• 在生成式人工智能技术背景下进行的产品线设计

  在当前快速发展的科技背景下，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）正逐渐成为推动生产力和创新的重要力量。随着经济的持续增长，技术对各行各业的影响日益加深，尤其是在制造业和产品设计领域，GAI的应用正在重塑传统的生产流程，开辟出新的可能性。本文旨在探讨GAI技术在产品设计中的实际应用，以及其在不同分销合同下的战略互动效应，特别是在产品线设计方面的表现。GAI技术作为人工智能领域的一个分支，其核心在于利用学习和智能算法，通过生成模型实现特定目标的最大化。近年来，GAI技术的迅速进步已经渗透到商业和日常生活的多个层面，特别是在产品开发和设计过

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-10-17

• 利用数字孪生和动态调度技术提升人机协作效率

  Industry 5.0标志着工业领域的一次深刻变革，它强调以人类为中心、具有韧性和可持续性的生产系统。这种转变的核心在于数字孪生技术的应用，它通过实时预测和指导性分析，提升决策能力，增强系统的可见性、透明度和协作性。数字孪生不仅能够处理工业系统中的复杂数据，还能实现人与机器之间的无缝协作，从而应对现代工业中出现的关键挑战。本文探讨了数字孪生在运营决策中的变革作用，重点在于其优化流程、促进人与机器人协作的能力。通过宏观层面的任务调度与微观层面的实时控制相结合，数字孪生提供了一个强大的框架，使人类与机器人能力能够协同工作，同时减少人的疲劳，提高决策透明度。本文还强调了数字孪生在数字转型、优化和人

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-10-17

• 利用连续-非连续单元方法研究软硬互层抗倾岩坡在岩石劣化作用下的失稳行为

  在长江三峡库区，反倾岩质边坡的变形与破坏一直是地质灾害研究的重要课题。随着三峡水库的运行，水位的周期性波动对岩体结构产生显著影响，特别是位于水位波动带（HFB）的岩体。这一区域的岩体由于经历多次干湿循环，其物理力学特性会逐渐退化，进而对边坡的稳定性造成威胁。针对这一问题，本研究采用连续-离散元方法（CDEM）对三峡库区软硬互层反倾岩质边坡（SHIADRSs）在HFB岩体退化条件下的破坏行为进行了深入分析。研究结果表明，SHIADRSs可能表现出三种破坏模式：（1）坡脚发生破坏，而上部保持稳定；（2）坡脚破坏伴随上部逐渐变形；（3）经过几次干湿循环后，整个边坡发生破坏。通过分析，研究还识别出两种

  来源：Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering

  时间：2025-10-17

• 采用分数阶建模方法研究无砟轨道上全断面沥青混凝土防水层的动态响应

  沥青混凝土全断面防水层（FACWL）因其在铁路道床中表现出的卓越抗冻胀和融冻弱化性能，受到广泛关注，特别是在季节性冻土地区。这种结构不仅有效减少了水的渗透，还提升了轨道结构的整体稳定性，从而降低了因振动和温度变化带来的潜在风险。为了更深入地理解FACWL在实际运行中的动态特性，研究人员采用了一种分数阶本构模型，用于描述沥青混凝土的粘弹性行为，并结合了车辆—轨道耦合的有限元（FE）模型，通过实验和现场测试对模型进行了验证。研究结果显示，应用FACWL能够显著降低各结构层的垂直动态响应，特别是道床表面层的垂直峰值加速度，在正负方向上的降幅均超过30%。此外，FACWL底部的拉伸应变保持在相对较低的

  来源：Engineering

  时间：2025-10-17

• 由人工智能和生物技术驱动的、用于设计能够产生生物氢的微生物群落的数字方法

  生物氢气（Biohydrogen）作为一种清洁能源，正逐渐成为全球能源转型的重要支柱。随着碳中和目标的推进，氢气被视作实现难以电气化行业脱碳的关键载体，例如重工业、长途运输和化工原料生产。据国际能源署（IEA）预测，到2050年，全球氢气需求将从2020年的不足9000万吨增长至5.3亿吨，而到2060年，多样化的氢气生产方式有望减少碳排放高达96%，使其在可再生能源领域占据显著优势。然而，氢气的大规模应用仍面临诸多挑战，包括高压缩和液化成本、基础设施不足、安全和监管漏洞以及价格壁垒。尽管如此，随着各国对能源独立和可持续发展的重视，绿色氢气已逐渐成为可再生能源整合、创新和全球竞争力的重要组成部

