• 多模态加热条件下水凝胶平板/翅片式双源热泵的性能与瞬态行为：实验研究

  ? 采用热致变色水凝胶的整铸双源换热器，实现季节性自适应能量调控；? 表征电子膨胀阀（EEV）驱动的锯齿状振荡及其同相/反相关系；? 由于EEV/压缩机的缓冲作用，热源波动对蒸发器和冷凝器的影响具有不对称性；? EEV驱动的过热度振荡随冷凝压力升高而通过阀门增益衰减；? 在各种工况下实现稳健运行，COP可达3.23–4.77。## 引言全球建筑能耗随人口增长和经济发展而持续上升[1]。空间供暖和热水制备占相当大的比重[2]。热泵因其高效率，被公认为低碳供暖电气化和建筑脱碳的核心技术[3]、[4]。在各种构型中，太阳能辅助热泵（SAHP）可通过提高热源温度实现更高的COP[5]、[6]。采用集热

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-10-17

• 局部晶格畸变赋予激光粉末床熔融制备的铌基难熔合金显著的高温强度和延展性

  ?开发了一种适用于激光粉末床熔融的新型抗裂Nb-10W-5V合金。?Nb-10W-5V合金展现出优于先进合金的强度。?在1200 °C下，Nb-10W-5V合金表现出更高的延伸率和抗软化能力。?V的添加增强了局部晶格畸变，从而提高摩擦应力并强化合金。?高密度长位错螺线在1200 °C下维持了稳定的塑性流动。引言难熔合金凭借其独特的优异性能组合，包括高熔点、卓越的耐高温强度以及耐蚀耐磨性，长期以来一直是航空航天及其他极端环境应用中的关键耐高温结构材料[1], [2], [3]。在众多难熔合金中，铌（Nb）尤为引人注目，因为它兼具8.57 g cm?3的相对较低密度、约2468 °C的高熔点以及低

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-10-17

• 基于ARES-MOEA的多机器人焊接系统规划研究

  ?提出统一框架，联合优化任务调度与机器人位姿选择。?提出ARES-MOEA以改善解的收敛性和多样性。?自适应参考点策略可处理不规则且非均匀的帕累托前沿。?基于最小能量的选择机制平衡解的收敛性与多样性。?基准测试、消融实验与焊接案例研究验证了所提方法的有效性和适用性。引言工业机器人的广泛应用正在推动现代制造业的深刻变革。特别是在汽车焊接领域，工业机器人的引入不仅显著提升了生产效率[1]，还加速了从传统制造模式向智能制造模式的转变[2]。然而，随着机器人数量和焊接任务规模持续增加，多机器人协作操作中的决策复杂度日益严峻。尤其在协作焊接过程中，多个决策层面——包括任务分配、焊接顺序规划以及机器人位姿

  来源：JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS

  时间：2026-10-17

• 酒精饮料中的双向风味交互作用：非挥发性物质调控香气释放与挥发性物质调节味觉感知

  挥发性与非挥发性化合物的相互作用介导了饮料的风味感知? 非挥发性化合物通过多种相互作用调控香气释放? 挥发性化合物的理化性质决定了非挥发性物质的调节作用? 挥发性化合物通过跨感官效应或固有呈味特性调节味觉**引言**消费者的风味感知是决定一款食品能否成功推向市场并获得市场接受的关键因素，这一点对于含酒精饮料同样适用。风味化合物分析被广泛用于表征含酒精饮料的风味特征。多数研究表明，香气主要受挥发性化合物支配，包括酯类、醇类、酸类、醛类、酮类、吡嗪类、含硫化合物和萜烯类，它们赋予果香、酒香、酸香和烘烤香等特征；而味觉与口腔触觉则主要由非挥发性化合物决定，如糖类、有机酸、氨基酸和多酚类，它们带来甜、

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-10-17

• DSGA：用于跨领域少样本胸部 X 光疾病识别的特定领域生成增强

  **摘要**胸部X光疾病识别的少样本学习具有挑战性，原因主要有二：自然图像与医学影像之间存在显著领域差异，且目标领域带标签数据极为有限。为应对这一难题，我们提出了领域特异性生成增强（Domain-Specific Generative Augmentation, DSGA），这是一种新颖的跨领域少样本学习框架。该框架在元训练阶段集成基于变换的增强，在元测试阶段引入基于模型的生成增强，以提升领域适应能力。具体而言，在元训练阶段，我们应用领域特异性变换（即灰度转换、对比度增强和高斯模糊）来逐步弥合领域鸿沟并促进跨领域特征学习。在元测试阶段，我们提出一种基于模型的生成增强策略，通过文本提示合成类胸部

