• 一种受增材制造技术启发的沙子固定方法

  王明龙|徐龙|李晓珍|李慧|王春风|黄占东|蔡晓兵中国西安交通大学航空航天学院机械结构强度与振动国家重点实验室，西安710049摘要人类生存环境正受到风沙侵蚀导致的荒漠化的严重威胁。然而，目前大多数固沙技术存在效率低、成本高和使用寿命短等问题。本文受到选择性激光烧结3D打印技术的启发，提出了一种通过在沙漠表面烧结微米级棋盘格屏障（MCBs）来固定沙粒的方法。实验表明，MCBs能够有效降低沙粒的传输速率和运动速度，从而在阻挡风沙传输和稳定沙层方面发挥重要作用。我们发现了MCBs增强固沙效果的两个主要机制：（1）MCBs显著减弱了近地表区域的气流速度，并增加了边界层的厚度，从而减少了气流对沙粒的牵

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-11-07

• 综述：钾离子电池中电解质调控与隔膜技术的前景与潜力

  近年来，钾离子电池（KIBs）作为下一代储能技术的潜在选择，受到了广泛关注。其吸引力主要来源于钾元素在自然界中的丰富性、成本效益以及相对较低的氧化还原电位。尽管早期研究主要集中在提升高性能电极材料，但如今人们逐渐认识到，电解质工程在影响KIBs的电化学稳定性、离子导电性、安全性和整体性能方面同样关键，而这一方面却常常被忽视。本综述涵盖了KIBs电解质配方和设计策略的最新进展，强调了电解质在提升KIB技术能力和可靠性中的核心作用。我们探讨了指导电解质开发的基础原理和概念，包括特定添加剂的选择。此外，我们还回顾了固态电解质技术的进展，旨在推动下一代KIBs的发展。除了电解质配方，我们还分析了隔膜材

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2025-11-07

• 综述：电子汽油技术路线、经济可行性及环境性能

  在当前全球碳中和目标日益迫切的背景下，交通运输领域作为温室气体排放的主要来源之一，亟需探索新的减排路径。尽管电动汽车（BEV）被视为实现交通脱碳的关键手段，但现实情况是，到2050年，仍将有超过5亿辆搭载传统内燃机（ICE）的轻型道路车辆在运行。这些车辆不仅在技术上难以迅速淘汰，而且在一些地区，由于电动汽车的普及和基础设施建设面临经济与物流上的障碍，使得它们的替代变得尤为复杂。因此，开发一种能够与现有基础设施兼容、且具备低碳特性的液体燃料成为关键。e-gasoline作为一种合成液态碳氢燃料，是e-fuels（包括e-diesel、e-kerosene和e-jet fuel）的重要组成部分，提

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-11-07

• 在电网和技术限制下，大规模交通电气化的效果有限：墨西哥的氢能发展路径

  这项研究探讨了墨西哥大规模交通运输电气化的可行性，特别关注了电池电动汽车（BEVs）与基于氢气的替代路径之间的比较。研究的核心在于评估在现实电网约束下，这些技术如何影响能源需求、排放以及车辆行驶范围。研究团队通过六座城市的实际数据，采用“从井到轮”（well-to-wheel）分析方法和硬件在环（hardware-in-the-loop）模拟，对BEVs、燃料电池混合电动汽车（FCHEVs）、氢内燃机和e-fuel车辆在集中式和分布式场景下的表现进行了深入探讨。在当前的电网条件下，BEVs虽然具备较高的能源利用效率（达到31.2%），但要实现30%的车队渗透率，就需要16.3%的电网容量，而F

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-11-07

• 将眼动追踪技术与气相色谱-质谱联用技术相结合，以探究烹饪过程中产生的洋葱（Allium cepa L.）挥发性化合物对视觉注意力和食物选择行为的影响

  洋葱（Allium cepa L.）作为一种常见的蔬菜，不仅在日常饮食中占据重要地位，也在许多文化中被视为具有特殊价值的食材。近年来，随着对感官体验和食品选择机制研究的深入，越来越多的学者开始关注气味与视觉之间的跨模态交互作用。本研究通过结合眼动追踪技术和气相离子迁移谱（GC-IMS）挥发性成分分析，探讨了不同烹饪方式下洋葱的气味如何影响视觉注意力，从而引导食物选择行为。洋葱在烹饪过程中会发生一系列复杂的化学变化，这些变化不仅改变了其外观和口感，还显著影响了其挥发性物质的组成。通过对比不同烹饪方式下的洋葱样本，研究发现，煮熟和烤制的洋葱含有更多的挥发性化合物，且它们的风味成分较为相似。这表明，

