• 在财政激励和技术进步的背景下，消费者对电动汽车的偏好演变

  本研究聚焦中国新能源汽车市场发展七年来（2017-2023），通过整合销售数据与计量模型，系统解析消费者偏好的动态演变及其驱动因素。研究采用需求侧分析方法，构建包含价格敏感度、技术参数感知度及区域特征差异的复合模型，揭示市场成熟过程中消费者决策逻辑的根本转变。在研究设计层面，突破传统静态分析框架，创新性地将政策激励周期与技术迭代轨迹进行时空对位。数据采集涵盖国内三大汽车制造商年度财报、乘联会月度销售统计及政府公开的财政补贴数据，时间分辨率达到月度级别，确保捕捉市场波动中的关键转折点。研究特别注重区分显性政策刺激与隐性技术驱动，通过构建反事实场景模拟，量化不同政策工具的边际贡献。研究发现呈现三个

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT

  时间：2025-12-04

• 基于机器视觉的智能分析方法，用于研究碾压堆石中的颗粒破碎现象

  该研究针对水利工程中碾压填筑材料颗粒破碎问题，提出了一套基于机器视觉的智能评估框架。研究背景显示，传统评估方法存在取样破坏、空间对应性差等缺陷，且无法有效捕捉微观裂纹。作者团队通过整合多阶段深度学习模型、生成对抗网络数据增强和图像分割算法，实现了对碾压后颗粒破碎程度的自动化检测与量化评估。### 研究背景与问题提出在水利工程领域，碾压填筑作为关键技术，其核心在于通过机械碾压提升材料密实度。然而，高强度的碾压过程会导致颗粒内部裂纹扩展甚至破碎，这种微观结构变化直接影响材料的渗透性、强度和长期稳定性。据统计，碾压后表面颗粒破碎率可达17%-24%，而传统评估方法需耗费2-3小时进行人工取样筛分，且

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 经过优化并采用3D打印技术制造的钢制花园桥梁：从设计到实验验证

  本文聚焦于 wire-arc directed energy deposition（DED-Arc）技术在大规模金属结构制造中的应用，通过设计、制造与实验验证相结合的方式，成功实现了一座4米跨度的东方园林风格钢桥的产业化验证。该桥由帝国理工学院与日本清水建设联合研发，其创新性体现在三个维度：一是首次将拓扑优化算法与金属3D打印技术结合，突破传统结构设计边界；二是开发模块化制造工艺，使超长结构实现分段打印；三是建立非破坏性检测与破坏性试验相结合的验证体系，为 additive manufacturing（增材制造）结构工程化提供实证基础。在结构设计方面，研究团队采用"设计-优化-验证"的递进式开

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 基于房间布局信息的相机姿态估计技术，用于从全景图像自动重建室内环境的三维模型

  建筑与工程领域中的全景图像自动3D重建技术研究一、技术背景与行业需求建筑信息模型（BIM）在工程全生命周期管理中的核心作用日益凸显，但传统激光扫描或全站仪测量存在设备复杂、数据获取耗时等问题。图像驱动的三维重建技术凭借其快速获取、成本低廉的优势，在建筑验收、施工监控、运维管理等环节展现出重要价值。根据国际建筑协会（CIOB）2022年度报告，全球仍有超过60%的工程项目未建立完整数字孪生模型，主要障碍在于现场数据采集与处理效率低下。二、现有技术痛点分析当前主流的图像处理方法存在三个关键缺陷：首先，依赖深度学习模型需要大量标注数据，导致实施门槛较高；其次，全景图像的畸变校正过程复杂，容易引入系统

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 混凝土裂缝推理：一种可解释的缺陷诊断方法，该方法结合了预训练的生成式Transformer 4模型和多模态无损检测数据

  Sujin Jin|Homin Song|Jungoo Kang|Byoungjoon Yu|Seunghee Park韩国水原市成均馆大学土木与环境工程系，邮编16419摘要及时检测混凝土的老化与劣化需要结合实验室级精度和现场适用性的诊断方法。现有模型存在决策过程不透明以及多模态传感器数据整合能力有限的问题。本文提出了“混凝土裂缝推理”（Concrete Crack Reasoning, CCR）这一经过现场验证的诊断框架，该框架通过两个模块克服了这些限制：（i）传感器特定的卷积神经网络（CNN）从探地雷达（GPR）、冲击回波（IE）和超声波检测（UT）中提取特征，并将其转化为简洁、人类可读

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 利用无人机多视角摄影测量技术和多模态大型模型提升3D建筑重建质量

