• 远程工作对日本工人身体成分、身体健康状况及身体症状的影响

  摘要 目的 本研究探讨了日本办公室工作人员的远程工作频率与身体功能、身体成分及身体症状之间的关联。 方法 这项横断面研究共纳入了来自东京的93名工作人员。远程工作频率被分为四组：不进行远程工作、每周≤1天、每周2–3天以及每周≥4天。研究采用了30秒站立-坐下测试、生物电阻抗分析以及日本版的躯体症状量表-8（SSS-8）进行评估。 结果 较高的远程工作频率与较差的站立-坐下测试成绩显著相关（趋势P值为0.048）。在骨骼肌质量或体脂百

  来源：Journal of Occupational and Environmental Medicine

  时间：2025-10-11

• SmartARW：一种具备文本识别功能的智能移动工业增强现实（AR）布线装配系统

  变压器作为电力系统中不可或缺的核心设备，其运行状态直接影响电网的稳定性和安全性。近年来，随着电力需求的增长和绿色能源的发展，变压器行业迅速扩张，然而，变压器内部的绕组故障仍然是导致设备失效的主要原因之一。据统计，绕组故障约占所有变压器故障的40%，而一次变压器故障可能造成数百万美元的经济损失。因此，对变压器绕组机械状态的评估显得尤为重要。传统的评估方法往往依赖于人工检测和物理测试，不仅耗时耗力，而且存在一定的局限性。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习在图像识别领域的广泛应用，振动图像分析逐渐成为一种新兴且有效的评估手段。振动图像分析技术通过将变压器的振动信号转换为二维图像，利用深度学习模型

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 通过光流和重建引导实现零样本印刷电路板缺陷检测

  近年来，随着电子信息技术的迅猛发展，印刷电路板（PCB）作为关键的精密组件，在制造和应用中扮演着越来越重要的角色。由于其结构复杂，制造过程中的缺陷类型也日益多样化，例如开路、短路、缺孔、鼠咬、毛刺和虚铜等。这些缺陷不仅影响产品的性能，还可能对电子设备的可靠性造成严重威胁。因此，PCB缺陷检测已成为保障产品质量的重要环节。传统的检测方法，如人工目视检查、仪器在线检测和功能测试，虽然在某些情况下仍然适用，但它们往往存在主观性强、效率低、编程调试复杂以及难以扩展等问题。尤其是在面对大规模生产需求和复杂产品结构时，这些方法的局限性愈发明显。为了解决这些问题，越来越多的研究开始转向基于深度学习的自动化检

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 基于多任务学习的机械工程中异常传感器数据的分割、校正与分类

  在现代工业领域，设备的运行环境通常非常恶劣，承受着高强度的工作负荷和极端的温度变化，这不仅对设备本身构成了健康威胁，同时也对用于监测设备状态的传感器产生了显著影响。传感器作为工业系统中不可或缺的组成部分，其数据的准确性和完整性直接影响着后续的故障检测和诊断效果。然而，由于传感器长期暴露在复杂、动态的环境中，其数据往往会出现各种异常，例如数据偏移、噪声干扰、信号阻塞等。这些异常数据的存在，使得基于数据的故障分类方法在实际应用中效果大打折扣，特别是对于深度学习（Deep Learning, DL）这类依赖高质量输入数据的模型而言，异常数据会显著降低其分类准确率和泛化能力。为了应对这一挑战，本研究提

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 未来法律的“燃料”与巴西甘蔗能源产业

  巴西的“未来燃料法”（Lei do Combustível do Futuro - LCF）是国家能源转型过程中的一个重要里程碑。该法律旨在减少交通运输领域的碳排放，推动生物燃料的使用，并加强巴西在可持续能源方面的承诺。由于巴西的糖能产业在国家能源结构中占据核心地位，该法律可能会对该产业产生重大影响，特别是在提高无水乙醇在汽油中的混合比例方面。本文研究了LCF对巴西糖能产业的潜在影响，使用了格兰杰因果检验（Granger Causality Tests）、向量误差修正模型（Vector Error Correction Model, VEC）结合两阶段最小二乘法（Two-Stage Least

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 简单来说：解决能源改造决策中的难题——污泥处理问题以及拖延现象

