• 预测包容性的未来：金融科技、能力提升与印度城市贫民窟的生计途径——一项混合方法分析

  ### 解读：金融科技在印度贫民窟中的贫困缓解机制在印度快速发展的金融科技浪潮中，城市贫民窟成为了一个重要的研究对象。随着数字支付系统的普及和移动互联网的广泛覆盖，金融科技正在以前所未有的速度改变人们的金融行为和生活方式。然而，尽管金融科技的潜力巨大，其在低收入群体中的实际效果仍需深入探讨。特别是在印度的贫民窟地区，金融科技的推广不仅仅是技术问题，更涉及复杂的社会结构、政策环境以及个体能力的提升。本文通过整合阿马蒂亚·森的能力方法（CA）和可持续生计框架（SLF），探讨金融科技如何通过生产性信贷使用、资产积累和能力扩展来改善贫民窟居民的生计状况，并揭示在这一过程中可能存在的关键变量和影响路径。

  来源：TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE

  时间：2025-10-11

• 一种用于确定碳纤维平面剪切模量的实验方法

  在复合材料领域，碳纤维因其轻质和高强度、高刚度的特性，被广泛用于需要兼顾轻量化与性能的工程应用中。然而，由于碳纤维直径极小且表现出高度的各向异性，直接测量其面内剪切模量一直是一项具有挑战性的任务。目前，传统方法如微机械测试或通过均质化模型进行间接推断，往往受到不一致结果或强假设的影响。为了解决这一问题，本研究提出了一种无需均质化模型的新型实验方法，用于直接测定碳纤维的面内剪切模量。本研究基于对连续碳纤维复合材料层的常规面内剪切测试，通过分析这些测试数据，能够提取出碳纤维的面内剪切模量。该方法被应用于多种基于聚丙烯腈（PAN）前驱体的碳纤维（标准模量、中间模量和高模量），并以E玻璃纤维作为参考。

  来源：COMPOSITES PART B-ENGINEERING

  时间：2025-10-11

• DiffMark：一种基于扩散技术的鲁棒水印算法，用于对抗深度伪造内容

  Deepfake技术近年来得到了迅猛发展，其应用范围从娱乐产业扩展到了更加广泛的领域。然而，这种技术的滥用也引发了严重的安全和隐私问题，例如伪造身份、传播虚假信息以及破坏数字媒体的可信度。因此，如何有效检测和追踪Deepfake图像成为了一个重要的研究课题。在这一背景下，水印技术作为一种主动防伪手段，被认为可以在图像生成过程中嵌入特定信息，从而在后续的图像处理或使用中提供来源的可追溯性。然而，现有的水印方法在面对Deepfake技术的攻击时，往往表现出不够的鲁棒性，这使得水印在图像被篡改后难以被可靠地提取和识别。本研究提出了一种基于扩散模型的新型鲁棒水印框架，称为DiffMark。该框架通过在

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• 用于无监督多模态图像配准的协作学习：整合自监督与MIM引导的基于扩散的图像转换方法

  在当今的多模态图像处理领域，图像配准是一项至关重要的任务。图像配准指的是将来自不同传感器或成像方式的图像进行几何对齐，以实现特征的有效匹配与融合。无论是在变化检测、多模态图像融合、目标检测还是视觉地理定位等应用场景中，配准的准确性都会直接影响最终结果的质量，因此它是多模态图像处理的基础组成部分之一。然而，多模态图像在光度、纹理、结构以及几何特征方面存在显著差异，这些差异给图像配准带来了巨大挑战。传统的方法通常依赖于人工标注的大量数据集，这些数据集在实际应用中往往难以获取，因为需要手动标注大量的控制点，从而导致数据准备过程既耗时又费力。此外，传统方法基于手工设计的特征，往往难以应对复杂的几何变换

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• EVA-S3PC：一种高效、可验证、精确且安全的矩阵乘法协议实现方法及其在回归分析中的应用

  现代水下声学传感器网络（UASNs）作为海洋监测的重要基础设施，正面临双重挑战：在资源受限条件下实现节能的传感器调度，以及在目标跟踪过程中进行具备相关性的数据融合。目前，基于UASNs的目标跟踪方法存在一些关键问题，包括环境依赖的调度策略缺乏适应性、依赖于预定义的相关性模型进行多传感器融合，以及对本质上相互关联的任务进行独立优化。这些问题导致了传统方法在动态水下环境中难以达到最优性能。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于合作深度强化学习（CDRL）的框架，通过协调的策略设计实现任务的联合优化。该框架包含一个调度代理和一个融合代理，调度代理能够在动态条件下自适应地选择节能的感知平台，而融合代理则

