• EMT-HEE：一种用于高光谱端元提取的进化多任务处理方法

  摘要：端元提取（Endmember Extraction, EE）在高光谱图像的分解过程中起着至关重要的作用，目前已经提出了许多EE算法。其中，基于进化算法（Evolutionary Algorithm, EA）的EE算法由于具备强大的全局搜索能力而备受关注。然而，高光谱EE问题本身是一个受限且具有稀疏性的大规模优化问题，因此很难高效地找到最优解。为了解决这一问题，我们从进化多任务（Evolutionary Multi-tasking）的角度来处理这个复杂的优化问题。具体而言，我们提出了一种名为EMT-HEE的高光谱EE进化多任务方法，该方法通过两个相关任务的协作来获得更高质量的端元。在EMT

  来源：IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

  时间：2025-12-22

• 识别和预测预制建筑中的延误风险：一种可解释的集成学习方法

  预制建筑项目进度延误预测与风险控制创新研究一、研究背景与问题提出预制建筑作为工业化建造的重要发展方向，其协调管理涉及工厂预制、物流运输、现场装配等多环节协同。近年来全球43%的建筑工程遭遇延误，平均成本超支达80%，暴露出传统管理模式的局限性。现有研究多聚焦单一风险因素预测，忽视项目属性与施工阶段的动态关联，导致模型在复杂场景中表现不足。针对该问题，本研究构建了融合项目特征与施工阶段的智能预测体系，突破传统方法在动态环境下的适应性瓶颈。二、方法论创新与模型构建1. 多维度风险指标体系通过文献综述与专家验证，整合15项预制延误风险因子（如构件类型复杂度、物流中断频率、设计变更次数）和5类项目属性

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• HASPFormer：利用自注意力机制和随机池化技术提升多变量时间序列预测的准确性

  在深度学习与时间序列分析交叉领域的研究中，近年来Transformer架构的应用呈现出显著的迭代特征。本文作者针对长时多变量时间序列预测这一复杂任务，基于SOFTS架构进行了系统性改进，提出了具有创新性的HASPFormer模型。该研究通过理论分析与实证验证相结合的方式，揭示了当前Transformer模型在时间序列应用中的关键优化方向，并提供了具有实用价值的解决方案。一、技术演进背景传统时间序列预测方法（如ARIMA、指数平滑）在处理高维复杂数据时面临明显局限。随着Transformer架构在自然语言处理领域的成功，其长距离依赖捕捉能力开始被引入时序分析。早期研究（如Informer）验证了

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 区块链技术在促进社会可持续发展方面的中介效应：现有及未来社会可持续供应链的采用前后的分析

  本文以英国制造业企业为研究对象，基于动态能力理论框架，系统探讨了区块链技术（BT）采纳过程中社会导向（SO）的作用机制及其对供应链社会可持续性（SCSS）的影响路径。研究创新性地将供应链管理实践（SSCMPs）划分为"现有"与"未来"两个阶段，构建了覆盖技术采纳全周期的BTSS战略工具模型，为数字化转型中的社会责任实践提供了新的理论视角。### 一、研究背景与问题提出当前供应链管理面临双重挑战：一方面需要应对全球化带来的复杂性，包括供应商网络扩展、社会责任要求提升；另一方面需要实现技术迭代带来的效率变革。区块链技术凭借其不可篡改、透明可追溯等特性，在提升供应链透明度和促进社会责任实践方面展现出

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 综述：迈向更高的韧性：工业4.0时代动态车间调度方法的系统综述

  工业5.0时代动态作业车间调度的理论演进与实践路径在制造业智能化转型进程中，动态调度技术已成为提升系统韧性的关键支撑。本文系统梳理了2015-2024年间动态柔性作业车间调度（DFJSP）领域的研究进展，通过整合190篇核心文献，构建起涵盖建模方法、算法演进、策略创新和支撑技术的完整知识图谱。工业5.0框架下的动态调度范式转型当前制造业正经历从自动化1.0到智能协同2.0的范式转换。传统调度理论强调确定性环境下的最优解，而工业5.0要求系统具备人机协同的动态适应能力。数据显示，近五年DFJSP相关研究文献年增长率达23.6%，其中2020年后强化学习相关研究占比提升至41.2%，反映出技术路线