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-17

• 基于自适应空间划分的全局灵敏度分析驱动的飞机起落架稳健设计优化

  摘要小样本与高维不确定性仍然是飞机起落架收放机构稳健设计优化（RDO）面临的主要障碍。为克服这一问题，本文提出了一种基于自适应空间划分的全球敏感性分析（SP-GSA）框架，并将其嵌入到多目标RDO流程中。首先，建立刚柔耦合模型以识别收放过程中关键的强度和刚度响应。随后，自适应学习函数结合局部条件方差精细化、梯度信息和归一化空间探索，顺序性地丰富具有不稳定方差统计的子区间，从而实现准确的Sobol指数估计。基准测试表明，在相同的函数评估预算下，所提出的采集策略比竞争方法具有更低的估计误差；与10000样本的蒙特卡洛模拟（MCS）参考相比，在Ishigami函数和G函数算例中分别减少了96.56%

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-17

• 3D打印具有可编程折射率和物理感知可微逆设计的衍射光学元件

  摘要增材制造通过空间编程的材料性能使功能编码成为可能，近期研究表明折射率可通过成分、微观结构或光聚合条件进行定制。本研究将曝光依赖的折射率调制整合到基于LCD的槽式光聚合（LCD-VPP）平台中，用于制造衍射光学元件（DOE）。该方法不依赖表面浮雕或厚度调制，而是通过受控曝光在扁平聚合物结构的多层打印中编码光学相位并逐层累积。为可靠地实现多层折射率分布，我们开发了一种制造工艺策略，明确考虑了累积曝光效应和界面质量。一种基于物理信息的可微分正向模型进一步将光聚合加工与光学响应关联起来，使在物理可打印范围内实现可微分逆向设计成为可能。利用这一集成框架，我们制造了Dammann光栅、多级螺旋相位掩模

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-10-17

• 水产食品系统中的人工智能：多模态质量感知、状态估算、智能加工与生物资源增值化利用

  ?基于任务的AI框架整合了感知、预测、优化和执行。?多模态AI可实现水产品的无损质量评估。?AI驱动的生物质资源化利用支持可持续配料开发。?闭环加工和自主系统仍是未来关键挑战。引言水产品是优质蛋白质、长链多不饱和脂肪酸、矿物质和生物活性化合物的重要来源，对全球营养和粮食安全作出重大贡献。水产养殖和海鲜贸易的扩展，以及对最少加工和高附加值产品日益增长的需求，加大了对可靠质量评估和高效加工的需求（Ye?ilsu等，2025）。水产品加工过程还会产生富含蛋白质、脂质、色素、多糖和矿物质等有价值成分的副产物和副流。有效利用这些副产物可以提高资源效率，并支持功能食品和高价值配料的开发（Yu和Gu，201

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-10-17

• 国际健康结果测量联盟老年人结局指标在加拿大情境中应用的挑战与机遇

  摘要 背景国际护理质量指标为不同医疗系统之间的互操作性提供了共同的框架。我们旨在通过以下案例来说明适应此类质量指标的挑战与机遇：将国际健康结果测量联盟（ICHOM）的以患者为中心的老年人结局测量指标适应到加拿大的情境中。方法在本描述性案例研究中，我们有目的地招募了多元化的利益相关者。我们采用名义小组技术，通过小组讨论识别在该情境中认为重要、需要添加到ICHOM中的其他方面。对访谈记录进行主题分析，以描述适应ICHOM过程中的挑战与机遇。结果共有4名老年人、7名临床医生、5名卫生管理者和4名决策者参与。四个浮现的主题表明，ICHOM老

  来源：International Journal for Quality in Health Care

  时间：2026-10-17

• 一种考虑数据稀疏性的平方根卡尔曼滤波器，采用近似的施密特（Schmidt）更新方法，用于在高维GNSS/INS/视觉系统中高效估计姿态

  ? 结构稀疏性可以降低矩阵维度并加速QR分解。? 施密特状态选择和近似更新可以降低计算成本。? 在资源受限的平台上实现高效的高维姿态估计。? 明确的计算复杂性分析和适用条件。引言连续和实时的导航信息对于基于位置的服务至关重要，包括移动机器人和无人地面车辆（UGVs）[1]、[2]。全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和视觉传感器的集成可以提供可靠的姿态估计，因为它们具有互补的能力[3]。然而，异构传感器的融合需要处理大量的观测数据和估计状态，从而增加了计算成本，并限制了计算能力有限的资源受限平台的实时性能[4]。因此，在这些低功耗平台上平衡效率和精度仍然是一个关键的瓶颈。GNS