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• MDM-NER：一种基于多重依赖关系建模的司法文件命名实体识别方法

  在自然语言处理领域，命名实体识别（NER）一直是一项基础且重要的任务，它对于信息提取、知识图谱构建以及智能问答等应用场景具有关键意义。特别是在司法文本这一专业领域中，命名实体识别的复杂性尤为突出，因为这类文本通常包含大量嵌套实体，这些实体之间不仅存在复杂的语义关系，还可能跨越较长的文本段落。传统的NER方法在处理这类问题时面临诸多挑战，因此，研究者们不断探索新的模型结构和算法，以提升实体识别的准确性与效率。司法文本中嵌套实体的识别难点主要体现在两个方面。一方面，这些文本往往由连续的汉字组成，缺乏明显的分隔符，使得实体边界难以界定。另一方面，实体之间的关系复杂，一些实体可能包含在另一个实体内部，

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• 信息紊乱检测技术的比较与批判性反思：开展跨数据和跨模型的评估

  在当今社会，信息的快速传播和广泛共享为我们的日常生活带来了前所未有的便利，同时也引发了信息紊乱问题的广泛关注。信息紊乱不仅影响公众对事实的判断，还可能对社会和经济造成深远的负面影响。特别是在政治领域，虚假信息的传播可能加剧社会分裂、误导公众决策，并对民主制度构成威胁。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的信息紊乱检测模型逐渐成为解决这一问题的重要工具。然而，这些模型在面对新的数据集或未见过的信息时，其表现往往不尽如人意。因此，研究如何提高这些模型的泛化能力和鲁棒性，成为当前亟需解决的关键问题。本文旨在通过构建一个跨数据集和跨模型的比较分析，深入探讨当前信息紊乱检测方法的有效性。我们特别关注了欧

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• 人们是如何阅读的？基于阅读偏好的多模态自然语言处理（NER）技术，结合异构数据挖掘与迭代融合引擎

  近年来，随着社交媒体的迅速发展，文本与图像数据的爆炸式增长为多模态命名实体识别（Multimodal Named Entity Recognition, MNER）带来了新的机遇。MNER旨在识别具有特定意义的实体，例如人物（PER）、地点（LOC）、组织（ORG）和其它（MISC）。然而，传统的命名实体识别系统主要依赖文本信息进行实体分类，这常常导致歧义问题。例如，仅凭句子“Allen was enjoying the sun”无法判断“Allen”是指一个人还是动物。这种不确定性在MNER任务中尤为突出，因此引入视觉信息成为解决该问题的重要手段。尽管多模态数据在提升MNER性能方面表现出色

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-11

• 采用整体逆向工程方法，为冬夏季节的驾驶条件开发了一种多物理场、全液冷电池组模型

  电池热管理系统（BTMS）在现代电动汽车（EV）中扮演着至关重要的角色，其主要目的是通过有效的热管理策略，保持电池组在最佳工作温度范围内，从而减少电池老化、内部电阻增加以及过热等现象，同时提升整体性能。这项研究提出了一个全面的逆向工程方法，用于建模和验证一款基于生产的、液冷式、75千瓦时（kWh）的锂离子电池（LIB）组，包括其热管理系统的多物理场模拟。研究涵盖了电池组内4416个电池单元、28条侧冷通道以及784个冷却流道，所有这些设计元素均被优化以确保在各种天气条件下（包括极端低温和高温）实现高效的热管理。通过这种全面建模方法，研究团队能够准确预测电池组在稳态和动态条件下的电压、荷电状态（

  来源：eTransportation

  时间：2025-10-11

• 综述：用于液化天然气利用的低温冷能储存技术

  随着全球对液化天然气（LNG）需求的持续增长，如何高效利用LNG在气化过程中释放的冷能成为能源领域的重要课题。LNG具有极高的冷能密度，其气化过程释放的冷能可达830至860焦耳每克，但目前的冷能利用方式存在诸多限制，如单一方法、温度范围有限以及运行条件固定等，难以适应冷能供应的波动，导致冷能回收率较低。为了解决这一问题，冷能储存（CES）技术被提出，它能够有效平衡冷能的供需关系，为LNG的冷能利用提供更加灵活和高效的解决方案。冷能储存技术在LNG利用中的应用，主要集中在−160°C至−70°C的低温区间，这与LNG气化过程的典型温度窗口相吻合。该技术通过不同的储能方式，如显热储能（SHS）、

