正逐渐成为解决最后一公里配送难题的重要手段。这种模式结合了传统卡车配送的稳定性与无人机快速、灵活的配送优势，为提升配送效率、降低成本提供了新的可能性。本文研究了一种新的协同配送问题，即结合多访无人机与软时间窗的配送问题（PDmD-sT），并提出了相应的数学模型与求解方法，以优化整体配送成本。随着城市化进程的加快，物流配送需求日益增长，尤其是在即时零售和食品配送领域，对配送速度和效率的要求变得尤为迫切。传统的配送方式往往受到交通拥堵、路线规划复杂等因素的限制，而无人机的引入为这些问题提供了潜在的解决方案。然而，无人机本身也存在一些局限性，

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于元学习的锂离子电池早期剩余使用寿命快速自适应预测方法研究

  Highlight本研究聚焦于氢能驱动的零碳集成能源系统（IES）的设计、管理与优化。提出的IES整合了风力发电机（WT）、光伏（PV）、太阳能平板集热器（SFPC）、氢储能系统（HESS）、热储能系统（TESS）、电热转换器（EHC）、氢锅炉（HB）以及涡轮驱动制冷模块（TRM），如图1所示。由于风速、太阳辐照度、环境温度和负荷需求存在季节性和昼夜性变化，系统被配置为在全年来分时段运行。Working condition位于中国北方的清华大学是一个大型校园，拥有17,270名教职员工，占地面积359.80公顷[61]。冬季，其热负荷峰值超过电负荷的1.5倍，而在其他季节，热需求显著降低。热负

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于滤波广义非线性扩张状态观测器的电池荷电状态高精度在线估计方法研究

  Highlight本研究亮点在于提出一种融合滤波机制的广义非线性扩张状态观测器（GNESO），通过实时估计电池系统总扰动并动态补偿，显著提升荷电状态（SOC）估计精度与噪声鲁棒性。Section snippets电池等效电路模型闭环估计算法需依赖精确的电池模型参数。等效电路模型（ECM）在计算效率与精度间取得平衡，成为锂离子电池建模的优选方案。AFFRLS-GNESO融合算法用于电池SOC估计结合自适应遗忘因子递推最小二乘法（AFFRLS）与GNESO的融合算法，可同步更新模型参数并实时估计SOC，有效规避因参数漂移导致的估计误差，提升电池管理系统（BMS）性能。仿真与实验验证通过多工况测试验

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于燃料电极多采样技术的固体氧化物电解池分段性能评估研究

  随着全球对清洁能源需求的日益增长，氢能作为理想的能源载体备受关注。通过可再生能源电力驱动水分解制氢，是实现碳中和目标的重要路径。在各类电解技术中，固体氧化物电解池(SOEC)因其工作温度高(600-1000°C)、能量转换效率优异，且能协同电解CO2生产合成气，展现出独特优势。然而，SOEC在实际运行中常面临性能衰减快、寿命短的问题，这与其内部复杂的局部反应环境密切相关。传统测试方法仅能测量电池整体性能，无法揭示内部空间异质性，特别是局部电流密度、温度和气相组成的分布差异，而这些因素正是诱发材料降解、影响电池耐久性的关键。为解决这一难题，来自意大利帕特诺普大学的研究团队在《Journal of

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于多策略改进蜣螂优化器的金融投资组合优化方法研究

  亮点本研究开发的改进蜣螂优化器（IDBO）技术旨在解决基数约束投资组合优化（CCPO）问题。具体而言，IDBO基于CCMV模型——该模型是文献中应用最广泛的模型。所提出的方法包括决策变量更新策略、约束处理策略和局部搜索策略。这些策略显著提升了IDBO的性能，有助于改善资产选择和权重分配，同时在两者之间取得平衡。结论本文开发了一种IDBO技术来解决CCPO问题。具体而言，IDBO基于CCMV模型——这是文献中最广泛采用的模型。所提出的方法包括决策变量更新策略、约束处理策略和局部搜索策略。这些策略显著增强了IDBO的性能，促进了资产选择和权重分配的改进，同时实现了两者之间的平衡。

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 自动驾驶决策新突破：混合课程强化学习与安全干预方法的创新融合