  能源高效翻新（Energy Efficient Renovation, EER）在住宅领域是实现气候目标的关键举措。尽管许多房主已经投入时间和精力进行能源咨询，但在最终决策前仍可能拖延。本文通过针对丹麦房主在翻新决策后期的实地实验，测试了两种行为干预措施：信息性提示和咨询过程中选择架构的调整。研究采用前后对照设计，评估了行为干预对销售转化率和感知效应的影响。结果显示，这些干预措施在感知层面产生了适度的变化，重新分配了某些信念（如效益和可靠性）对翻新决策的影响，但并未显著提升销售转化率。信息性提示和简化文件虽然有助于聚焦感知，但似乎不足以提高对EER报价的接受度。因此，尽管信息性提示可以增强决策

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 从用户生成的内容到质量提升：利用深度学习对新能汽车客户满意度及关注度的多粒度分析

  在当前的汽车行业中，新能量产汽车（NEVs）正逐渐成为主流，其发展不仅受到市场需求的影响，也与环境保护、可持续发展等全球趋势密切相关。随着新能源汽车的普及，消费者对产品的满意度和关注点也在不断变化，这对企业的产品设计和质量改进提出了新的挑战。传统的方法，如问卷调查、电话访谈、面对面访谈和网络调查，虽然在某些情况下仍被使用，但它们往往存在成本高、耗时长、样本量有限等缺点。此外，这些方法可能无法准确反映消费者的主观偏好，因为它们通常依赖于被动的信息收集方式，缺乏互动性。因此，研究者们开始寻求更高效、更精准的分析手段，以适应新能源汽车市场的需求。近年来，用户生成内容（UGC）作为一种低成本、高效率的

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 在具有多个取货位置的层叠式穿梭式存储和取货系统中，对操作时间以及货架稳定性的优化

  在现代仓储物流系统中，随着土地和人力成本的上升以及工业4.0技术的快速发展，传统的以人工拣选为主的仓储系统正逐渐显现出其局限性。这些系统难以满足当前对高效、可靠、数字化仓储操作的需求，同时也无法有效应对成本削减的要求。因此，提升仓储系统的自动化和机器人化水平成为必然趋势。自动化仓储与检索系统（AS/RS）正在逐步取代传统的人工仓储配置，而近年来，基于穿梭车的仓储与检索系统（SBS/RS）作为AS/RS的进一步发展，因其高空间利用率、高存储容量以及对订单波动的适应能力，受到越来越多的关注。然而，SBS/RS的引入也带来了新的挑战，尤其是在任务调度（TSc）和检索位置分配（LA）方面。在SBS/R

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 一种基于分层多分支特征提取和群体决策注意力机制的轻量级金属表面缺陷检测网络

  金属材料在航空航天、桥梁建设、汽车制造和设备生产等多个关键工业领域中扮演着重要角色。然而，金属表面的缺陷，如裂纹和划痕，会严重削弱材料的结构完整性和性能，使得金属表面缺陷检测成为一项至关重要的工业任务。与一般的物体检测不同，金属表面缺陷检测面临一系列独特的挑战，包括显著的尺度多样性、明显的特征模糊性、严重的数据不平衡以及工业环境中严格的计算资源限制。为了应对这些挑战，本研究提出了一种名为LHMB-Net的新型检测算法，该算法围绕四个关键组件构建：层次化多分支特征提取（HMBFE）模块、部分分组决策注意力（PGDA）机制、HMB-head检测头和边界IoU损失函数。LHMB-Net的设计不仅提升

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 从“中间层面”着手实施最低能源性能要求：提升瑞典房地产开发商的自主能力和执行水平

  在面对全球气候变化和能源可持续性的挑战时，建筑行业成为了实现环境目标的关键领域之一。在欧盟的背景下，建筑行业占了最终能源使用的约40%和与能源相关的温室气体排放的34%。为了应对这一挑战，欧盟实施了《建筑能效指令》（EPBD），该指令自2002年首次引入以来，经历了多次修订，最近一次在2024年，规定所有新建建筑必须在2030年前达到零排放标准。这一目标要求建筑在运营过程中不仅不使用化石燃料产生碳排放，还需实现非常低的温室气体排放。尽管欧盟提供了统一的政策框架，但各国在实施MEPR（最低能效要求）时存在显著差异，尤其是在衡量标准和执行机制上。因此，研究MEPR的实施情况，尤其是在特定国家如瑞典

