• 太阳能与风能波动下的能源系统规划：热解技术通过灵活性与负排放提升系统鲁棒性

  本研究针对气候中和电力系统中可再生能源波动性带来的挑战，探讨了如何通过整合热解技术来增强系统鲁棒性。研究人员基于40年历史气象数据，量化了不同天气年份对德国未来净零排放系统最优容量配置和成本的影响，发现暗弱期（dunkelflaute）持续时间是氢储能需求的关键驱动因素。结果表明，热解技术可提供可调度电力并产生负排放，在极端天气年份将氢储能需求降低80%以上，同时允许天然气发电在净零约束下临时运行。该研究为高比例可再生能源电力系统的灵活性与可靠性提供了创新解决方案。

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2026-02-10

• 基于计算机视觉的木条质量与力学性能预测方法研究

  本研究针对传统木条人工分选效率低、成本高的问题，开发了基于图像智能分析的自动化分选方法。通过构建包含5050张云杉木条图像的数据集，结合缺陷分割网络（Seg2Prop）与端到端深度学习模型（ResNet50/ViT），实现了质量等级（MOE/MOR）的精准预测。Seg2Prop模型分类F1分数达0.81，力学性能预测R²超0.58；ViT模型在端到端任务中表现最优。该研究为中小型锯木厂提供了低成本、高效率的工业解决方案，并验证了其在硬木（如山毛榉）上的迁移潜力。

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-02-10

• 综述：利用数字技术变革医疗设施管理：一项系统性回顾与未来发展路线图

  医疗设施管理数字化转型面临技术集成与实施障碍，本文通过系统文献综述与计量分析74篇2012-2025年研究，揭示BIM、IoT、AI及数字孪生技术促进设施运维效率提升的应用模式，重点分析互操作性、可扩展性、数据安全及组织采纳等共性挑战，提出分阶段技术-组织协同路线图。

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-02-10

• 激光粉末床熔融增材制造中热模拟的快速子步进方法：精度与效率的权衡研究

  本文推荐一项关于激光粉末床熔融（LPBF）增材制造（AM）过程热模拟的研究。针对传统全耦合模拟计算成本高的问题，研究人员开发并比较了多种子步进（substepping）策略，包括Dirichlet和Robin子步进器，并结合移动子域（advected subdomain）方法。研究通过二维和三维数值实验验证了方法的准确性，并应用于AMB2018-02基准测试。结果表明，所提出的方法在保证精度的同时显著提升了计算效率，为LPBF过程的快速热分析提供了有效工具，对优化工艺参数、预测熔池形貌及控制缺陷具有重要工程意义。

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-02-10

• 一种基于压力-氯技术的方法，用于设计水分配系统中高效的分区计量区域（DMA）配置

  提出基于图论的GT-PCQ方法，将压力与余氯浓度参数整合至管网分区，提升水力可靠性指数(HRI)、水质可靠性指数(QRI)和综合指数(HQRI)，并减少计算时间，通过实例验证其在大型供水系统中的应用优势。

  来源：Reliability Engineering & System Safety

  时间：2026-02-10

• 基质辅助室温干燥技术实现功能性蛋白质的热稳定化研究

  本研究针对蛋白质长期保存依赖冷链运输、冻干工艺能耗高且易引发冷冻损伤等问题，开发了一种基质辅助室温（MART）干燥技术。研究人员将乳酸脱氢酶（LDH）、成纤维细胞生长因子-2（FGF-2）及逆转录环介导等温扩增（RT-LAMP）试剂与保护剂共混后，在生物相容性纤维素纤维基质上进行室温或低温真空干燥。结果表明，MART干燥能有效保持蛋白质结构和功能，显著提升其热稳定性，为生物制剂在资源有限地区的储存和运输提供了低能耗、低成本的新策略。

