• 综述：微小物体检测：技术、挑战与未来方向的深入研究

  本文系统综述了微小物体检测领域的研究进展，涵盖挑战、方法（训练策略、GAN、区域提案等）、评估指标（准确率、mAP）及多个数据集（AI-TOD、WiderFace等）。重点分析了Transformer模型在微小物体检测中的应用，并总结了九类核心检测技术，提出了未来研究方向。

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-02-14

• 基于改进的贝叶斯方法，对一种仿生设计的进料间隔器进行优化，以实现高渗透率的反渗透海水淡化

  生物启发的V型流道设计通过耦合高精度CFD模拟与多目标贝叶斯优化框架，实现了反渗透膜通道中压力降与传质系数的协同优化，生成帕累托前沿下的低压降、高传质及折中设计方案，分别降低61%压力、提升161%传质系数和103%传质效率，为高效低能耗海水淡化模块设计提供新方法。

  来源：Desalination

  时间：2026-02-14

• ZSM-5蜂窝状整体材料的挤出工艺：确定沸石浆体塑性的系统方法及优化挤出加工性能的策略

  蜂窝状多孔体（HMZs）因可设计通道和均匀活性相分布而适用于高空间流速及磨损环境下的气体吸附与分离。本研究基于应力-变形曲线提出新型塑性评价方法，揭示ZSM-5浆料塑性特征与粘合剂、液固比、真空细化等因素的关系，发现羟丙基甲基纤维素（HPMC）显著提升屈服应力，液固比44.5及真空处理优化挤压试验性能。

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2026-02-14

• 基于高分辨率质谱技术的真空瓦斯油的分子重构

  准确量化分子组成对石油炼制过程建模至关重要。本研究提出基于高分辨率质谱（HRMS）数据的新型真空气体油（VGO）分子重建方法，通过双目标优化策略同时匹配bulk性质与组成相似性，显著提升分子分布预测精度，验证了方法在VGO升级过程中的可靠性和鲁棒性。

  来源：Chinese Journal of Chemical Engineering

  时间：2026-02-14

• 综述：电化学技术中的粘土矿物：在储能和电催化应用方面的最新进展

  黏土矿物凭借独特纳米结构、可持续性和低成本特性，在电化学储能（如锂离子电池、超级电容器）和电催化（析氢/析氧、氧还原反应）领域展现显著优势。其结构-性能关系表明：纤维链层状结构促进导电网络形成并抑制聚集，层状结构优化离子传输。在储能中解决电极膨胀、锂枝晶及多硫化物 shuttle 问题，提升循环稳定性和倍率性能；在催化中通过高比表面积、表面官能团及离子通道增强活性位点分散和电子转移效率。研究为结构设计驱动的性能优化提供新思路。

  来源：Applied Clay Science

  时间：2026-02-14

• 综述：关于从固体废物中制备的功能化生物炭的批判性综述：推动可持续建筑与二氧化碳捕获技术的发展

  碳中性建筑领域生物炭功能化应用研究

  来源：Waste Management

  时间：2026-02-14

• 创新失败、技术商业化与双重能力：将失败转化为成功

  创新失败双元性应对机制及商业化路径研究。基于组织学习理论与双元性框架，揭示企业通过同步实施利用性改进与探索性创新转化失败为技术商业化成功，发现失败激活双循环学习过程，重构资源分配促进双轨能力发展。贡献包括创新失败学习轨迹模型、情境驱动双元性理论及动态能力实证框架。

  来源：Technovation

  时间：2026-02-14

• 从疫情引发的能源危机到新的机遇：在技术创新、能源来源、环境可持续性及经济影响方面获得的宝贵经验

  COVID-19对全球能源市场及经济的影响研究，通过文献计量分析揭示能源危机分类及评估技术缺口，提出整合统计模型、机器学习及小波分析的评估框架，覆盖石油、天然气、电力、水及黄金等战略商品，强调需建立多维度评估体系应对未来能源挑战。

  来源：Sustainable Computing: Informatics and Systems

  时间：2026-02-14

• 通过顺序射频溅射技术在[Cu/W]n多层结构中进行的界面局部应变分析

  多 Cu/W 纳米多层膜制备及其界面应变与力学性能关系研究。通过射频磁控溅射制备不同单层厚度的[Cu/W]_n 薄膜，结合 AFM 和 HRTEM 的几何相位分析，揭示层厚变化引起的界面应变分布规律及其对机械性能的影响。研究表明，单层厚度从 3.45 到 68.33 nm 时，层厚增加导致界面tensile/compressive应变集中，引发晶格畸变和纳米裂纹，硬度与层厚呈非线性关系。采用界面工程调控层厚和应变分布，可优化薄膜力学性能。

  来源：Surfaces and Interfaces

  时间：2026-02-14

• 利用激光诱导的反向传输技术，通过Au/Pd修饰的LIG增强室温下的氢气传感性能

  本研究采用激光诱导石墨烯（LIG）异质结构，结合金和钯纳米颗粒，在石英基底上实现了高性能室温氢气传感器。通过单步直接写入的激光诱导反向转移（LIBT）技术，解决了传统转移方法粘附性差的问题，确保了结构稳定和定义清晰。传感器在0.2%氢气浓度下表现出优异性能，响应时间64秒，恢复时间348秒，稳定性与重复性良好，适用于氢气泄漏检测。