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 综述：滚珠丝杠状态监测方法综述

  球丝杠作为精密机械传动系统的核心部件，在工业自动化、航空航天、汽车制造等领域承担着将旋转运动转化为高精度直线运动的职能。这类系统在数控机床、机器人关节、电磁作动器等关键设备中广泛应用，其失效不仅造成高达19%的停机损失，更可能引发灾难性后果。随着智能制造和工业4.0的推进，对球丝杠健康状态监测的技术需求呈现指数级增长，但现有研究体系存在显著空白。传统监测方法主要分为物理建模和数据驱动两大路径。物理建模通过建立包含螺纹接触、滚珠动力学、摩擦系数等参数的数学模型，能够模拟不同失效模式（如卡滞、断丝、润滑失效）对系统性能的影响。这种方法的显著优势在于能解释异常信号的物理机理，例如通过计算接触应力分布

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 综述：氢作为综合能源系统战略推动者的未来：技术发展、障碍与政策影响

  氢能：综合能源系统的“万能钥匙”在全球能源转型的浪潮中，综合能源系统（Integrated Energy Systems, IES）正成为提升能源利用效率、保障能源安全与实现碳中和目标的关键路径。在这一宏大图景中，氢能凭借其独特的物理化学性质，正从一种单纯的能源载体，演变为连接电力、热力、工业与交通等不同能源部门的“万能钥匙”。它不仅能有效解决可再生能源的间歇性与波动性问题，还能为难以电气化的“硬脱碳”领域（如钢铁、化工、航空）提供清洁解决方案。1. 氢的生产：从“灰”到“绿”的蜕变氢的生产是氢能价值链的起点，其技术路径的选择直接决定了整个系统的碳足迹。•蒸汽甲烷重整（SMR）： 这是目前全球

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-12-22

• 通过定制化的和混合式的视觉-语言表示方法，将微观结构信息学与增材制造复合材料的表征知识相结合，以实现自动化的质量评估

  本文聚焦于通过多模态融合技术解决先进制造材料快速资格认证的行业痛点。研究团队提出了一套基于视觉语言模型（VLM）的定制化框架，将微结构图像数据与专家知识系统性地整合，显著提升了金属复合材料的自动化检测效率。### 一、行业背景与现存问题在增材制造领域，材料特性评估长期依赖人工目检与实验室测试。传统方法存在三大缺陷：首先，光学金属学分析需专业人员在百小时量级下完成图像分割与特征提取；其次，多标准评估体系（如稀释度、热影响区、孔隙率等）存在知识孤岛，不同检测环节的数据难以互通；再者，现有AI模型在跨模态理解方面存在局限性，难以直接将专家经验转化为可计算的数学表征。### 二、核心技术框架####

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• REACT：一种适用于自动驾驶的、在运行时启用的主动碰撞避免技术

  自动驾驶主动安全领域的突破性技术——REACT系统深度解析一、技术背景与行业痛点当前自动驾驶系统在复杂交通场景中面临三大核心挑战：风险动态评估能力不足、多源信息融合效率低下、主动控制策略可解释性差。传统方法主要依赖基于时序（TTC、THW）或运动学（安全距离阈值）的静态评估模型，这类方法存在三个致命缺陷：首先，物理模型过于简化，无法有效捕捉动态交互场景中的多主体耦合效应；其次，决策闭环存在明显时滞，难以应对毫秒级的安全响应需求；最后，缺乏透明化的风险量化机制，导致系统在应对突发场景时存在"黑箱"决策风险。二、REACT系统的创新架构该技术团队提出的多维度实时安全框架（REACT）实现了三大突破

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 基于潜在扩散驱动的逆向设计方法，用于开发具有多轴非线性力学特性的阻尼微结构

  该研究聚焦于地震工程领域能量耗散钢墙（EDSW）的微结构逆向设计，提出了一套整合生成式人工智能与多阶段工程验证的创新框架。研究团队通过构建涵盖14万余种边界一致微结构的数据库，开发了从像素级特征提取到三维建模、工业级加工再到非线性有限元分析的完整闭环系统。其核心突破体现在三个维度：首先，运用变分自编码器（VAE）与拓扑特征提取器（TopoFormer）结合，将复杂几何特征压缩为可管理的潜在代码，使生成效率提升90%以上；其次，创新性地采用条件式潜在扩散Transformer（DiT）架构，通过构建性能-几何映射模型，实现了从非线性力学响应曲线到多组结构方案的精准生成；最后，开发了基于批量建模与

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 从网络控制系统到供应链网络安全：一种用于减轻FDIA风险的冗余通道方法