  来源：Engineering

  时间：2026-02-10

• 可解释的视觉问答系统：关于方法、数据集和评估的综述

  本文系统综述可解释视觉问答（XVQA）领域，提出三级分类法（生成时机、解释形式、模型架构），梳理标注数据集及评估指标，分析当前挑战与未来方向，促进多模态AI的可信应用。

  来源：Information Fusion

  时间：2026-02-10

• 综述：探索纳米气泡技术与天然聚合物κ-卡拉胶固定化甲基丝孢菌OB3b结合的潜力：甲烷转化为甲醇的研究综述

  选择性氧化制甲醇的协同生物催化策略研究|甲烷氧化菌|κ-卡拉胶固定化|纳米气泡技术|传质效率|生物催化剂稳定性|碳负经济|甲烷单加氧酶|选择性氧化|生物过程强化

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-02-10

• 用于V2G调度的电力负荷预测：一种基于特征驱动的多头注意力-LSTM方法

  电气负荷预测对V2G调度至关重要，需准确捕捉负荷曲线的峰谷结构。本文提出基于负荷相对幅度（LRM）的特征工程与特征驱动多头注意力-LSTM（FDMHA-LSTM）模型，通过计算各时段负荷与日均值差构建LRM特征，结合多头注意力机制强化峰谷时段的预测精度，实验表明该模型相比传统LSTM提升调度性能15%-22.3%。

  来源：eTransportation

  时间：2026-02-10

• 通过乳酸辅助的溶胶-凝胶方法制备勃姆石/二氧化硅膜，用于高效去除低浓度六价铬废水

  通过乳酸辅助溶胶-凝胶法结合水热处理制备的Boehmite/SiO2复合膜（HBSPM）表现出优异的低浓度Cr(VI)吸附性能，其静态吸附能力达77.60 mg/g，在初始浓度<30 mg/L时可将Cr(VI)浓度降至0.5 mg/L以下（符合中国工业废水标准），10 mg/L时更降至0.05 mg/L（满足饮用水标准）。吸附机制涉及静电作用、络合及Cr(VI)化学还原为Cr(III)，水热处理通过增加表面氧基功能团强化了吸附能力。该研究为低浓度Cr(VI)废水处理提供了新型可分离复合膜方案。

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2026-02-10

• 分布相似性感知跨模态哈希（DSAC-Hash）：提升多媒体检索性能的创新框架

  本文提出DSAC-Hash（Distribution-Similarity-Aware Cross-modal Hashing）框架，通过创新语义交互聚合器（SIA）和加权损失函数优化跨模态相似度，在MS COCO等数据集上实现图像-文本双向检索性能显著提升（MAP提高4.59%~12.96%），为大规模多媒体检索提供新解决方案。

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-02-10

• 基于双阶段特征融合的遥感影像道路提取区域分割技术优化研究

  为解决复杂环境下遥感影像(RSI)道路提取精度低的问题，研究人员开展了基于双注意力网络(DANet)的区域分割模型研究。该模型创新性地引入了小目标激活(SOA)模块和模糊细化(FR)模块，通过双阶段特征融合(DSFF)机制动态调整高低层特征融合权重。实验结果表明，该模型在航空影像数据集上总体精度(OA)达98.4±0.5%，平均交并比(mIoU)为82.6±0.7%，显著提升了复杂环境下道路提取的稳定性和准确性，为城市规划和交通管理提供了可靠技术支撑。

  来源：Geomatica

  时间：2026-02-10

• 基于可解释KAN网络的三频BDS周跳探测与修复方法研究

  为解决传统方法在三频北斗导航卫星系统(BDS)周跳探测中灵敏度不足的问题，研究人员提出了一种结合几何无关相位组合(GFC)和伪距相位组合(PPC)的Kolmogorov-Arnold网络(KAN)方法。通过滑动窗口统计量增强输入特征，并利用Huber损失训练网络学习无周跳趋势，最终基于残差阈值实现周跳探测与修复。实验表明，该方法较传统反向传播(BP)网络在MAE/RMSE上降低约32%/31%，R2提升0.21，且运行时间减少22%，所有周跳类型均被检出，修复偏差小于0.1周，为高精度定位提供了可靠保障。