  来源：Engineering

  时间：2025-10-17

• 基于固体氧化物电解器技术的氢基多能源系统的优化设计与建模，同时考虑效率衰减问题

  随着全球对清洁能源需求的不断增长，氢能源作为一种可持续的能源载体，正在成为实现碳中和目标的重要手段。特别是在多能源系统（MES）中，固体氧化物电解池（SOEC）技术因其在高温条件下的高效率而受到广泛关注。然而，如何在系统层面实现SOEC与其它能源组件（如联合供能供热（CHP）单元、电池储能系统（BESS）以及氢储能）的高效整合，同时优化经济性能和降低碳排放，仍然是一个复杂而关键的问题。本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）模型，用于分析和优化氢基多能源系统的组件设计与运行。模型特别引入了SOEC的三状态运行机制，即“关闭”、“待机”和“运行”状态，以更准确地模拟其热惯性和启动阶段的限制。这

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-10-17

• 综述：元宇宙在语言教育中的应用：一项批判性文献综述及教学创新的综合框架

  近年来，随着科技的迅速发展，"元宇宙"（metaverse）这一概念逐渐进入人们的视野，并成为教育领域的一个热门话题。元宇宙被描述为一种将物理世界与数字世界深度融合的沉浸式虚拟环境，它通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术手段，为学习者提供更加互动和真实的学习体验。在语言教育中，元宇宙被认为能够通过其独特的沉浸性、社交性和持续性等特征，为学习者创造更贴近实际语言使用情境的环境。然而，尽管元宇宙在教育领域受到广泛关注，其概念和应用仍然存在一定的模糊性和争议。当前的研究表明，元宇宙在语言教育中的应用主要集中在虚拟场景的构建、互动教学模式的探索以及学习者参与度的提升等方面。例

  来源：Educational Research Review

  时间：2025-10-17

• 用于逆矩阵无关的广义学习系统的高效增量学习方法

  Broad Learning System（BLS）及其变体作为一种具有信息融合能力的分析性增量学习方法，近年来在单次训练（one-epoch training）中受到了广泛关注。然而，现有的基于逆矩阵的增量BLS算法在处理同时添加数据和节点，或面对大规模、不确定规模的数据流时，存在准确率低和计算成本高的问题。本文提出了一种新的解决方案——逆矩阵自由的广义学习系统（Inverse Matrix-Free Broad Learning System, InvF-BLS），通过一种理论上的重构方式，将BLS的最小二乘优化问题转化为半正则方程，从而避免了逆矩阵的计算。这种方法不仅提升了计算效率，还增

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-17

• 统一的层次化对比学习方法在视频字幕生成中的应用

  广泽陈、春宇雷、朱林刘、C. L. Philip 陈和海伟孙等研究者近期提出了一种名为“逆矩阵自由广义学习系统”（Inverse Matrix-Free Broad Learning System, InvF-BLS）的新方法，旨在解决传统广义学习系统（Broad Learning System, BLS）及其变体在处理增量学习时所面临的计算效率低下和数值不稳定性等问题。BLS作为一种具有信息融合能力的分析性增量学习方法，因其能够在单次训练中完成模型的更新，而受到广泛关注。然而，现有的基于逆矩阵的增量BLS算法在面对大规模或不确定规模的数据流，尤其是在同时添加数据和节点时，往往表现出较低的精度

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-17

• 针对电子病历中存在结构化缺失的多源纵向数据，基于时间感知的注意力机制深度表示学习方法

  在现代医疗环境中，电子病历（Electronic Medical Records, EMR）已经成为临床研究和患者管理的重要数据来源。EMR包含多种类型的数据，如诊断代码、生命体征、实验室检测结果、用药历史和手术记录等，这些数据通常来源于不同的系统，并且在时间上具有不规则性。这种结构化缺失（structured missingness）和多源异构性给构建有效的临床预测模型带来了巨大挑战。传统的数据融合方法往往难以捕捉不同数据源之间的复杂关系，尤其是在处理时间序列数据时，如何应对不规则采样和缺失模式成为关键问题。为了克服这些挑战，本研究提出了一种基于时间感知注意力机制的深度学习框架，旨在有效处理