  智慧城市背景下的三维建筑重建质量提升方法研究（总字数：2237字）一、研究背景与意义随着智慧城市建设进入深化阶段，三维建筑模型作为数字孪生城市的基础数据单元，其精度和完整度直接影响城市运营决策的质量。当前主流的三维重建技术主要依赖无人机航拍数据，通过多视几何方法构建建筑模型。此类技术虽能实现厘米级精度（实测误差2-5cm），但在实际应用中仍面临显著挑战：首先，传统方法依赖人工经验判断模型缺陷，存在效率低下和主观性强的问题；其次，复杂建筑形态（如曲面屋顶、玻璃幕墙）容易导致几何变形和纹理模糊；再者，现有技术流程中存在多个依赖人工干预的环节，包括缺陷定位、补拍决策和模型优化等关键步骤，严重制约了大

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 一种轻量级框架，用于利用多视图和异构图以及决策级融合技术对IFC（Industry Foundation Classes）元素进行分类

  建筑信息模型（BIM）作为数字孪生技术的核心支撑，其数据交换的语义一致性始终是制约跨平台协作的关键瓶颈。国际标准化组织（ISO）推出的IFC标准试图通过统一的表达框架解决这一问题，但实际应用中仍普遍存在实体标签语义失真现象。这种现象在建筑全生命周期管理中尤为突出：从设计阶段的Revit到施工阶段的Tekla，再到运维阶段的Bentley，不同软件工具的IFC映射策略差异导致约40%的实体标签出现错位[6,7]，严重威胁着合规检查、数字孪生等下游应用的可靠性。传统解决方案主要依赖两种技术路径：显式几何特征学习和隐式语义关联挖掘。显式特征方向通过构建点云、网格或多视角投影提取形状信息，其中移动端优

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 用于机器人木材墙体预制组装序列规划的方法

  杨成轩|蔡良婷|陈玉香|康世忠阿尔伯塔大学土木与环境工程系，加拿大阿尔伯塔省埃德蒙顿市St.街116号和85大道交汇处，邮编T6G 2R3摘要在过去十年中，工业机器人在建筑领域的应用逐渐增加，尤其是在预制建筑过程中。机器人预制的一个关键挑战是确定一个可行且高效的组装顺序。现有的组装顺序规划（ASP）方法主要关注组件放置，但缺乏对材料特性、紧固操作以及木墙框架执行约束的考虑。为了解决这一难题，本文开发了一种自动化ASP方法，该方法整合了立柱放置和紧固动作，确保序列无工具碰撞且可行。该方法包括三个模块：数据预处理、立柱放置排序和组装顺序优化。一种参数化几何表示（PGR）模型结合一个八参数立柱关系矩

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 基于BIM的生命周期碳排放管理，在运行过程中整合了多物理场稳态分析方法

  该研究针对建筑行业全生命周期碳排放核算中存在的核心问题，提出了一套基于BIM与LCA深度融合的创新解决方案。研究团队通过构建多物理场耦合算法和开发协作式计算平台，有效解决了传统核算模式中存在的数据标准化不足、场景适应性差、动态更新滞后等关键瓶颈，为建筑行业低碳转型提供了可量化的技术支撑体系。在方法论层面，研究突破传统单因素核算模式，首次将建筑热力学、流体力学、结构力学等多物理场耦合分析引入运营阶段碳排放计算。通过建立动态平衡方程组，实现了对建筑围护结构、机电系统、室内环境等多维参数的协同解析。这种跨学科的技术整合，使碳排放核算从静态估算转向动态模拟，特别在处理复杂建筑形态和混合能源系统时展现出

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 基于计算机辅助的设计与制造技术，用于弯曲竹质复合壳体结构

  随着全球对可持续建筑材料的关注度提升，竹材因其独特的力学性能和环保优势逐渐成为研究热点。当前竹结构应用主要面临三大技术瓶颈：首先，竹材天然存在的径向差异、节间曲率等几何不稳定性，导致传统手工加工难以满足大型建筑项目的精度要求；其次，竹材在受弯时存在应力分布不均的固有缺陷，特别是在复杂曲面结构中易出现局部屈曲；最后，传统竹结构依赖工匠经验，缺乏可量化的质量控制标准。针对这些问题，研究团队创新性地构建了"材料-计算-制造"三位一体的数字化竹结构开发体系，在保证施工精度的同时显著提升结构可靠性。在材料研发方面，突破传统竹材加工模式，采用0.3-0.5mm超薄竹片交错铺层技术。这种创新工艺不仅保留竹材