  供应链网络化进程中虚假数据注入攻击的系统性影响与防御策略研究一、研究背景与问题提出随着5G、工业物联网等通信技术的深度应用，现代供应链已从传统的线性结构演变为高度网络化的智能生态系统。这种数字化重构在提升供应链透明度（实时库存可视化率提升至92%）、响应速度（订单处理周期缩短38%）和协同效率（跨企业数据共享率提高67%）的同时，也带来了新的安全挑战。据Gartner 2025年供应链安全报告显示，网络化供应链每年因安全事件造成的直接经济损失已达1200亿美元，其中虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack, FDIA）导致的运营中断占比高达45%。二、研究框架创

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 一种用于战术性甘蔗收割计划问题的建模与优化方法

  巴西甘蔗产业在机械化收割推动下实现了产量提升与环保效益，但复杂的地理分布与资源约束仍导致显著的运营成本。本研究针对单厂多区域甘蔗收割规划难题，提出了创新性解决方案。传统收割规划面临三大核心矛盾：首先，收获机械的移动成本与区域分散特性形成时空匹配难题；其次，设备容量限制与区域产能差异产生资源错配风险；再次，未收割甘蔗的库存成本与连续作业要求形成动态平衡挑战。本文突破传统规划框架，通过建立混合整数规划模型，将收割路径优化、设备调度平衡与库存控制整合为统一决策系统，有效解决了这三个矛盾的协同优化问题。研究团队基于巴西国家供应公司2023/24赛季的权威数据，构建了包含828.83万公顷种植区、652

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 通过原位光差电子密度技术揭示了发光聚集体中激射体的非传统构型

  杨龙琦|姜晓明|郑发坤|郭国聪中国科学院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室，中国福建省福州市350002摘要激子在大自然和现代工业应用中扮演着重要角色；然而，由于难以原位观察其形成过程，对其结构的精确理解仍然是个挑战。本文提出了一种实验方案，可以通过光差电子密度原位可视化分子的结构演变。应用于芘晶体的研究揭示了一种意想不到的激子形成途径。通过观察光诱导的分子位移和旋转，我们发现了芘激子的非传统T形结构，这种结构由更紧密相邻的非平行分子组成，这些分子趋向于垂直排列，而不是由相邻平行分子形成的传统三明治结构。这些结果有助于揭示几十年前发现的激子的分子取向和结构，并为生物分子检测、光伏和有机电

  来源：CHINESE JOURNAL OF STRUCTURAL CHEMISTRY

  时间：2025-12-22

• 用于工业过程应用的高温热泵技术的进步（这些应用涉及较大的温度范围）：评估二氧化碳作为制冷剂的潜力

  工业领域通过高温度滑移二氧化碳热泵实现深度脱碳的研究进展与应用潜力分析1. 研究背景与核心问题当前工业脱碳面临能源替代成本高、技术适配性差的双重挑战。传统电加热方式（COP=1）与化石燃料锅炉相比存在效率劣势，而高温热泵（工作温度超过100°C）因其高能效比（COP可达4.0）成为重要解决方案。然而，现有技术存在两个关键瓶颈：一是温度滑移范围受限（多数热泵滑移温差<100°C），二是制冷剂选择面临环保与性能的平衡难题。本研究聚焦二氧化碳（CO₂）作为制冷剂的 transcritical 热泵系统，重点突破200°C以上高温供热的工程化难题。2. 技术路径创新研究提出三种新型热泵循环架构：- *

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-12-22

• 结合智能优化的混合数据驱动模型预测控制方法，用于制冷系统中的冷凝压力控制

  随着全球能源需求持续增长，提升制冷系统的能效与动态性能成为关键技术领域。传统智能控制方法在复杂工况下常面临响应滞后与超调过大问题，而纯模型预测控制（MPC）虽能有效处理延迟和非线性问题，但高度依赖精确模型与计算资源，制约了工程应用。针对此类矛盾，研究团队提出融合数据驱动MPC与智能全局优化的集成控制框架，重点解决冷凝压力动态调控中的核心挑战。在冷凝压力控制方面，传统方法通过调节风机转速实现压力调节，但由于风机响应速度远高于热传递动力学特性，导致动态失配问题突出。具体表现为压缩机压力波动加剧、系统响应延迟及能耗增加。现有智能算法如模糊控制、强化学习等虽能提升自适应能力，但存在参数整定依赖经验、模