  来源：International Journal of Gastronomy and Food Science

  时间：2025-11-07

• 一种用于为意大利住宅砖石建筑遗产选择最佳地震风险缓解策略的方法论

  意大利作为欧洲地震活动最频繁的国家之一，长期以来面临着地震带来的巨大破坏性影响。历史上，地震灾害不仅造成了严重的人员伤亡，也带来了沉重的经济损失。特别是在住宅建筑领域，大量未加固的砖石结构建筑成为地震风险的主要来源。这类建筑多为历史建筑或上世纪60、70年代建造的普通住宅，由于其建造标准和抗震能力相对较低，地震发生时更容易受损。因此，如何有效提升这些住宅建筑的抗震性能，成为政府和相关机构亟需解决的问题。近年来，意大利政府在地震灾害的应对上投入了大量资源，然而地震造成的损失依然显著。据相关研究显示，过去50年间，意大利因地震造成的经济损失已达到约1800亿欧元，相当于每年约36亿欧元的损失。这一

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-11-07

• 混合方法在洪水预警指标中的应用：结合流体动力学建模与社区参与——以哥伦比亚马尼萨莱斯为例

  洪水作为一种自然灾害，是全球范围内最常见的灾害之一。在21世纪，洪水事件的频率和强度都在不断上升，这与土地利用和覆盖变化以及气候变化密切相关。在2023年，全球记录了164次洪水事件，占所有自然灾害的41%，这些事件对社区造成了广泛的影响。因此，洪水治理成为科学界和学术界关注的核心议题之一。特别是在哥伦比亚，洪水被认定为最严重的社会经济灾害，其影响深远且复杂。然而，传统的洪水风险评估方法往往忽视了社区的脆弱性，这种脆弱性主要体现在社会结构、社区对灾害的易感性以及在面对灾害时的适应能力上。为了应对洪水带来的影响，多种措施被实施，其中早期预警系统（EWS）被认为是最有效的手段之一。EWS旨在通过提

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-11-07

• 确定富铌含煤地层中金红石来源的方法：结合微量元素地球化学与机器学习的技术

  郝慧迪|邱波|黄文辉|王兆国|秦斌超|黄凌浩中国地质大学（北京）能源资源学院，北京 100083，中国摘要二氧化钛（主要是金红石）是含煤地层中铌的重要储库，然而其来源的区分在方法上仍然具有挑战性。本研究通过集成机器学习和金红石微量元素地球化学方法，为鄂尔多斯盆地中富含铌的序列（煤、硬煤、泥岩）建立了一个稳健的金红石来源区分框架。利用激光拉曼光谱（LRS）、电子探针微分析（EPMA）和激光烧蚀-电感耦合等离子体质谱（LA-ICP-MS）进行的综合分析表明：LRS识别出金红石是主要的Ti相，而锐钛矿含量较少；微量元素图谱显示，煤中的金红石富集V-Nb-Zr-Cr，而硬煤/泥岩中的金红石富集Si-V

  来源：International Journal of Coal Geology

  时间：2025-11-07

• 综述：关于基于社交媒体的洪水灾害信息学的系统评价：方法、技术及应用

  随着气候变化和城市化进程的加快，洪水灾害的发生频率和严重程度在全球范围内显著上升，这使得传统的洪水监测方法面临诸多挑战。社会媒体的广泛应用为洪水灾害的感知和管理提供了新的视角，催生了一种基于社会媒体的洪水灾害信息学框架。本文系统回顾了2004年至2024年间发表的607篇相关文献，旨在揭示利用社会媒体大数据进行洪水灾害管理的研究进展。通过构建一个涵盖“方法-技术-应用”的全链条洪水信息学框架，本文强调了社会媒体数据在洪水信息处理中的流程，涉及社会媒体数据分析、洪水事件检测、洪水情况感知、洪水风险地图和应急响应实践等多个方面。文献综述表明，社会媒体已被证明在弥补传统洪水监测方法的不足方面具有显著

