• 飓风灾后自适应数据采集框架：基于NSGA-II优化与概率梯度提升的快速损伤评估创新研究

  文献综述（Literature Review）长期以来，灾害损伤评估研究主要聚焦于灾前脆弱性模型（fragility models）开发，用于应急 preparedness。这类研究通常通过给定灾害强度（如地震震动、风速、洪水深度）预测结构损伤期望值。部分研究分析了设施整体结构，例如大坝（Alembagheri & Ghaemian, 2013）、发电厂（Levy et al., 1999）等。研究目标（Objective）本研究的核心目标是开发并实证检验一种用于灾后快速损伤评估的自适应数据采集流程。该框架旨在通过精准定位信息量最大的区域，最大化信息增益（information gai

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-10-06

• 通过氧化石墨烯复合材料实现NiAl LDHs的创新水热合成及其电化学性能的提升

  本研究围绕层状双氢氧化物（LDHs）在超级电容器电极材料中的应用展开，重点探讨了纯NiAl LDHs与NiAl LDHs/GO复合材料的制备方法及其性能差异。通过采用水热法，研究人员成功合成了这两种材料，并对其物理化学性质和电化学性能进行了系统的对比分析。研究发现，当镍与铝的摩尔比为3:2时，纯NiAl LDHs材料表现出最佳的电化学性能。在电流密度为1 A·g⁻¹的条件下，其比电容达到了1962 F·g⁻¹。而当引入了25 mL浓度为0.5 mg·mL⁻¹的GO后，NiAl LDHs/GO复合材料的比电容进一步提升至2209 F·g⁻¹，相较于纯NiAl LDHs提升了12.6%。这一性能的

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2025-10-06

• 温室覆盖系统在能源效率与太阳辐射调控中的评估：一项技术综述

  在现代农业体系中，温室作为全年作物生产的核心设施，其覆盖系统的选择直接关系到内部微气候调控、能源消耗与作物生长效率。理想的覆盖材料需平衡隔热性能、光线透射特性与耐久性，而当前市场上从传统玻璃到功能性聚合物涂层等多种材料并存，其性能差异及适用场景缺乏系统评估。尤其随着全球能源成本攀升与可持续农业需求增长，如何通过材料创新实现能耗降低与光合效率提升已成为关键课题。在此背景下，宾夕法尼亚州立大学建筑工程系的Enhe Zhang、Mohammad Elmi、Anwar Jahid、Qiuhua Duan和Julian Wang团队在《Green Technologies and Sustainabil

  来源：Green Technologies and Sustainability

  时间：2025-10-06

• 验证用于评估与肛门括约肌产科损伤相关的技术能力的评估量表

  Fuss Eva | Piemont-Schwartz Lucie | Gabriele Victor | Akladios Cherif | Lecointre Lise妇科外科服务部门，Hautepierre医院，斯特拉斯堡地区大学医院（CHRU de Strasbourg），法国斯特拉斯堡摘要目标 — 本研究的目的是制定并验证一套针对肛门括约肌产科损伤（LOSA）修复技术的客观、结构化的评估工具（OSATS）。材料与方法 — 为多家妇产科医院的医生提供了包含模拟缝合练习的教学项目。这些缝合练习被拍摄下来，并由三位专家根据OSATS评估标准进行了两次评估。通过比较各次评估的分数，来评估该评

  来源：Gynécologie Obstétrique Fertilité & Sénologie

  时间：2025-10-06

• 利用热解-气相色谱-质谱法对多种水基样品中的微塑料进行鉴定和定量：方法性能评估、环保性分析及实际样品处理

  ### 研究背景与意义微塑料是一种广泛存在于环境中的微小合成颗粒，其尺寸范围从5毫米到1纳米。近年来，由于其对生态系统和人类健康的潜在影响，微塑料污染已成为全球关注的焦点之一。这些微小颗粒可以出现在各种水体中，如地表水、海水和沉积物，甚至在生物体内和人体体液中也被检测到。因此，研究微塑料在不同环境样品中的分布和检测方法具有重要意义。尽管已有多种技术被用于微塑料的检测，如光学显微镜、微傅里叶变换红外光谱（micro-FTIR）、微拉曼光谱（micro-Raman）以及近年来广泛采用的热裂解-气相色谱-质谱联用技术（Py-GC-MS），但这些方法在复杂样品的分析中仍面临诸多挑战。### 样品处理与