  来源：Information Fusion

  时间：2025-10-17

• 利用去中心化联邦学习与差分隐私技术实现数据安全、隐私保护的电动汽车电池故障检测

  随着全球对环境保护和可持续发展的重视，电动车辆（Electric Vehicles, EVs）的普及已成为实现碳中和目标的重要途径。然而，电动车辆的核心部件——锂离子电池的安全性问题，依然是制约其大规模应用的关键因素。电池在运行过程中可能因制造缺陷或使用不当而产生故障，这些故障不仅会影响电池的性能，还可能引发严重的安全事故，如热失控导致的爆炸、火灾等。因此，建立一种高效的电池故障检测机制，对于保障用户安全、推动电动车辆行业发展具有重要意义。传统的电池故障检测方法主要依赖于集中式的数据驱动模型，这类方法通常需要大量的历史数据进行训练，以提升检测的准确性。然而，随着数据量的增加，集中式系统面临着诸

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2025-10-17

• 解锁超级电容器的快速充电技术：离子传输与存储的协同工作机制

  梁成林|傅江林|唐胜达|李继业|段攀|徐帅凯|冯光|卜永峰|莫唐明广西大学机械工程学院，中国南宁市530004摘要对于基于碳的超级电容器而言，介孔在实现快速充电/高倍率性能与高电极密度之间的平衡至关重要。然而，介孔内离子传输和存储的机制通常被简化为离子缓冲池的描述或孔径限制效应的减弱。在此，我们通过将介孔电极的恒电位分子动力学模拟与实验电化学研究相结合，提出了一个全面的离子传输和充电动态模型。定量模拟结果与实验结果一致，表明介孔的充电动态和倍率性能显著优于微孔。超越传统认知，我们提出了一种扩散层与Stern层之间的新型“任务共享”机制，这种机制解释了介孔卓越的离子传输特性。具体而言，扩散层中的

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2025-10-17

• 通过射频等离子体技术改性的TiO₂纳米管，用于提升太阳能驱动的水分解效率

  在当前全球对可持续发展的关注日益增强的背景下，如何有效治理工业废水并开发清洁可再生能源成为科研与工程领域的重要课题。在这一领域，光催化技术因其在分解有害有机污染物和促进水分解产生氢气方面的潜力，逐渐成为研究热点。Nb₂O₅作为一种常见的n型半导体材料，因其优异的热稳定性、化学稳定性以及非毒性特性，被广泛应用于光催化反应中。然而，其固有的宽带隙（2.9–4.0 eV）限制了其在可见光范围内的光响应能力，同时其载流子（电子与空穴）的快速复合也影响了光催化效率。因此，研究如何通过掺杂手段优化Nb₂O₅的光催化性能，成为提升其在环境治理和能源生产中应用价值的关键。本研究采用了一种简单且高效的共沉淀法，

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-17

• 铌酸盐（Nb₂O₅）中Ta和Cd的新型双重掺杂方法制备出中空球体，这些球体在染料降解和氢气生成方面表现出优异性能：实验与理论分析

  本研究围绕一种新型材料——铌酸盐（Nb₂O₅）的制备及其与钽（Ta）和镉（Cd）共同掺杂后的性能变化展开。通过一种简便的共沉淀法，研究人员成功合成了纯 Nb₂O₅ 以及不同掺杂比例的 Ta 和 Cd 共掺杂 Nb₂O₅ 纳米颗粒，旨在评估这些材料在光催化降解甲基蓝（Methylene blue, MB）染料方面的有效性。研究结果表明，通过合理控制 Ta 和 Cd 的掺杂浓度，可以显著改善材料的光催化性能，并在废水处理和氢气生产等应用领域展现出广阔前景。全球范围内，可持续发展议题已经成为各国政府、科研机构以及企业关注的重点。其中，光催化技术因其在环保领域的潜力而受到高度重视。光催化过程能够将有害

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-10-17

• 利用延时孔隙地震测试技术监测注入的二氧化碳（CO₂）的迁移情况，该技术结合了井下数字地震采集系统（DAS）接收器和电火花源

  本研究聚焦于二氧化碳（CO₂）注入监测技术，特别关注了时间推移法（time-lapse）的交叉孔地震监测（crosshole seismic monitoring）方法。该方法在地质结构监测与验证方面具有重要价值，尤其是在评估CO₂在地下储层中的分布和迁移行为时。研究团队在澳大利亚维多利亚州的CO₂CRC Otway国际测试中心开展了一项实验，通过将高频率的地下地震源与分布式声学传感器（DAS）结合，成功监测到注入的16吨CO₂在浅层地下的动态变化。这一成果不仅为碳捕集与封存（CCS）技术提供了新的监测手段，也为未来在更广泛的地质应用中奠定了基础。### 一、研究背景与意义随着工业化进程的加快