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2025-10-11

• 将太阳能蒸发技术与先进的氧化降解技术相结合：一种基于MXene与水凝胶的协同水处理平台

  全球水资源污染问题日益严重，已经成为威胁人类健康和生态环境的重要挑战。工业废水、农业径流和生活污水的大量排放，导致水体中有机微污染物的浓度不断上升。这类污染物通常具有化学稳定性，并能在生物体内累积，因此对传统水处理技术提出了更高的要求。与此同时，淡水资源短缺问题也愈发严峻，这使得开发高效、节能的水处理技术成为当务之急。针对这些问题，科学家们不断探索新的解决方案，以实现水的高效回收与污染物的同步去除。本文介绍了一种创新的双网络水凝胶材料，该材料结合了界面太阳能蒸发（ISE）和高级氧化工艺（AOPs），旨在同时提升水处理效率和能源利用水平。该水凝胶由聚丙烯酰胺（PAM）、聚乙烯醇（PVA）和MXe

  来源：Nano Energy

  时间：2025-10-11

• 综述：基于共价有机框架的固体聚合物电解质用于金属离子电池：引领密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）和机器学习（ML）技术的未来发展

  在当今快速发展的能源技术领域，对高效、安全和可持续的能量存储解决方案的需求日益增长。这种需求主要源于全球能源消耗的上升、环境问题的加剧以及交通和电网基础设施的电气化趋势。金属离子电池（Metal-Ion Batteries, MIBs）作为其中的重要技术方向，因其高能量密度、长循环寿命和良好的适应性，被认为是未来能源存储系统的关键候选之一。然而，MIBs的性能不仅取决于电极材料，更关键的是其电解质的特性。电解质在电池中承担着离子传输和电化学稳定性的核心任务，其性能直接关系到电池的整体效率、安全性和使用寿命。传统上，液态电解质被广泛应用于金属离子电池中，但它们存在诸多安全隐患，例如泄漏、易燃性和

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2025-10-11

• 销售颠覆性的创新产品

  ### 售卖激进创新的销售员恐惧与克服方法在工业销售领域，销售人员在推广高度技术新颖性和目标群体新颖性的创新产品时常常面临困难。这种现象被称为“激进创新”，通常指的是那些既在技术上具有创新性，又在目标客户群体中具有新颖性的产品。例如，许多工业公司现在越来越多地销售工业软件，这类产品不仅在技术上不同于传统硬件产品，而且其销售对象也从以往的特定部门扩展到了包括IT和法律部门在内的新客户群体。这种现象表明，销售人员在面对激进创新时，往往会感到不安，因为他们担心在与客户互动中失去面子，从而影响自己的专业形象。#### 1. 引言随着科技的快速发展，工业公司越来越多地推出创新产品。这些产品不仅在技术上具

  来源：INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 技术推动的民主化：生成式人工智能对内容营销机构的影响

  科技的进步常常会重塑市场结构和企业间的竞争关系，特别是在新兴技术不断涌现的今天。本文探讨了技术赋能的民主化如何影响市场结构和传统企业的战略调整，尤其聚焦于生成式人工智能（Generative AI）对内容营销机构（CMAs）的影响。过去的技术往往提升了营销能力，而生成式AI则通过重新分配核心的创造、技术和经济能力，挑战了传统的代理-客户关系，并促使传统企业重新思考其战略定位。本文基于对22位内容营销机构及其客户专业人士的定性研究，构建了一个框架，揭示了生成式AI如何使内容营销能力普及，改变了市场结构，并迫使CMAs重新定义其价值主张。研究发现，从以执行为基础的服务转向以专业知识驱动的角色，如创

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PROJECT MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 销售控制系统的过去、现在与未来：一项多方法文献计量分析

  ### 生成式人工智能与市场结构变革：内容营销机构的战略响应在当今快速发展的数字时代，技术的进步正在不断重塑市场格局，尤其是生成式人工智能（Generative AI）的出现，对传统内容营销机构（CMAs）的运营模式和战略定位带来了深远的影响。生成式人工智能不仅在内容创作领域展现出强大的潜力，还挑战了以往市场中由专业机构主导的“专家-客户”关系模式，推动了市场结构的深刻变化。本文通过深入探讨生成式人工智能如何影响市场结构和内容营销机构的策略，揭示了技术赋能民主化（Technology-Enabled Democratization, TED）在实际市场运作中的复杂性和多维性。#### 一、技术

  来源：INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• EGBAD：一种基于图增强方法的异常检测算法，用于用户级别的多能源负载数据