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2025-10-06

• 利用多时相Sentinel数据和机器学习方法进行的高分辨率土壤有机质大尺度野外测绘

  土壤有机质（SOM）在农业和环境管理中具有重要作用，它不仅影响土壤肥力和结构，还对水土保持、养分循环以及碳固存等生态过程产生深远影响。随着精准农业和可持续土地管理需求的日益增长，如何在田间尺度上实现对SOM的高精度、高分辨率的制图成为研究热点。传统的实验室分析虽然在精度上具有优势，但其成本高、耗时长且难以实现大范围和高频次的监测。因此，利用遥感技术，特别是多时相卫星数据，进行数字土壤制图（DSM）成为一种新兴且高效的方法。本研究聚焦于利用Sentinel-2光学遥感数据进行田间尺度SOM预测，探索其在高分辨率土壤制图中的潜力，并比较两种主流机器学习算法——随机森林（Random Forest,

  来源：Geomatica

  时间：2025-10-06

• 一种用于小目标检测的自适应增强残差注意力方法

  摘要 引言：在对象检测领域，小对象检测一直是一个具有挑战性的问题。现有的CenterNet主要关注深度特征，而忽略了浅层特征，同时还存在强相似性对象之间的干扰，这导致了对小对象的检测能力不足。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应增强上下文模型和残差注意力机制的小对象检测方法AR-CenterNet。 方法：首先，为了提高特征表示能力，设计了一种自适应增强上下文模型（AEC），该模型平衡了不同尺度下浅层特征的上下文信息，并通过不同层次的卷积扩展将它们与深层特征融合在一起。此外，为了减

  来源：Recent Advances in Computer Science and Communications

  时间：2025-10-06

• 基于动态视觉的机器振动感知与故障诊断技术，结合信号对齐和特征聚类方法

  近年来，随着智能制造和工业自动化的发展，机器故障诊断技术得到了广泛研究和应用。传统的故障诊断方法主要依赖于接触式传感器，如位移、速度和加速度传感器，这些设备在采集振动信号方面具有较高的灵敏度和频率响应范围。然而，随着工业环境的复杂化和对设备运行条件的日益严格，接触式传感器在实际应用中面临诸多挑战。例如，长期安装可能导致设备表面磨损，影响其使用寿命；在高温、高压等极端环境下，接触式传感器的性能容易受到限制；此外，由于信号采集仅限于单点测量，为了全面反映设备的运行状态，往往需要布置多个传感器，增加了系统的复杂性和成本。为了解决上述问题，越来越多的研究开始探索非接触式传感技术在机器故障诊断中的应用。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-06

• 一种混合多变量正态边界交点方法，该方法结合了实验设计中的混合效应技术来进行优化后的辅助处理

  本文探讨了一种用于识别帕累托最优解的混合多目标优化方法，通过结合评估指标，以解决多响应曲面优化问题中的复杂决策挑战。随着制造业和人工智能技术的快速发展，优化算法在处理多目标、多变量、高维数据以及不确定性方面展现出越来越重要的作用。然而，传统方法往往忽略了响应变量之间的相关性结构，导致优化效果受限。因此，本文提出了一种创新的多目标优化框架，即通过主成分分析（PCA）和方差分析（FA）技术构建新的、正交的响应曲面模型，并将其应用于Normal Boundary Intersection（NBI）方法中，从而提高多目标优化问题的处理效率和准确性。多目标优化问题在工程和制造领域中广泛存在，例如在机械加

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-06

• LIP-MC：标签分布学习中的多约束独立预测方法

  标签分布学习是一种重要的机器学习方法，它通过分析每个标签对实例的描述程度，来解决标签模糊性问题。传统方法在处理这种任务时，往往试图建模所有标签之间的复杂关系，这虽然在一定程度上提高了模型的准确性，但也带来了额外的计算复杂性和潜在的标签冲突问题。本文提出了一种新的标签分布学习算法——基于多约束标签独立预测（LIP-MC），旨在通过简化预测过程并结合多种约束，提升预测结果的合理性和准确性。标签分布学习相较于多标签学习更具深度和灵活性。在多标签学习中，每个实例的标签被视为同等重要，而标签分布学习则进一步考虑了不同标签在描述同一实例时的重要性差异。这种差异可以通过将标签表示为直方图或概率分布来体现，从