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 以SLAM技术为核心的民用基础设施视觉检测

  该研究针对建筑施工现场安全风险管理的核心痛点，提出了一套基于 cascade learning 的智能自动化评估体系，重点解决传统人工评估存在的信息滞后、误判率高、动态适应能力弱三大难题。研究团队通过整合多模态计算机视觉技术，构建了涵盖图像增强、目标检测、行为分类、风险量化四大模块的完整处理链条，为建筑安全领域提供了具有突破性的技术解决方案。在现实应用层面，研究团队首先直面建筑行业普遍存在的视觉数据质量低下问题。通过 SRGAN 模型的引入，成功将分辨率不足的监控视频提升至4K级别，这一技术突破使得在模糊影像中识别塔吊、汽车吊等关键设备成为可能。实验数据显示，经过 SRGAN 处理后的图像，在

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2025-12-04

• 是否进行直播：一项关于商家加入直播电子商务平台意愿的混合方法研究

  直播电商平台（LSEPs）作为数字经济时代的重要商业形态，正在重构传统电商的运营逻辑与价值链条。随着2023年中国直播电商市场规模突破6980亿美元，超过60%的商家开始尝试布局该渠道（Moghddam et al., 2025），但学界对商户参与动因的系统研究仍存在显著空白。现有文献多聚焦消费者行为分析，而忽视了平台生态中商户这一核心节点的决策机制。本研究通过整合技术-组织-环境（TOE）框架与感知价值理论（PVT），构建双层分析模型，首次系统揭示了商户参与直播电商的复合驱动机制。在理论架构层面，研究突破了传统单维度分析范式。TOE框架从宏观环境、组织能力、技术特性三个维度切入，捕捉商户参与

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT

  时间：2025-12-04

• 单输入机器学习在无膜碱性水电解中用于气体演化研究：五种回归方法的比较分析

  本文聚焦于高硫重质原油水热升级过程中水的氢供体机制研究，通过引入氘代水（D₂O）作为示踪剂，结合多种先进分析技术，系统揭示了水在催化及非催化条件下的氢转移行为及其对原油升级与脱硫的促进作用。研究团队来自俄罗斯喀山联邦大学石油工程专业，其成果为优化水热升级工艺提供了重要理论支撑。### 一、研究背景与意义全球清洁能源需求激增推动了对高硫重质原油处理技术的革新。这类原油普遍存在以下技术难题：1）硫含量高达4.61%，传统加氢脱硫工艺成本高昂；2）高黏度（2964.8 mPa·s）导致流动与加工困难；3）热稳定性强的有机硫化合物（如二苯基硫醚）难以通过常规热裂解分解。现有技术多依赖外部氢气源，存在能

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-12-04

• 优先级推荐映射（PrioReMap）：一种用于支持洪水灾害响应中救援协调的方法

  ### 洪水灾害响应中的优先区域推荐方法研究解读#### 一、研究背景与核心问题洪水灾害作为全球最常见的自然灾害之一，其应对效率直接影响人员伤亡和经济损失。当前应急响应面临两大核心挑战：**时间压力**与**信息复杂性**。灾害初期，决策者需在有限时间内整合多源异构数据（如洪水深度、人口密度、基础设施位置等），但受限于认知负荷，难以快速形成可靠决策。传统方法多依赖专家经验或单一风险指标，导致资源分配不均和优先级模糊。#### 二、方法创新：PrioReMap系统架构研究提出基于**地理信息系统（GIS）与贝叶斯网络（BN）融合的PrioReMap方法**，通过三阶段流程重构决策支持体系：1.

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-12-04

• 利用无监督的基于索引的多源数据融合方法，对2019年至2025年间的全球光伏发电厂进行了高分辨率绘图

  本研究针对全球光伏电站映射存在的时空覆盖不足、分辨率低及精度不高等问题，提出了一套基于多源数据融合的创新框架。通过整合最新发布的TZ-SAM全球光伏资产映射数据、中国PV高分辨率数据集及GlobalPV全球历史数据集，构建了覆盖2019至2025年、空间分辨率达10米的全球光伏电站动态映射系统。研究显示，截至2025年第二季度，全球光伏电站总面积已达1.63万平方公里，较2019年增长92.3%，其中中国贡献了61%的新增装机面积。0.05平方公里）的识别精度。实验表明，ANDPI方法在测试集上的总体精度达到91.16%，较现有方法提升7-11个百分点，同时保持每秒140平方公里的处理速度。时