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2026-02-14

• 利用Hermite-Gaussian照明和单像素成像技术，实现动态散射介质辅助的光学加密

  基于Hermite-Gaussian单像素成像与动态散射介质的光学加密方法，提出通过梯度下降算法将两图像参数融合为全息图，结合HG模式与动态散射介质实现秘密图像加密，解密时利用计算全息术重构参数并修正信号，实验验证了方案的有效性和安全性。

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-02-14

• 分布式布里渊光时域分析光纤传感器的快速测量与处理技术的进步：方法、挑战及未来发展方向

  本文综述了分布式布里渊光学时域分析（BOTDA）光纤传感技术快速测量方法的最新进展，包括硬件快速频扫技术、信号检测优化及机器学习算法在数据处理中的应用，分析了当前挑战并展望未来发展方向。

  来源：Optical Fiber Technology

  时间：2026-02-14

• DOC-SOM：基于密度驱动的单类分类方法，结合动态自组织映射技术

  一类分类问题中提出融合动态自组织地图（DBGSOM）与核密度估计（KDE）的DOC-SOM框架，通过SOM压缩数据优化密度建模，结合局部阈值与几何角调整提升边界检测精度，在六大数据集上表现优于ClusterSVDD、OCSVM等传统方法。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-14

• 一种自适应N-BEATS电力负荷预测框架，结合了多尺度建模和概念漂移检测技术

  电力负荷预测中存在多时间尺度依赖和概念漂移问题，本文提出自适应多尺度漂移鲁棒N-BEATS模型，通过结合多头自注意力和稀疏坐标注意力机制，并集成概念漂移检测与自适应参数更新策略，有效提升模型在非平稳环境下的预测精度和鲁棒性。实验表明，该模型在小时级电力负荷数据上的MAE为2.39，MAPE为3.21%，R²达0.978，且具有优异的漂移检测和恢复能力。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-14

• 提升新闻分类效果：基于自适应选择性掩码技术的领域特定引导预训练方法

  新闻文本分类中，预训练语言模型（PLMs）面临任务特定性和标注数据不足的挑战。本文提出在标准预训练和微调间增加领域特定预训练阶段，采用适度规模无监督新闻数据帮助模型获取领域知识，并设计动态掩码关键术语的自适应选择性掩码机制。实验表明该方法在四个基准数据集上平均准确率提升4%，训练效率提高50%，同时具备强泛化能力。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-14

• 从“黑箱”到决策支持：一种基于可解释聚类的集成方法，用于现代电力系统中的动态安全评估

  实时动态安全评估中，传统机器学习模型存在可解释性差的问题。本文提出动态签名分解框架，通过临界清除时间（CCT）聚类故障场景，训练专用集成模型，结合多层级SHAP可解释技术，实现高精度（IEEE 68/127系统F1达0.938-0.950）且物理可解释的实时安全评估。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-14

• 机械化学方法辅助的烧结Nd-Fe-B污泥废料的低温回收

  稀土磁粉废料通过高能球磨辅助钙热还原扩散技术实现低温再生，有效抑制Nd2Fe14B相氧化分解并细化晶粒，揭示机械化学活化与扩散控制的协同作用机制。

  来源：Journal of Magnetism and Magnetic Materials

  时间：2026-02-14

• 通过增材制造技术形成的纳米级层状结构显著提升了AlCoCrFeNi 2.1共晶高熵合金的动态抗损伤性能

  增材制造通过细化AlCoCrFeNi2.1高熵合金片层结构，显著提升其动态抗冲击性能，纳米半共格界面阻碍位错滑移并激活多滑移系，协同作用延缓空泡形核与损伤合并。

  来源：Journal of Materials Science & Technology

  时间：2026-02-14

• 综述：深度学习在金属材料创新中的应用：关于微观结构分析、性能预测及逆向设计的综合综述

  本文系统综述了深度学习（DL）在结构金属材料研发中的创新应用，基于PSPP框架分析其三个关键阶段：1）微观结构自动化分析与三维重构；2）融合多模态数据与物理模型的性能预测；3）面向多目标优化的逆向设计。研究揭示了DL在突破传统方法局限、提升高通量分析效率方面的突破，同时指出黑箱特性、小样本泛化及跨领域整合等瓶颈问题，并提出构建物理驱动型智能闭环平台的未来方向。

  来源：Journal of Materials Science & Technology

  时间：2026-02-14

• 综述：用于改进锂离子电池状态估计和预测的生成式数据增强技术：进展、挑战与未来发展方向

  锂离子电池状态估计与预测中，GANs通过生成合成数据解决数据稀缺、不平衡及域偏移问题，在SOC/SOH/RUL任务中实现17%-90%的误差降低。时间序列GAN和WGAN-GP效果最佳，需优化学习率（0.001）和梯度惩罚系数（λ=10）。研究揭示数据质量、模型鲁棒性、跨域泛化等挑战，提出物理约束、域适应、不确定性量化等六个未来方向。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-02-14

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