  亮点•1.设计了一种两阶段课程学习（CL）方法，优先保障安全，再提升性能。该方法通过将安全阶段训练的安全智能体纳入性能阶段，有效防止了灾难性遗忘。•2.提出了一种新颖的差异导向伯努利干预（DDBI）方法，该方法利用基于概率的策略来决定安全智能体是否需要进行干预。这一方法在强化学习（RL）框架内实现了探索与安全之间的理想平衡。•3.实验结果验证了所提算法在保持性能的同时，有效提升了驾驶安全性。具体而言，在换道场景中，所提算法相较于基准算法展现出了卓越的性能。结论本文提出了一种混合课程学习（MCL）方法和一种新颖的差异导向伯努利干预（DDBI）方法，旨在增强自动驾驶的安全性并提高学习效率。MCL通

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 考虑飞行不确定性的时空图增量搜索战术需求与容量平衡方法研究

  Highlight基于序贯规划的DCB框架：与传统全局优化方法不同，本研究提出的序贯规划框架具有高度适应性，可兼容空域用户（AU）和空中导航服务提供商（ANSP）的个性化性能偏好，支持复杂概率模型的迭代计算，并在高密度交通条件下保持稳定计算性能。集成时空图优化：本研究创新性地将地面延误、改航和速度控制无缝集成于时空图框架，使优化算法能自主确定ATFM措施的最佳组合方案。增量搜索与可采纳启发式函数：开发的异构多目标增量A（HMOIA）方法显著加速无热点航迹规划，设计的可采纳启发式函数确保获得航班最优解，满足战术DCB应用的实时性需求。讨论本节从实用性、可扩展性和局限性三方面深入探讨所提方法：实用

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于交替曲率驱动遗传算法的电缆绝缘厚度精准测量方法研究

  亮点• 我们设计了基于边缘曲率的初始种群生成算法，采用独立多染色体编码和新型自适应交叉变异算子。该算子根据当前位置及其他位置的曲率信息动态调整变异概率，显著增强算法搜索能力。• 利用电缆内外边缘曲率与绝缘厚度测量位置的关联性，建立多尺度曲率基因数据库。该数据库捕获每个边缘像素在不同尺度下的曲率及其变化，通过归一化处理获得指导后续遗传操作的多尺度曲率因子。• 内外边缘像素的选择对检测结果具有同等影响力，同步遗传操作可能导致局部优质基因丢失。为维持最优检测位置并加速全局解收敛，我们提出内外边缘染色体的交替配对更新机制。单边完成交叉变异后与另一边种群联合更新，确保优质解得以保留。• 通过真实电缆样本

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 用于模拟电路设计优化的元启发式方法：综述

  随着半导体技术的不断进步，特别是CMOS技术的持续缩小，超大规模集成电路（VLSI）的设计复杂性正以前所未有的速度增加。在这一背景下，模拟电路设计仍然是一个耗时且具有挑战性的过程，因为组件的尺寸对电路性能有着决定性的影响。尽管自20世纪80年代起，元启发式算法（metaheuristics）就被应用于模拟电路的自动化设计中，但随着模拟设计任务的复杂性上升以及对缩短设计周期的需求，元启发式方法再次受到广泛关注，成为解决这些挑战的有效工具。本文旨在对现有研究进行系统性回顾，分析元启发式算法在模拟电路设计自动化中的应用现状，包括电路综合、尺寸优化和布局设计等阶段。同时，本文从元启发式算法的角度出发，

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 一种基于启发式方法的移动包裹储物柜配送系统方案，该系统结合了配送机器人和无人机进行补给

  在当今快速发展的科技环境中，城市物流领域正经历着一场深刻的变革。随着自动驾驶技术的不断进步，传统的人工配送方式正逐渐被更加智能化和自动化的解决方案所取代。这种转变不仅提高了配送效率，还对减少交通拥堵和环境污染具有重要意义。本文研究了一种新颖的城市物流配送模式，结合了移动包裹锁柜（Mobile Parcel Locker, MPL）、配送机器人和无人机等多种自主资源，旨在优化配送流程并提升服务质量和效率。城市物流配送面临诸多挑战，特别是在人口密集的城区。传统的配送车辆虽然在物流体系中扮演着重要角色，但它们的运行往往伴随着较高的交通压力和碳排放。因此，探索更加环保和高效的配送方式成为当前研究的热点

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

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