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-11-07

• 一种基于对数线性分析的方法，用于通过诊断代码合并来规范住院费用模型的规则化处理

  在医疗健康领域，成本模型的构建对于预测和分析医疗支出具有重要意义。这些模型通常用于估算、分析和理解医疗支出的模式，它们为政策制定者和研究人员提供了关键的工具。然而，使用大量详细的国际疾病分类第十版（ICD-10）诊断代码的成本模型常常会产生不稳定的结果，而这种不稳定性背后的成因尚未被充分理解。本研究通过引入一种数学框架，将模型系数的变异性与诊断代码的不均衡分布以及回归模型的结构联系起来，为这一问题提供了新的视角。我们提出了一种透明的方法，通过分层截断将相似的诊断代码合并，从而提高系数的稳定性。使用医疗保险数据，我们展示了这种方法如何明确地揭示代码细节与模型可靠性之间的权衡，为基于诊断的成本建模

  来源：Healthcare Analytics

  时间：2025-11-07

• 策略、扫描与评估如何影响医院在技术方面的决策？来自荷兰医院的一项定性研究的见解

  玛丽亚·皮内利（Maria Pinelli）| 马西娅·图默斯（Marcia Tummers）| 简妮克·格鲁特斯（Janneke Grutters）拉德布德大学医学中心（Radboud University Medical Center）摘要背景技术的快速发展影响着医疗系统的质量和可持续性。关于技术采购和采用的决策由医院内部不同层级的各方参与者做出。目的本研究的目的是了解医院在技术方面的战略、筛选和评估流程，并识别其中存在的趋势和挑战。方法通过半结构化访谈收集数据，探讨医院的战略、筛选和评估流程，并通过主题分析进行深入研究。受访者包括来自荷兰7家不同医院的董事会成员、医生、医学物理师、首席信

  来源：Health Policy

  时间：2025-11-07

• 基于多源数据和投票集成方法识别山区城市的功能区：以中国重庆为例

  在现代城市化进程不断推进的背景下，城市功能区的识别已成为城市规划、发展和资源管理中的重要环节。城市功能区不仅是城市空间结构的核心组成部分，还承载着多样化的社会经济活动，对于优化城市功能布局、提升城市运行效率以及推动可持续发展具有重要意义。然而，当前大多数研究集中在平原城市的功能区识别上，针对山地城市的研究相对较少。这主要是因为山地城市由于地形复杂、空间结构多样，使得传统方法在识别过程中面临诸多挑战。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于多源数据融合与多数投票集成方法的城市功能区识别框架。该框架结合了建筑形态、兴趣点（POI）标签属性以及高分辨率遥感影像等多类数据，通过特征降维和集成学习方法，实

  来源：Habitat International

  时间：2025-11-07

• 一种智能的数字孪生方法，用于在不确定环境中优化多渠道供应链

  随着全球市场环境的不断变化和消费者需求的多样化，供应链管理面临着前所未有的挑战。传统的供应链优化方法通常基于确定性假设，但在实际运营中，数据的不确定性、市场需求的波动以及供应链各环节的复杂性使得这些方法难以满足现实需求。因此，研究者们正在探索更加灵活和智能的优化框架，以应对这些复杂性。本文介绍了一种基于认知数字孪生（CDT）的多目标优化框架，结合了D-数模型，旨在提升供应链在不确定性条件下的决策质量与系统韧性。D-数模型是Dempster-Shafer理论的扩展，能够处理不完整、不一致和非排他性信息，而认知数字孪生则通过引入人工智能和实时数据分析，使系统具备自我学习和适应变化的能力。这种结合不

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-11-07

• 利用多时相InSAR技术分析地震前兆变形

  在研究地震前的地表变形时，科学家们发现这些变形模式为理解地震活动的前兆提供了关键信息。这种地表变形的监测对于地震机制、断层过程和可能的前兆识别至关重要。为了实现这一目标，研究者采用了一种结合多种技术的方法，其中包含了合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术，这是一种能够以高精度测量地表变形的强大工具。InSAR技术通过分析从卫星平台获取的合成孔径雷达（SAR）图像的相位差异，从而获得地表位移数据。这种技术特别适用于大规模区域的地表变形监测，并且可以用于地震前、地震期间以及地震后的情况。研究者选择了在土耳其地震发生前后的40幅Sentinel-1 SAR图像，这些图像以12天的周期重复获取，覆盖了

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2025-11-07

• 一种受强化学习启发的高效认知无线电网络路由方法

  摘要 引言：认知无线电网络（CRNs）的一个基本特征是其动态的运行环境，其中网络条件（如主要用户（PUs）的活动）会随时间不断变化。当次要用户（SUs）正在进行通信时，如果主要用户重新出现在次要用户的信道上，次要用户就需要 vacate 该信道并切换到另一个可用的信道。因此，在 CRNs 中找到一条能够减少频繁信道切换的稳定路径是一项具有挑战性的任务。 方法：现有的减少主要用户干扰的解决方案往往忽略了节点在形成簇时的能耗问题，仅关注簇中公共信道的最小数量。因此，这