  在现代能源系统中，异常检测扮演着至关重要的角色，尤其在数据驱动的应用场景中。传统的方法往往专注于单一的能源负载，而忽视了多变量能源时间序列之间的潜在空间关联。此外，用户级多能源负载数据的不平衡性也构成了一个重大挑战。本文提出的EGBAD框架，结合了图关系分析和集成学习的优势，旨在解决上述问题。该框架通过多维尺度（MDS）构建动态图结构，将多能源负载数据转换为图表示，从而捕捉多变量时间序列之间的时空关系。为了提升在类别不平衡情况下的检测鲁棒性，整个训练过程嵌入到一个Boosting集成学习框架中，其中在每个Boosting阶段逐步增加少数类样本的权重。实验结果表明，该模型在多个基准数据集上实现了

  来源：Energy and AI

  时间：2025-10-11

• 在工业5.0时代，采用以人为中心的主动设计理念，并结合深度生成建模技术进行制造业相关产品的开发

  在工业4.0的背景下，制造过程正经历着深刻的变革，而进入工业5.0时代后，这种变革进一步向以人类为中心的智能化方向发展。以人类为中心的智能制造强调将技术专家的需求置于核心位置，通过人机协作提升企业的竞争力，同时满足市场对定制化产品日益增长的需求。在这一过程中，设计对于制造（Design for Manufacturing, DFM）作为一种关键的设计理念，其重要性愈加凸显。DFM的核心目标在于确保设计在制造阶段的可行性，从而保障最终产品的高质量和高效生产。然而，对于经验不足的设计师而言，由于缺乏足够的制造知识，往往难以在设计初期主动考虑制造性问题，导致设计过程依赖于反复的修改和制造专家的被动介

  来源：Journal of Business Research

  时间：2025-10-11

• Confidence-V2X：基于信度的稀疏通信技术，用于实现高效的车辆对车辆（V2X）协作感知

  在自动驾驶技术快速发展的背景下，协同感知作为一种关键的感知方法，正逐步成为提升车辆环境理解能力的重要手段。协同感知的核心思想是通过车辆之间的信息共享，弥补单个传感器在感知范围和信息完整性上的不足，从而实现更全面、更准确的环境建模。然而，传统的协同感知方法往往在个体层面进行优化，例如通过改进联合感知的性能或减少通信负担，但这些方法通常忽略了整体系统在不同环境下的表现。因此，如何在保持感知能力的同时，有效降低通信负载，成为当前研究中的一个核心挑战。针对这一问题，本文提出了一种全新的协同感知方法，名为Confidence-V2X。该方法不仅强调了特征交换策略的动态门控，还优化了稀疏特征的精炼与融合技

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-10-11

• 从无形到有形：人工智能如何促进产品架构的创新性

  人工智能（AI）正在深刻地重塑商业环境。在产品创新方面，AI的应用已经引起了广泛关注，但其对产品本身的影响仍然研究不足。为了解决这一问题，我们围绕资源基础观（RBV）和生成性概念构建了一个理论框架。我们提出并研究了AI在产品架构中如何影响生成性，以及生成性是否有助于提升产品销量。以新能源汽车（NEV）为样本，我们设定了一个数字制造的研究背景，认为AI的应用能够促进NEV中智能功能的生成，而这些智能功能又能够推动汽车销售。进一步研究发现，AI与大语言模型（LLM）的采用会削弱智能功能与产品销量之间的正向关系。我们希望为AI应用和生成性研究做出贡献，并为制造商制定适当的AI系统策略提供实证支持。数

  来源：JOURNAL OF RETAILING

  时间：2025-10-11

• 海上供应链管理中船上碳捕获与储存技术的战略优化

  在当前全球环境问题日益严峻的背景下，航运业作为国际贸易和全球经济活动的重要支柱，其碳排放问题愈发受到关注。航运业不仅承担着全球货物运输的重任，同时也是温室气体排放的主要来源之一。据联合国贸易和发展会议（UNCTAD）2024年的数据显示，2023年全球海运贸易量达到12,292亿吨，相比2022年实现了2.4%的增长。然而，这一增长也意味着碳排放量的持续上升，对全球气候变化构成了重大威胁。国际海事组织（IMO）预测，如果不采取有效的减排措施，航运业的碳排放量可能在2030年达到2008年的2.5倍，而目前，航运业每年产生的二氧化碳排放量约占全球总排放量的3%。因此，航运业的碳排放问题不仅是环境

  来源：JOURNAL OF RETAILING

  时间：2025-10-11

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