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 能源补贴能否促进中国实现“碳中和”的目标？

  在当前全球应对气候变化的背景下，建筑行业作为能源消耗和碳排放的主要来源之一，成为政策制定者关注的重点。欧洲联盟（EU）通过《建筑能效指令》（Energy Performance of Buildings Directive, EPBD）推动建筑行业的能效提升，特别是在新建筑的实施过程中，引入了最低能效性能要求（Minimum Energy Performance Requirements, MEPR）作为核心政策工具。MEPR的实施不仅关系到建筑的设计和建造阶段，还涉及建筑投入使用后的持续管理。本文通过追踪瑞典哥德堡市Kvillebäcken项目中七家住房开发者的长期表现，探讨了MEPR在实际

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 欧洲排放交易体系（ETS-2）的区域不平等现象

  欧盟的第二碳排放交易体系（ETS-2）正在成为推动欧洲向低碳经济转型的重要工具。这一政策不仅旨在减少建筑和道路交通领域的碳排放，还涉及如何确保其对社会公平性的正面影响。本文研究了ETS-2对欧洲1160个地区的家庭支出影响，特别是对低收入、农村和大家庭的差异化影响。研究采用了家庭调查数据、经济建模和空间映射技术，评估了到2030年每吨二氧化碳价格为100欧元时对取暖和交通支出的影响。研究结果表明，低收入、农村家庭以及大家庭在碳定价机制下受到的冲击更为严重，尤其是在中央和东欧地区经济相对落后的区域。这证实了碳定价机制可能存在的累退性影响，并强调了需要针对不同地区制定补偿措施的重要性。碳定价机制在

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 要实现加利福尼亚州的净零排放目标，需要采取哪些措施？

  在本研究中，我们开发并使用了一种新的建模工具——DECAL（DEcarbonize CALifornia），以评估加州实现2045年净零排放目标所需采取的措施。DECAL是一个基于情景的模型，能够根据用户定义的输入来预测排放、社会整体成本和资源消耗。DECAL具有足够的细节，可以模拟真正的净零路径，并揭示技术层面的微小变化。通过DECAL，我们发现加州可以通过目前已商业化可用的技术，例如电动汽车、热泵和可再生能源与储能系统，实现2045年净零目标所需的52%的减排量。虽然这些技术已经成熟，但要实现所需的部署速度和规模，仍然存在显著的实践挑战，而非技术挑战。此外，我们还发现，25%的减排将来自目

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 交易成本作为人们遵守制度化能源社区规范的一个因素——以波兰的能源产业集群为例

  在波兰快速发展的小型可再生能源（RES，<1 MWe）领域，投资者对制度化的能源社区，尤其是能源集群，表现出明显的回避倾向，尽管政府政策提供了强有力的监管支持。这一现象引发了对制度设计、投资行为以及市场动态之间关系的深入探讨。通过结合交易成本经济学、投资理论和产权制度，本文构建了一个实物期权模型，用于评估在不同机会成本假设下，经济上可接受的交易成本水平。该模型整合了资产结构、流动性缓冲和运营盈余，并应用于波兰的RES拍卖数据、虚拟产消者以及基准能源企业的资产负债表。研究结果显示，当机会成本基于总资产基础计算时，所有情况下的可接受交易成本均为负值，几乎没有为制度性承诺留出空间。只有当机会成本基于

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• SymmFlow：通过对称归一化流实现无监督异常检测

  在面对复杂火灾场景时，对温度分布进行精确重建对于实现有效的火灾监测、预警以及灭火决策至关重要。传统方法通常在准确性和计算效率方面面临挑战，因为火灾环境具有高度的非线性和动态特性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多源声波数据驱动的新颖重建框架。该框架结合了自适应加权混合卷积—动态残差注意力感知融合网络（AWHC-DRAAFN）与集成K近邻（IKNN）模型。AWHC-DRAAFN通过整合多种卷积操作与自适应加权机制，实现了多尺度特征的高效提取与融合，从而增强了网络捕捉声波传播与温度分布之间复杂非线性关系的能力。同时，IKNN模型通过局部加权K近邻插值策略，将离散的温度数据转化为连续的场域。实验

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 揭示基于市场的能源政策的效力：利用机器学习从中国的能源配额交易系统中获得的证据