  来源：Recent Advances in Computer Science and Communications

  时间：2025-11-07

• “谁生活在未来？”：一套工具包，用于构想包容性和后人类主义未来的角色，作为设计虚构故事的方法

  设计未来作为一种探索可能性的方法，正逐渐成为当代设计领域中一个重要的研究方向。设计未来不仅仅是对未来的预测，更是一种构建和塑造未来愿景的实践。随着社会和技术的不断发展，设计未来研究越来越关注如何通过不同的视角和方法，探索更加多元和包容的未来图景。在这个背景下，设计虚构（design fiction）作为一种特殊的实践方式，被广泛用于激发对社会技术系统、文化规范以及社会各方面的反思。设计虚构通过设想和模拟替代性未来，使人们能够更深入地理解当前的社会状况，并对未来的可能性进行批判性思考。然而，尽管在设计虚构的叙事过程中，人物扮演着至关重要的角色，但目前的研究却较少关注未来人物的创造，尤其是从包容性

  来源：Futures

  时间：2025-11-07

• 基于内核的方法在性能时间序列中实现精确的稳态检测

  在系统性能分析中，准确检测时间序列中从“预热”阶段过渡到“稳态”阶段是一个关键问题。这种检测对于性能基准测试的有效性至关重要，因为如果检测过早，可能会包含不稳定的数据点，导致分析结果偏差；而检测过晚则可能导致遗漏准确数据或浪费不必要的测试时间。本文提出了一种基于核方法和统计分析的新型稳态检测方法——Kernel-based Kelly’s Steady State Detection（KB-KSSD），旨在提高稳态识别的准确性和可靠性，同时减少因预热和稳态转换的误判而导致的误差。### 研究背景与挑战在实际运行系统中，性能指标的时间序列通常呈现出两种阶段：一是“预热”阶段，此时系统处于不稳定状

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-11-07

• VLCA：利用跨注意力学习的视觉-语言特征增强方法进行面部表情识别

  面部表情识别（Facial Expression Recognition, FER）是一项复杂且具有挑战性的任务，主要因为面部表情具有高度的内在可变性，且需要在多种实际条件下实现稳健的情感分类。尽管近年来在FER领域取得了显著进展，但如何在真实场景中准确捕捉细微和复杂的情感变化仍然是一个难题。传统方法主要依赖于视觉特征，如使用卷积神经网络（CNN）或Transformer架构提取面部图像的局部和全局特征，以进行情感分类。然而，这些方法在处理模糊、微妙或精细的表情时往往表现不佳，因为它们未能充分利用更高层次的语义信息。此外，单一模态的FER模型在面对遮挡、头部姿态变化以及光照条件差异等现实挑战时

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-11-07

• 可靠的分布式镜像学习技术，用于实现安全且私密的多智能体协同

  在现代技术迅猛发展的背景下，物联网（IoT）系统正变得越来越复杂、动态和分布式。在这样的环境中，智能代理需要实现高效且自主的协作。多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）作为一种新兴的技术，正在成为实现这一目标的重要手段。MARL使多个智能体能够在不依赖外部干预的情况下，通过自身的经验学习出最优的行为和交互策略。然而，尽管MARL在模拟环境中取得了显著成果，其在真实世界中的应用仍然面临诸多挑战，特别是隐私保护和对恶意攻击的防御能力。当前的MARL研究存在一个根本性的三难困境：如何在保证收敛性、可验证性和隐私性这三个方面实现同步。传统的

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-07

• 快速高阶对称差分解析能量谱峰度方法在风电传动链故障定位中的应用

  风力涡轮机作为可再生能源系统中的关键设备，其运行状态直接影响能源转换效率和系统稳定性。其中，传动系统（drivetrain）作为涡轮机的核心组成部分，承担着将风能转化为机械能的重要任务。然而，由于复杂的运行环境和机械部件的长期磨损，传动系统极易出现异常情况，例如轴承故障、齿轮损坏等。因此，实现对传动系统故障的准确诊断和精确定位，对于提高设备维护效率、降低停机损失具有重要意义。传统的故障检测方法主要依赖于设备内部的传感器数据，包括振动、温度和油液状态等。虽然这些方法在一定程度上能够反映设备的运行状况，但在复杂工况下往往受到环境噪声和非周期性冲击的干扰，导致检测精度下降。近年来，随着非接触式监测技

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-11-07

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