  来源：International Journal of Greenhouse Gas Control

  时间：2025-10-17

• 结合两种水相分类方法，对各种水体中的悬浮颗粒物浓度进行半解析估算

  本研究探讨了如何通过结合两种水体分类方案，提高悬浮颗粒物（SPM）浓度估计的准确性。SPM是水体中重要的物质，其浓度对水体的生物地球化学循环、生态系统生产力和碳固存等过程具有显著影响。然而，由于SPM的浓度不仅受水体光学特性影响，还受到颗粒物组成（有机主导或矿物主导）和有色溶解有机物（CDOM）等因素的制约，因此在多种水体环境中使用单一算法难以准确估计SPM浓度。为了解决这一问题，本研究提出了一种半分析方法，结合了光学水体类型（OWT）分类方案和颗粒物组成（PC）分类方案，以提升SPM浓度的估算精度。### 研究背景与意义悬浮颗粒物在水体中广泛存在，其浓度变化对水体的光学特性、生态系统的生产力

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-10-17

• 一项多方法研究，评估了从基于生成代理的模型中推断隔室模型参数的方法

  在当前的研究中，我们探讨了两种常用的模型校准方法——优化方法和贝叶斯方法——在对真实数据进行建模时的表现。研究通过使用基于代理的模型生成合成数据，从而为校准过程提供了一个更清晰的场景，特别是在考虑接触模式变化对疾病模型参数的影响方面。这种方法允许我们评估模型校准结果在不同条件下如何变化，为理解如何从真实世界数据中解释校准参数提供了重要的参考。### 校准方法的比较校准的目标是找到能够最好地拟合真实数据的模型参数。两种方法分别代表了不同的技术路径：Nelder-Mead是一种优化方法，它通过直接搜索来最小化观测数据与模型预测之间的差异；而Hamiltonian Monte Carlo（HMC）则

  来源：Infectious Disease Modelling

  时间：2025-10-17

• 综述：有组织的乳腺癌筛查：关于乳腺断层合成技术的最新进展

  作者：Foucauld Chamming、Mariya Renaud、Florian Deleau、Rachelle Dourmap、Azure Meurgey、Marie-Pierre Depetiteville单位：Bergonié研究所放射成像科，地址：法国波尔多Argonne路229号，邮编33000摘要近年来，断层合成技术已成为乳腺成像领域不可或缺的工具。在筛查应用中，它与乳腺X光摄影相结合，不仅提高了癌症的检出率，还降低了召回率。然而，这种优异的性能是以增加辐射剂量为代价的。这一问题可以通过用合成二维图像替代乳腺X光片来解决。不过，如果仅依赖断层合成技术和合成二维图像来进行系统性筛

  来源：Imagerie de la Femme

  时间：2025-10-17

• 融合-分割协作学习方法在无监督可见光-红外人体重识别中的应用

  在当今智能监控技术迅猛发展的背景下，人脸识别与重识别技术成为了提升系统性能的重要手段。尤其是在可见光与红外图像跨模态识别领域，由于不同光照条件下的图像特征存在显著差异，如何实现两种模态图像之间的准确匹配成为研究的热点。可见光与红外图像跨模态重识别（Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification, UVI-ReID）任务旨在在不依赖人工标注标签的前提下，实现对同一身份个体在可见光和红外图像之间的识别与匹配。这类方法广泛应用于夜间监控、恶劣天气环境下的目标识别等场景，具有重要的现实意义。然而，现有的UVI-ReID方法在提升识别性能的同

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-10-17

• PSTF-AttControl：无需针对每个受试者进行个性化调整的图像生成技术，能够控制面部特征的表现

  刘翔|刘兆祥|胡欢|王志鹏|陈平|陈泽洲|王凯|连世国中国联合通信数据智能部门，北京，100013，中华人民共和国摘要个性化图像生成的最新进展显著提高了面部身份的保真度，尤其是在娱乐和社交媒体等领域。然而，现有方法仍然难以实现无需针对每个主体进行微调（PSTF）即可精确控制面部属性的目标。基于调优的技术（如PreciseControl）在提供对面部特征的细粒度控制方面显示出潜力，但它们通常需要广泛的技术知识和额外的训练数据，这限制了其普及性。相比之下，PSTF方法通过仅使用单一面部输入即可生成图像来简化这一过程，但它们缺乏对面部属性的精确控制。在本文中，我们介绍了一种新的PSTF方法，该方法能

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-10-17

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