• 一种用于机器人路径规划的多策略改进RRT算法

  为解决传统快速探索随机树（rapidly exploring random tree，RRT）算法存在的冗余探索、在稠密环境中的适应性有限、障碍物间隙不足以及路径平滑性差等局限性，论文提出了一种面向机器人路径规划的集成式多策略改进RRT框架。所提出的方法融合了

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 面向基于定制RFSoM（Radio Frequency System-on-Module）层析成像系统的探地雷达（GPR, Ground-Penetrating Radar）波形性能评估

  高分辨率土柱（lysimeter）土壤含水量监测需要精确的探地雷达（Ground-Penetrating Radar, GPR）系统，以提供干净时域数据供全波形反演（Full-Waveform Inversion, FWI）算法使用。采用高速射频系统级模块（R

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 面向大学生方程式赛车(Formula Student Racing Car)高效与轻量化管理的低压(Low Voltage, LV)配电系统(Power Distribution System)设计

  摘要：为质量敏感的电动汽车设计低压(Low Voltage, LV)配电系统存在若干尚未解决的技术挑战，包括寄生损耗(parasitic losses)、商用现货(Commercial Off-The-Shelf, COTS)配电单元质量过大，以及在车辆运行过

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 页岩气井多级压裂过程中交替温度–压力耦合载荷下水泥环应力演化与完整性评价

  基于某页岩气井实测数据，本研究建立了井筒温度循环模型与温度–压力耦合有限元模型，以评估多级压裂过程中水泥环应力。动态温度与压力边界条件被用于计算径向应力与切向应力，同时采用修正Mohr–Coulomb准则（Modified Mohr–Coulomb Crite

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 隧道掌子面裂隙智能识别的多尺度特征融合(Multi-Scale Feature Fusion for Intelligent Recognition of Tunnel Face Fractures)

  准确识别隧道掌子面(tunnel face)上的裂隙(fracture)是评估围岩完整性及保障开挖安全的关键，但受限于裂隙痕迹纤细、不规则、不连续且易被复杂岩石纹理与光照变化遮挡，该任务仍具挑战性。研究人员提出MF-DeepLabv3+——一种基于DeepLa

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 基于结构保持增强与自适应锚点的鲁棒近岸SAR舰船检测统一框架

  合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中的舰船检测是海洋工程与近岸安全领域不可或缺的全天候技术，但在复杂近岸场景中仍面临耦合的散斑噪声、海陆杂波、剧烈尺度变化与极端类别失衡等挑战。现有解耦式流程无法联合缓解这些退化因素，

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 面向CRYSTALS-Kyber的自适应FPGA混合基数NTT架构及其经典与量子评估

  大规模量子计算机即将带来的威胁推动了后量子密码学（PQC）的部署。作为领先的基于格（lattice-based）密钥封装机制（KEM），CRYSTALS-Kyber高度依赖数论变换（NTT）运算，而这仍然是其性能与资源消耗方面的主要瓶颈。本文提出了一个面向CR

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 综述：面向网络安全本体的统一视角：一项系统性综述与概念整合

  （1）背景：随着网络安全的规模与复杂性不断提升，行业对能够支撑一致、可互操作且机器可读的安全知识表示的共享概念框架需求日益迫切。本体通过结构化核心网络安全概念回应了这一需求，但现有研究在目标与方法论严谨性上差异显著——过往工作往往遵循两种路径：一是工具型路径，

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 认知车联网(Internet of Vehicles, IoV)中面向人工智能驱动认知V2X协作式多智能体(Multi-Agent) QTRAN(Q-value Transformation)框架

  由于认知Vehicle-to-Everything (V2X)网络中动态频谱共享、强干扰耦合及安全关键型Vehicle-to-Vehicle (V2V)业务严格时延约束的存在，其资源分配具有挑战性。尽管近期多智能体强化学习（Multi-Agent Reinfo

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

• 基于可学习频谱图的音频目标检测呼吸频率估计

  本研究提出一种表征增强神经成像（Representation Enhancement for Neural Imaging, RENI)框架，该框架将改进的You Only Look Once (YOLO)目标检测头与基于nnAudio实现的可学习频谱图前端相

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-19

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