• 连接车辆与自动驾驶车辆的鲁棒车辆跟随控制：一种随机模型预测控制方法

  车辆编队通过分布式随机模型预测控制（SMPC）提升不确定环境下的鲁棒性和安全性，创新性地采用两体弹簧系统构建动态模型，结合期望目标与概率机会约束设计状态反馈机制，推导出计算可行的SMPC模型，仿真验证其实时高效性和稳定性。

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

  时间：2026-02-05

• 高可靠性且成本效益高的瞬态液相键合技术，用于电源模块中的大面积互连

  本研究采用多孔Cu和Sn基焊料进行瞬态液相连接，优化参数（20min, 0.5MPa, 250℃）实现高剪切强度（49.2MPa）和优异热导率，成功应用于DBC基板与散热器连接，并通过热冲击测试验证了长期可靠性。

  来源：IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology

  时间：2026-02-05

• 一种采用主动调制技术的C类CMOS整流器，可在多个频段内实现超过76%的峰值效率，并且输入功率范围可扩展8.8 dB以上

  提出了一种基于双路径反馈环路的Class-C跨耦合差分CMOS整流器主动调制技术，有效抑制反向漏电流损耗，在180nm工艺下实现0.009mm²紧凑布局，433MHz/920MHz/2.4GHz三频段实测峰值PCE＞76%，IPR（＞60% PCE范围）达8.8dB，灵敏度＞-18dBm。

  来源：IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

  时间：2026-02-05

• 基于等温扩增的现场快速检测方法，通过Y特异性TSPY4基因直接检测男性DNA

  基于重组酶聚合酶扩增（RPA）技术开发了快速检测男性DNA的FORT-TSPY方法，目标基因为Y染色体特异性TSPY4。通过引物步行策略优化引物对，确定最佳浓度（非高或低即好），灵敏度达1.2×10¹ copies（10⁻¹¹ ng），特异性检测男性DNA，无女性或非人DNA交叉反应。模拟现场测试验证其可行性，为便携式分子检测提供新方案。

  来源：Forensic Science International

  时间：2026-02-05

• 通过分子动力学（MD）和动态粒子动力学（DPD）模拟理解L61/水混合物的热响应行为：一种双尺度方法

  两尺度方法结合分子动力学和DPD模拟研究普鲁朗尼克L61在温度变化下的自组装行为，发现其加热时不形成micelles，高浓度下出现两相共存，验证了方法的有效性。

  来源：Fluid Phase Equilibria

  时间：2026-02-05

• HHGDroid：基于混合异构图结构的Android恶意软件检测方法——通过多证据相似性融合技术实现

  Android恶意软件检测中静态与动态分析融合不足，本文提出HHGDroid方法：通过语义、权限、时间频率等多证据相似性融合构建混合异构图（含函数、事件、文件节点及关联边），并设计RCHGT模型进行可靠性校准，有效抑制噪声传播。实验表明在真实恶意软件数据集上F1达97.87%，未知样本F1达81.52%，显著优于SOTA方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-05

• 通过属性解耦技术在面部软生物特征中保护隐私

  本文提出基于属性解耦的软生物特征隐私保护框架PrivAD，通过映射模块学习解耦潜在空间，结合专用损失的面匹配器保持身份一致性，并引入推理阶段的属性选择模块，用户可灵活指定需保护的生物特征（如性别、年龄），有效平衡隐私保护与身份识别实用性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-05

• 基于文本提示的生成式数据增强与半监督学习方法，用于利用四足机器人进行室内缺陷检测

  室内缺陷检测的复杂环境挑战与机器人解决方案。研究提出基于四足机器人的室内检测平台，结合生成模型与半监督学习缓解数据不足问题，实验表明其检测速度达244FPS且F1-score达0.685，优于现有方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-05

• MSIF-SSTR：一种基于多源信息融合的“快速走私者”走私快艇轨迹识别方法

  多源信息融合助力隐蔽走私船轨迹识别，提出MSIF-SSTR方法，融合夜间雷达轨迹与气象数据，创新采用双TCN网络提取运动与天气特征，结合KAN模块实现复杂轨迹建模，在HN_BF数据集上F1值达94.26%，显著优于 TimesNet 和 ResNet，并通过海上执法验证可靠性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-05

• 基于拉曼光谱和红外光谱技术，并结合多模态深度学习方法，对主动脉夹层和急性心肌梗死的诊断技术进行研究

  本研究提出多模态注意力融合网络MAFN，通过整合拉曼光谱和红外光谱数据实现主动脉夹层与心肌梗死的快速鉴别，实验显示准确率94.06%、特异性97.03%，为心血管急诊提供高效非侵入性诊断工具。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-05