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-17

• 基于数据的台风避碰决策的时空分析——以台湾海峡为例

  ? 建立了一个数据驱动的框架来描述台风期间集体船舶避风区域的特征。? 结合生存分析、奇异谱分析（SSA）和剪枝精确线性时间（PELT）来确定关键的避风阶段。? ST-DBSCAN揭示了特定阶段的时空聚类和空间演变。引言台风是海洋中最具破坏性的极端天气现象之一，经常引发强风、巨浪和风暴潮等恶劣海况，对海上运输安全构成严重威胁[1]。频繁的台风活动不仅导致船只改道、港口关闭和运营延误，还显著增加了在避台风操作中的决策风险和事故概率[2,3]。当台风继续增强且海况迅速恶化时，未能及时采取适当的避风措施可能会通过减少后续调整的时间和操作灵活性来增加航行风险[4],[5],[6]。例如，2017年的“H

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-17

• 金属基复合材料多激光丝粉定向能量沉积中的激光吸收与瞬态热行为

  摘要多激光同轴丝粉定向能量沉积（CWP-DED）能够实现金属基复合材料（MMCs）的高速率制造，然而粉末输送、激光吸收、粉末捕获与瞬态热响应之间的定量关联仍未得到充分表征。本文开发了一个集成的、基于物理的降阶框架，将送料器预设的碳化硅粉末输送、蒙特卡洛拉格朗日粒子输运、光束分辨的比尔-朗伯-米衰减、基于菲涅耳的吸收分配以及瞬态有限元热传导耦合起来，该框架已在六激光316L不锈钢/碳化硅沉积中得以实现。该框架将粉末、金属丝及基体/构建表面之间的吸收功率分配清楚，并借助由实测粉末捕获效率（PCE）获取的温度相关复合材料属性，将其映射为层分辨和轨迹分辨的体积热输入。粉末引起的衰减较为温和，约占光学后

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-10-17

• 举证责任：视觉-语言识别中非对称决策级融合的校准证据仲裁

  ?我们识别出了非对称且保持默认结果的融合方式，并通过实证表明盲目融合是有害的。?提出了"挽救–损害"评估框架。?引入了一种不训练任何神经网络的仲裁器。引言少样本识别要求模型仅从少量带标签示例中区分出新类别。预训练视觉-语言模型提供了一种现成的识别能力：类别描述将预训练知识与当前类别关联起来，而支持图像为它们提供了具体的视觉参考[1]。利用支持示例的自适应方法已证明了这种额外信息的价值，例如保留预训练分类分数并加上从带标签图像检索到的匹配分数[2]。此类信息为纠正原始预测中的错误提供了额外证据。然而，纠正预测意味着需要允许额外信息改变最终标签；即使在编码器冻结的情况下，它也可能影响已经正确的预测

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-17

• 在人工智能辅助的食物来源生物活性肽发现中，功能性特定测试条件与多功能预测：进展、挑战及前景

  ?大多数AI模型使用肽序列和计算出的分子特性作为输入。?测试条件可以改变相同肽的活性测量结果。?模型需要在不同测试条件下获得可比较的结果。?多功能预测需要为每个肽功能提供测量数据。?未来的模型应该使用测试条件作为多功能预测的输入。引言食物来源的肽是通过酶促水解或微生物发酵从食物蛋白质中释放出来的（Chang等人，2025年；Mazorra-Manzano等人，2018年；Patil等人，2022年）。生物活性肽具有可测量的生物学效应，包括抗菌、抗氧化和ACE抑制活性。金属结合、味觉调节、抗冻活性和自组装也被认为是与食品使用相关的物理化学和感官功能（Rivero-Pino，2023年；S. Wa

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-10-17

• 面向点云补全的跨表示层次化对齐与细化模型

  CHARM 能够实现稀疏且不完整3D点云的高保真补全。最优传输对齐多视角深度先验与3D几何特征。置信度门控融合平衡全局形状先验与局部几何。各向异性向量场引导表面细节的渐进恢复。CHARM以17.69毫秒推理延迟实现了最先进的精度。**引言**点云补全旨在从稀疏、部分观测的3D点集中重建结构完整、几何连续且保留细节的形状，建立了原始3D感知数据与高级语义表示之间的基础桥梁。该任务对多种下游应用至关重要，包括数字孪生建模、自动驾驶、机器人感知和3D场景理解[1]。然而，在实际采集场景中，点云由于传感器视角约束、自遮挡、表面反射率变化和扫描范围限制等因素，经常呈现稀疏性和不完整性的特征。这些不完整的