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2026-02-10

• 基于扩展三次样条函数的无声速剖面GNSS-声学定位方法研究

  本文针对无人观测平台难以获取现场声速剖面(SSP)测量数据的问题，提出了一种基于扩展三次样条函数的无SSP GNSS-Acoustic(GNSS-A)定位方法。研究人员通过建立声速时空变化和声线弯曲误差的补偿模型，采用最小二乘估计海底应答器坐标。实验结果表明，该方法在TOS2和MYGI站点的定位残差RMS分别为6.84 cm和8.59 cm，实现了厘米级海底定位精度，相比传统方法提升9.25%-24.94%，为无人GNSS-A观测系统提供了有效的技术解决方案。

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2026-02-10

• 基于奇异谱分析与长短期记忆网络的混合模型在日降水量预测中的创新研究

  为解决传统单变量时间序列方法在日降水量预测中精度不足的问题，研究人员开展了奇异谱分析（SSA）与长短期记忆网络（LSTM）混合模型（SSA-LSTM）的研究。该研究通过SSA分解原始降水序列提取多尺度特征，结合LSTM捕捉非线性关系，在江西四个站点数据上验证显示，SSA-LSTM的R2达0.988-0.990，较CEEMDAN-LSTM和VMD-LSTM显著提升，为气象灾害预警提供了高效解决方案。

  来源：Geodesy and Geodynamics

  时间：2026-02-10

• 多维度SaaS外包的优化合同设计：在信息不透明的情况下，筛选效率、激励努力程度以及基于阈值的合同选择方法

  提出融合区间二型模糊集（IT2FS）建模双重不确定性、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）调节PSO参数及混合SHAP决策树解释的FNE-PSO框架，用于动态柔性车间多目标调度，显著提升不确定环境下的 Makespan 和 tardiness 稳定性及决策透明度。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-10

• 双阶段增强与粗细门控融合技术在RGB-D显著目标检测中的应用

  RGB-D显著性检测通过双阶段特征增强与粗细门控融合机制，结合形态学操作与注意力机制优化跨模态交互，采用双向信息流解码提升复杂场景下的检测精度。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-10

• 紧凑型轴向注意力机制结合细节增强技术，用于视觉目标跟踪

  Transformer-based目标跟踪需平衡全局建模与计算效率，本文提出紧凑轴向注意力模块（CAA）和细节增强模块（DEM），通过单轴压缩降低计算复杂度（从O(H²W²)到O(HW)），同时通过DEM恢复局部细节，构建高效Siamese跟踪框架CEATrack，在六项基准测试中AUC达65.8%，FPS达48。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-10

• 基于正交特征解耦的跨域小样本高光谱分类方法研究

  本文提出正交特征解耦网络（OFD-Net），通过正交子空间分解将特征投影至域共享（domain-shared）和域特定（domain-specific）子空间，结合多任务学习框架（含对齐损失Lalign和判别损失Ldisc），有效解决跨域小样本高光谱图像（HSI）分类中域偏移（domain shift）和特征纠缠问题。在四个公开数据集上达到80.33%-93.33%的总体精度（OA），为跨域迁移学习提供新思路。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-10

• 基于虚拟与现实空间协同扩散模型的印刷电路板缺陷鲁棒分类方法

  PCB缺陷检测在智能制造中至关重要，但工业场景数据常存在标签噪声和缺陷特征模糊问题。本文提出虚拟-现实空间协作的扩散模型（VRCDM），通过构建潜在语义空间指导现实空间分类，设计参数化标签编码保留细粒度语义，并引入属性交互注意力机制增强关键缺陷建模。实验表明该方法在HRIPCB数据集上显著优于现有方法，尤其在强噪声条件下分类准确率提升明显。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-10

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