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-12-04

• 苄氧基三唑功能化的有机硅烷：通过计算机模拟方法在Sn(II)检测和MMP-2酶抑制方面实现双重应用

  Gurjaspreet Singh|Devina Sharma|Tsering Diskit|Anu Radha|Komal|Parul|Jandeep Singh|Nancy George印度昌迪加尔旁遮普大学化学系与高级研究中心，邮编160014摘要由于金属离子对环境、水生生物和人类健康的毒性影响，对金属离子传感器的需求正在迅速增长。其中，Sn(II)的检测尤为重要，因为它在工业上有广泛的应用，并且具有潜在的生物累积性，可能导致神经、肝脏和免疫系统疾病，因此对其敏感和选择性的监测具有很高的价值。本研究合成了一个基于苯氧基三唑的有机硅烷探针（5），用于选择性检测Sn(II)。探针5对其他金属

  来源：Inorganic and Nuclear Chemistry Letters

  时间：2025-12-04

• DPDB-YOLO：一种轻量级的YOLOv13番茄成熟度检测方法，具备自适应提取模块和多尺度特征融合架构

  ### 樱桃番茄成熟度检测模型DPDB-YOLO的优化与实证研究解读#### 1. 研究背景与问题提出樱桃番茄作为高营养价值的经济作物，其成熟度直接影响商品价值和运输时效。当前农业采摘仍依赖人工，存在效率低、成本高、标准化不足等问题。视觉识别技术通过深度学习模型实现自动化检测，但面临密集簇状果实、小型目标、复杂背景遮挡等挑战。研究旨在开发轻量化且高效的检测模型，适用于嵌入式设备部署。#### 2. 核心技术创新**（1）特征提取模块优化：DPC3k2**- **传统瓶颈**：YOLOv13的DSC3k2模块存在参数冗余问题，尤其在密集背景中难以捕捉小尺寸果实特征。- **改进方案**：采用DW

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-12-04

• 基于补丁的提取方法在单目深度估计中的相关性

  本文提出了一种基于块（patch）的深度估计方法，通过优化图像块提取和重投影流程，显著提升了性能。研究聚焦于单目相机场景的几何重建任务，重点解决传统全图方法在效率、泛化能力上的不足，并探索块方法在深度估计中的潜力。以下从研究背景、方法创新、实验验证和结论四个方面进行解读：### 一、研究背景与问题分析当前单目深度估计（MDE）技术面临两大挑战：**计算效率**与**模型泛化能力**。传统方法采用全图输入，虽然能捕捉全局信息，但存在以下问题：1. **并行计算受限**：全图处理难以利用GPU的并行架构，导致实时性不足；2. **跨场景泛化差**：不同场景的相机参数差异大，全图模型难以适应动态变化

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2025-12-04

• 综述：急性肺血管反应性：当代重新审视的一项简单检测方法——综述性文章

  ### 肺高血压急性血管扩张试验（AVT）的再评估与革新：基于多参数动态分析的新视角#### 1. 研究背景与核心问题肺高血压（PH）是一种以肺血管阻力异常升高为特征的复杂病理状态，其诊断和治疗依赖于右心 catheterization（RHC）获取的血流动力学参数。急性血管扩张试验（AVT）作为RHC中的关键操作，通过评估肺血管对短效扩血管药物的响应，帮助筛选适合钙通道阻滞剂（CCB）长期治疗的亚组。然而，现有AVT标准（如Sitbon标准）的局限性逐渐显现，包括：① 依赖单一阈值判断（如mPAP下降≥10mmHg至≤40mmHg）；② 忽略血管壁弹性与 pulsatile负荷的动态变化；③

  来源：IJC Heart & Vasculature

  时间：2025-12-04

• 基于工作负载意识的近似备份方法，以降低流处理应用程序的容错开销

  分布式流处理系统的故障容忍优化策略研究（一）技术背景与问题定位当前分布式流处理系统在金融风控、实时日志分析、工业物联网等领域发挥着关键作用。这类系统需要处理每秒数百万甚至数亿条的数据流，对低延迟和高吞吐量提出了严苛要求。传统系统采用全量备份机制确保精确恢复，但会产生显著的性能损耗。例如，Flink在启用精确恢复机制时，吞吐量下降达48.57%。这种矛盾在动态负载场景下更为突出，系统需要兼顾实时性、准确性和容错能力。（二）核心创新点解析本研究提出WAFP（Workload-Aware Fault-Tolerance with Approximate Recovery）框架，通过动态平衡准确性与性

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2025-12-04

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