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-06

• 通过Maxmean和Aitken值迭代方法降低强化学习中的估计偏差和方差

  在人工智能和机器学习领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种重要的学习范式，广泛应用于复杂决策问题的求解。随着研究的深入，RL算法在多个实际场景中取得了显著成果，例如自动驾驶、能源管理、无线通信以及系统控制等。然而，尽管这些算法在性能上有所突破，它们在处理高维状态空间和动态环境时仍面临诸多挑战，尤其是与价值估计相关的偏差和方差问题。因此，如何有效减少这些偏差和方差，同时保持算法的稳定性和收敛性，成为当前研究的重要方向。在传统的价值函数方法中，例如Q-learning，由于使用了最大操作符（max operator），存在一种称为“过估计偏差”（overes

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-06

• 基于实例分割方法评估宽叶蜀黍（Zizania latifolia）茎的形态质量

  近年来，随着农业技术的发展，传统作物育种方法逐渐被更高效、智能化的技术所替代。在这一背景下，研究者们开始探索如何利用人工智能技术，特别是在图像识别和深度学习领域，来提升作物品种评估的效率和准确性。以**Zizania latifolia**（宽叶泽泻）为例，该植物因其感染**Ustilago esculenta**（一种黑粉菌）后形成的可食用部分——水竹笋（WBS）而受到关注。WBS不仅在营养价值上具有重要地位，还因其独特的外观和生长特性，成为育种过程中不可或缺的评估对象。传统的品种评估主要依赖于人工测量和筛选，这种方法不仅耗费大量人力和时间，还容易受到主观因素的影响，导致评估结果不够客观。因

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-06

• 城市区域指标的空间纠缠：一种基于GIS的新度量方法，用于衡量地理上的多变量依赖关系

  这项研究由Shawky Mansour完成，他是科威特大学社会科学学院地理系的研究人员，位于萨法特市。研究的核心目标是提出一种名为“空间纠缠指数”（Spatial Entanglement Index, SEI）的定量指标，用于评估城市环境中多层系统的共演关系。该指数通过多变量空间纠缠计算，将地理变量整合在一起，考虑了时间持久性、空间邻近性和容量阈值等因素。研究采用了非参数计算方法，并通过核密度估计和Q-Q图进行验证。SEI的应用案例聚焦于科威特的城市转型过程，时间范围为2017年至2025年，利用Sentinel-2 Level-2A遥感影像进行基于对象的分类，以计算邻里聚集的转型和变化。研

  来源：Applied Geography

  时间：2025-10-06

• 评估露天环境中手工剥皮工人的工作姿势：实时计算机视觉技术在木材剥皮作业中的初步应用

  摘要从事木材生产的工人属于高风险职业安全类别，因为他们需要在森林环境中面对多种人体工程学风险因素。研究如何应用人体工程学原则并鼓励正确的作业姿势，以保障工人的长期肌肉骨骼健康与安全，对于降低风险至关重要。本研究通过“快速全身评估”（REBA）方法，分析了木材去皮作业过程中可能导致的肌肉拉伤情况。利用计算机视觉（CV）技术对工人的作业姿势进行了实时监测，并通过MediaPipe软件实时计算了关节角度及损伤严重程度得分，这些数据均符合REBA评估标准。实地调查在土耳其Kahramanmaras森林管理局辖区内进行。研究过程中采用了基于机器学习技术的MediaPipe架构，用于监测工人在开阔环境中的

  来源：International Journal of Forest Engineering

  时间：2025-10-06

• 一种改进的两阶段二元相关性方法，用于多标签分类

  摘要多标签分类是一类非传统的分类问题，其中每个实例可能同时关联多个标签。传统的多标签分类方法之一是二元相关性算法（binary relevance algorithm），该方法首先将多标签数据集转换为多个二元输出数据集（每个标签对应一个数据集），然后在每个转换后的数据集上训练二元分类器来预测相应标签的出现情况，最后将所有预测的标签汇总起来形成最终的多标签结果。这种方法的两个主要缺点是：无法考虑标签之间的关联性，且在标签分布稀疏时预测性能较差。为了解决这些问题，我们开发了一种改进的两阶段二元相关性算法，该方法利用聚类分析来揭示标签之间的内在结构，并依次进行标签子集和单个标签的预测。为了解决标签子