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-12-22

• 基于经验数据的可再生能源间歇性量化与缓解方法研究：一种新的能源利用容量(EUC)统计模型

  在全球能源转型的大背景下，可再生能源的开发利用正以前所未有的速度推进。然而，一个长期存在的技术瓶颈制约着太阳能和风能的大规模应用——间歇性问题。这种由于天气条件变化导致的能源输出不稳定性，如同悬在可再生能源发展路上的"达摩克利斯之剑"，给电网安全稳定运行带来巨大挑战。想象一下，正当用电高峰时段，一片乌云飘过太阳能电站上空，或者风突然停了，电力供应就会出现剧烈波动。这种不可预测性使得可再生能源在传统电网中的渗透率受到严格限制。目前，虽然已有大量研究关注可再生能源的间歇性特征，但多数工作局限于仿真模拟或特定设备的性能分析，缺乏一个普适性的量化评估框架。更关键的是，现有研究往往依赖于已有的发电设施数

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-12-22

• 通过创新的延迟策略，利用可再生能源实现对电动汽车车队的智能充电管理

  该研究系统评估了半闭式 oxy-Combustion 联合循环（SCOC-CC）的部分负荷性能，揭示了其在不同运行工况下的效率变化规律及优化策略。研究基于实际双轴燃气轮机参数，构建了包含压缩系统、燃烧过程、膨胀透平及余热回收的全链条模型，重点突破部分负荷工况下冷却流道动态匹配和能量回收优化难题。### 一、技术路线与模型构建研究采用多专业协同建模方法，通过Modelica平台构建双轴燃气轮机动态模型，集成实际压缩机组性能曲线（来自GE LM6000航空发动机数据）。该模型创新性地引入冷却流道动态耦合机制，基于实测数据建立轴向叶片冷却通道压力损失方程（ΔP=Kf·m2ρ），实现透平级间冷却流量在

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-12-22

• 理解2022年PISA测试中信息通信技术（ICT）使用、自我效能感与学业成绩之间的关系：一项包含性别和移民身份因素的多组分析

  该研究基于2022年国际学生评估项目（PISA）在芬兰的10,239名学生的数据，系统探讨了信息与通信技术（ICT）使用模式、数字技能自我效能感与数学、阅读、科学学科成绩的关联性，并进一步分析了性别和移民背景的影响。研究发现，ICT使用存在显著的场景差异和群体分化效应，数字技能自我效能感的构成维度（基础ICT素养与计算思维）对学业成绩产生相反作用，而移民背景的群体在ICT应用与自我效能感之间呈现出独特的动态关系。一、核心研究结论1. ICT应用场景的双向效应• 学习场景：ICT用于课堂探究式学习（如多媒体制作、数据收集与处理）对成绩无显著直接作用，但通过提升基础ICT素养（CIL）产生积极间接

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-12-22

• 国家背景与教育中的信息通信技术：PISA研究的系统回顾

  金敏珠|刘佩燕韩国大学教育学院，首尔，大韩民国摘要本研究总结了个体层面的信息与通信技术（ICT）以及国家层面因素对学生学习成果的预测效应，这些学习成果涵盖了认知、情感和行为领域。此外，我们还探讨了国家层面因素如何影响个体层面ICT因素对学习成果的预测效应。我们系统地回顾了那些对国际学生评估项目（PISA）数据进行了二次分析的实证研究，并将这些研究中的国家层面因素纳入了分析范围。分析结果显示，在基于PISA的ICT研究中，最常研究的主题是个体层面的ICT态度和ICT使用情况，其次是直接与ICT相关的国家层面因素。个体层面ICT采用与学业成就之间的关联因教育环境（如学术领域和教学设计）的不同而有所

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-12-22

• 基于分解克里金的多层信息优化方法及其在不确定性设计中的应用

  在工程与科学领域，设计师们常常面临一个两难困境：一方面，他们需要找到最优的设计方案，以最大化性能或最小化成本；另一方面，现实世界充满了不确定性，如材料属性的波动、制造公差或环境条件的变化。传统的优化方法通常假设所有参数都是确定的，这可能导致设计在实际应用中表现不佳，甚至失效。因此，如何在考虑不确定性的前提下进行优化，即“不确定性下的设计”，成为了一个关键挑战。为了应对这一挑战，研究人员开发了各种方法，其中一种主流策略是“不确定性量化（UQ）”。简单来说，UQ就是评估不确定性对系统性能的影响程度。然而，对于复杂的工程系统，每一次性能评估都可能需要运行一次耗时数小时甚至数天的计算机模拟。当设计变量

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-12-22

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