• 曲率效应对可穿戴超声图像质量的影响及广义深度学习校正方法

  可穿戴超声相位畸变校正研究系统评估了皮肤曲率（60-160mm）对平面波、平面波合成、聚焦波及相阵成像的影响，提出基于U-Net和Pix2Pix的通用深度学习校正框架，验证其在超声 phantom 和活体数据（3人）中的有效性，发现相阵成像抗弯曲最优，Pix2Pix提升分辨率，U-Net增强对比度，为临床应用提供指导。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-05

• 基于特征选择和集成技术的钢材缺陷检测

  表面缺陷检测与集成学习优化在钢制造中的应用

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-05

• 基于高频和低频特征增强以及注意力引导融合的相似棉花病害智能检测方法

  基于YOLOv11改进的多尺度特征融合模型EHDM-Net有效提升了棉叶病害检测精度，通过引入高频-低频自适应增强模块(HLAEM)和高效注意力引导融合模块(EAGFM)优化特征提取，在自建及公开数据集上达到91.4% mAP@50和91% F1值，并成功开发智能检测系统。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-05

• 一种基于增强物理信息的神经网络方法，该方法具有可训练的缩放功能，适用于非线性动态分析

  本文提出非线性振动递进PINN（NVS-PINN）方法，通过引入时间段内可训练缩放参数和双曲正切硬约束，有效解决强非线性、阻尼及时空耦合的动态系统问题。在三个验证案例中，该方法显著降低最大相对误差（达82.6%），且时间间隔越小预测越准。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-05

• 一种温和且无分层现象的制备方法，可得到长保质期的MXenes材料，该材料具有更高的孔隙率和更优异的光热性能

  Ti₃C₂和Ti₂C MXenes通过熔盐辅助合成法制备，利用纳米片状MAX相前驱体实现高效Al去除（4% HF），比表面积达105 m²/g，孔隙体积0.11 cm³/g，较传统方法提升5倍和3倍，光热转换效率71.4%，无需脱层剂且稳定性超200天。

  来源：Applied Surface Science

  时间：2026-02-05

• 通过变分贝叶斯方法从角向伽马扫描重建三维活动图像：概念验证

  高分辨率三维放射性废物活性分布推断方法研究，结合角分割伽马扫描（ASGS）数据和传输衰减图，采用贝叶斯变分推理框架，通过随机变分推理（SVI）与多分辨率空间先验降低计算复杂度，实现220升废物桶中三维活度分布重建及不确定性量化，显著优于传统二维方法，特别适用于异质材料废物的精准分类。

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2026-02-05

• 反应性浸渍润湿技术促使高导热金属在垂直排列的碳纳米管表面形成热传导通道

  高效热传输网络通过引入钛基合金涂层和活性浸渍润湿策略实现，在垂直对齐碳纳米管（VACNTs）与铜箔间形成低热阻界面，使通过平面热导率提升至18.8 W·m⁻¹·K⁻¹（原始VACNTs的2.4倍），接触热阻降低至三分之一，并保持-55°C至300°C的宽温域稳定性。

  来源：Applied Surface Science

  时间：2026-02-05

• 绘制学生创造性思维参与度的地图：一种可解释的机器学习方法，用于分析行为异质性

  计算机化评估可捕捉学生在创造性任务中的响应过程数据，帮助探索其参与与分心模式及影响因素。基于加拿大、德国和香港地区PISA 2022数据（n=6794+1692+1661），通过无监督聚类识别出六类参与模式（如创新洞察者、发散探索者）和三类分心行为（快速响应、非响应等），并构建XGBoost预测模型优化后筛选出前十大预测因素，其中认知和学业因素占主导。SHAP分析揭示了模型可解释性，为教育政策制定提供证据支持。

  来源：Thinking Skills and Creativity

  时间：2026-02-05

• 中国轮胎再利用领域的循环供应链创新：提升韧性和效率的数字技术与社会因素

  中国轮胎循环供应链（CSC）创新与韧性提升研究，基于生态系统和STS理论构建参与方-利益相关者-技术-社会分析框架，通过文献综述、专家访谈和灰色DEMATEL方法识别10项促进因素。研究发现环境利益相关者主导的4项突出促进因素（区块链监管、EPR立法、行业协会协调、统一翻胎标准）与生态参与者相关的2项基础性促进因素（大数据预测、新零售电商），揭示数字技术与制度安排的协同效应。摘要：

  来源：Technovation

  时间：2026-02-05

• 混合智能能否引发突破性的创新？

  混合智能通过提升知识重组的复杂性和敏捷性促进组织突破性创新，基于知识基础观理论框架，通过280家中国企业的结构方程模型验证，发现知识重组起中介作用，理论贡献在于将混合智能定位为动态知识创造能力。

  来源：Technovation

  时间：2026-02-05

知名企业招聘：