  来源：Journal of Applied Statistics

  时间：2025-10-06

• 高效潜热储能新策略：波状互联翅片与双模式运行的系统创新设计

  Section snippetsProblem statement and system description本研究推出一种采用新型波状互联翅片结构与双模式（dual-mode）运行能力的LHTES系统，显著提升充放电性能。该系统采用圆柱形壳管配置（图1），包含四个关键组件。数值模拟采用的物理域如图1所示：圆柱形LHTES系统外径86毫米、壁厚3毫米，配备两根外径20毫米、壁厚2毫米的热传输流体（HTF）管道...Mathematical formulation采用计算流体动力学（CFD）模拟分析波状互联翅片LHTES系统的性能，模型基于以下假设：PCM为牛顿流体，液态PCM不可压缩，采用布

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-10-06

• 激光切割GFRP复合材料高周弯曲疲劳分层行为与刚度退化研究：一种结合CZM与CDM模型的创新方法

  本研究针对激光切割热固性玻璃纤维增强复合材料（Glass Fiber-Reinforced Composites, GFRC）在高周弯曲疲劳载荷下的分层扩展与刚度退化行为，提出了一种创新性研究策略。通过将内聚力模型（Cohesive Zone Model, CZM）和连续损伤力学模型（Continuum Damage Model, CDM）与Hashin失效准则相结合，团队成功预测并验证了开孔GFRC材料的分层机制。该研究突破以往孤立分析损伤模式的局限，构建了数值模拟与三点弯曲疲劳实验相互印证的联合分析框架。在20,000次与40,000次疲劳加载条件下，团队系统分析了两种典型铺层取向（[90

  来源：Polymer Composites

  时间：2025-10-06

• 基于鲸鱼优化算法的无传感器双轴太阳能跟踪系统设计与实验评估：提升能量捕获效率与降低能耗的创新方案

  为实现光伏(Photovoltaic, PV)面板对入射太阳辐射的持续垂直对准以最大化太阳能捕获，本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)的无传感器双轴太阳跟踪系统。传统依赖传感器的跟踪方案常面临校准难题、安装复杂性及环境敏感性等挑战，而无传感器系统又往往需要庞大数据集并产生高昂计算成本。针对这些局限，该研究设计的WOA跟踪系统在降低计算复杂度和跟踪能耗的同时，显著提升了发电效能。该系统在泰国国王蒙库特科技大学北曼谷校区罗勇校园(King Mongkut's University of Technology North Bangko

  来源：Energy Technology

  时间：2025-10-06

• 高铌钛铝粉末冶金合金中PPBs缺陷机制解析与近α锻造工艺创新及其拉伸性能优化研究

  通过热等静压(Hot Isostatic Pressing, HIP)技术成形预合金粉末制备难加工钛铝(TiAl)金属间化合物时，会生成顽固的原始颗粒边界(Prior Particle Boundaries, PPBs)，严重损害力学性能。本研究系统解析了长期储存高铌钛铝(High Nb–TiAl)合金粉末HIP过程中PPBs的形成机制及其对拉伸性能的影响。常规1260°C/165MPa/3h HIP工艺虽能获得全致密细晶组织，但残留以α2晶为主的环形PPBs结构。关键发现表明：这些PPBs源于粉末前驱体表面富氧的纳米级氧化壳层，这些壳层在α2晶界处存留。PPBs显著降低界面结合强度，导致室温

  来源：Advanced Engineering Materials

  时间：2025-10-06

• 通过激光冲击压印技术直接制造出具有优异性能的柔性电子器件

  摘要 柔性电子设备是下一代技术的关键，但其发展受到制造复杂性、基底限制以及转移过程中性能下降的阻碍。本文报道了一种创新的原位转移印刷方法，该方法结合了激光冲击压印（LSI）技术，可以直接在PET基底上合成激光诱导石墨烯（LIG）。通过使用聚醚砜（PES）作为双功能介质——既作为煤颗粒的粘合剂，又通过热分解产生冲击压力——这种方法实现了煤和PES的同时原位石墨化，并将生成的石墨烯嵌入到软化的PET中。此外，由PES衍生的LIG将石墨化的煤颗粒连接起来，形成了一个无缝连接的导电网络。所得到的柔性电极具有优异的导电性（15 Ω cm⁻¹

  来源：Advanced Functional Materials

  时间：2025-10-06

知名企业招聘：