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-17

• 串联无叶片风力发电机下游非对称薄钝体的流固耦合分析

  # 细长下风钝体诱发无叶风机的自激振荡? 细长的下游钝体能够引发无叶风机的自激振荡。? 非对称厚底板（TDB）实现最高的电压、功率输出和自激能力。? 最优间距和纵横比最大化流体—结构能量传递。? 粒子图像测速（PIV）和 proper 正交分解（POD）揭示了增强的涡旋相互作用和相干尾流组织。? 旋度分析表明尾流更加相干且能量效率更高。## 引言将环境流体流动能量转化为可用的电能，作为支撑可持续和分布式能源系统的手段，引起了广泛关注 [1]、[2]。流动诱发振动（FIV），包括涡激振动（VIV）、颤振、尾流诱发振动（WIV）和颤振，提供了多种将风或水的动能转化为结构运动并进一步转化为电能的机制

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-10-17

• 用于陶瓷浴光固化中刮刀涂层制备的流变调控浆料配方：一种流动-恢复理论框架

  摘要在采用刮刀涂层的陶瓷槽光聚合（VPP）系统中，浆料流变性能必须满足稳定、均匀层沉积的要求。单一粘度筛选方法无法同时捕捉到刮刀作用下的流动阻力以及恢复过程中的结构状态，而基于经验的试错方法在将涂层质量要求转化为多组分配方约束方面提供的指导有限。我们建立了一个定量框架，将涂层质量、流动-恢复流变性能和浆料组成联系起来。涂层质量与30秒-1时的表观粘度η30和恢复过程中的平均储能模量G′rec呈非单调变化，中间流动-恢复状态下的性能更佳。通过联合筛选相对层厚度偏差和面表面粗糙度，确定了在研究条件下η30 = 1.36–3.12 Pa·s和G′rec = 361.6–1588.6 Pa的经验流变筛

  来源：Additive Manufacturing

  时间：2026-10-17

• 海参体壁的自溶与品质下降：机制、控制策略及未来展望

  ?本文系统总结了海参体壁自溶的机制。?将酶促和非酶促机制整合到一个统一的框架中。?对现有的物理、化学和基于生物聚合物的控制方法进行了评估。?提出了多靶点调节方法以稳定即食海参。引言随着全球饮食模式的持续变化，由于海产品富含高质量蛋白质和多种生物活性化合物，其在食品安全和高价值食品加工中的重要性日益增加（Wang, Chang, Hou, Wang, & Xue, 2023）。作为高价值的水产品类别，优质海洋物种在产后品质维持和保质期延长方面长期以来一直存在重大的科学和技术挑战，这使得产后保鲜成为水产品加工的关键研究重点（Tamarit-Pino, Batías-Montes, Segura-P

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-10-17

• 纳米酶赋能双模态传感技术在食品基质中抗生素残留检测中的应用：最新进展与可靠性挑战

  ? OI/CVI指标对标双模态纳米酶在食品基质效应下的稳健性。? 大多数双模态纳米酶传感器为同源型，导致虚假的交叉验证。? 基于场景的框架指导上下文适配的双模态传感器设计。? 加标回收率难以预测基质可靠性，原因在于蛋白冠效应。? 路线图提出OI/CVI指标和基于物理的校正方法，以支持现场部署。? 校正阈值族R2(f)=(1?Δalert/f)2给出了操作正交性判据（筛查等级R2≤0.20；设计目标R2≤0.10），并配有蒙特卡洛操作特征。? PRISMA改良方法论、验证层级以及一个经过计算的平台-基质实例，使可靠性框架具有可审计性。引言全球食品供应链的安全是重大的公共卫生问题，抗生素残留因其在

  来源：TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

  时间：2026-10-17

• 面向跨用户人体活动识别的域对抗解剖图网络

  # EEG-ADG：基于解剖学相关性的边增强图对抗域泛化框架用于跨用户人体活动识别? EEG-ADG融合解剖学单元以实现跨用户人体活动识别（HAR）泛化。? 建模互联的、类比的、侧向的传感器关系。? 变分边特征提取器增强多传感器融合。? 对抗学习确保鲁棒的域不变特征。? 在OPPORTUNITY和DSADS数据集上超越基线方法。## 引言利用可穿戴传感器进行人体活动识别（HAR）在医疗保健、体育和智能环境等领域具有变革性的应用[1]。然而，将HAR系统部署到多样化用户中面临一个根本性挑战：跨用户变异性。人体形态差异（如四肢长度、肌肉量）和运动风格差异（如步态模式）会导致传感器数据出现显著的分布

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-17

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