  市场导向的气候政策工具对实现公正转型的影响不容忽视，尤其是在发展中国家。本研究提供了严格的实证证据，探讨了中国能源配额交易系统（EQTS）如何推动绿色技术创新并支持公平、低碳的能源转型。具体而言，基于准实验建模框架，我们使用双去偏机器学习（DDML）方法来估计EQTS对中国能源效率的因果效应。此外，我们还探讨了其影响机制，并从区域差异、资源禀赋和环境监管强度的角度分析了异质性效应。实证结果表明，EQTS显著提高了能源效率，平均边际效应为13.2%。稳健性检验确认了结果的有效性，即使在控制了潜在混杂因素后，结果依然成立。绿色技术创新和能源转型作为关键路径，使得该政策在提升能源效率方面发挥了重要作

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 德国能源市场自由化与新能源企业的兴起

  德国的能源市场自由化与可再生能源整合政策对新兴能源企业的形成产生了深远影响。这一研究探讨了政策变化如何推动了不同市场细分领域内的新业务机会，并分析了政策干预与企业发展的因果关系。通过结合政策分析、案例研究和数据驱动的方法，本文揭示了德国能源转型过程中，政策框架如何成为促进创新和企业发展的关键因素。以下是对此研究的全面解读。### 政策背景与市场结构转变德国自1998年4月开始能源市场自由化，这一举措旨在打破垄断结构，推动竞争，从而降低终端用户的电价。尽管如此，德国的电价仍然居于欧洲前列，这反映出市场设计、基础设施成本和能源政策决策等多重因素的共同作用。能源自由化的核心是将发电、输电、配电和零售

  来源：Energy Policy

  时间：2025-10-11

• 一种基于模型不可知元学习（model-agnostic meta-learning）和任务嵌入（task embeddings）的跨域少量样本剩余使用寿命估算框架

  剩余使用寿命（RUL）估计是通过监测数据预测系统在何时会发生故障，从而实现主动维护。这种技术对于提高系统运行的可靠性和安全性具有重要意义。然而，当新的系统故障出现时，基于历史故障数据训练的预测模型往往难以准确估计其剩余使用寿命。历史数据与新故障数据之间的分布偏移，加上新故障数据数量极少，形成了跨领域的小样本预测场景，这对许多基于深度学习的RUL估计方法构成了重大挑战。为应对这一挑战，本文提出了一种基于模型无关元学习（MAML）与任务嵌入的新型跨领域小样本RUL估计框架。首先，采用一种分割策略来构建更多的元任务，从而捕捉更全面的退化信息，实现高效的元知识提取。其次，设计了一种与主干网络无关的任务

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 电子商务数据的集成标签校正：通过基线注意力机制和增强的贝叶斯更新算法提升准确性

  随着电子商务行业的迅猛发展，产品数据的数量急剧增加，这使得电商平台能够更加依赖数据来优化运营决策。然而，产品数据中存在标签噪声的问题，成为了制约模型性能的重要挑战。标签噪声指的是数据中的标签与真实标签之间存在偏差，这种偏差可能会导致分类错误，从而影响平台的效率和用户体验。因此，如何有效处理标签噪声成为了一个亟需解决的问题。在电子商务中，每个产品通常都包含文本和图像信息，如产品标签、名称、ID、特征以及展示图片。产品标签反映了产品的实际类别，它在销售、定价和库存管理等决策过程中起着至关重要的作用。然而，由于标注过程中的误差或自动化工具的局限性，电商平台有时会分配不准确的标签。这种不准确的标签会导

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 自动配置以实现经济高效的数字解决方案

  制造领域的中小企业（SMEs）在采用数字技术方面面临诸多挑战，尽管这些技术有潜力改变运营模式、降低成本并提升生产效率。本文提出了一种自动化配置方法，旨在减少数字解决方案的开发成本，并使SMEs能够在不依赖高级编程技能的情况下创建和定制数字解决方案。该方法基于一种特定的参考架构——“Shoestring”方法，该架构通过模块化设计，将解决方案分解为多个关键功能模块（Service Modules，简称SMs），而这些模块又由低成本技术元素（Building Blocks，简称BBs）组成。通过这一架构，可以系统地规划、定制和自动产生低成本的数字解决方案。### 研究背景与挑战在制造业中，许多SM

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

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