• 摩洛哥盖勒敏省地质遗产的清查与评估——用于地质教育和地质旅游

  本研究旨在识别、定量评估并评价摩洛哥盖勒敏省（Guelmim province）最杰出地质、生态和文化兴趣遗址的价值，以应对人为和自然过程，促进其作为遗产的认可与保护。主要遗产价值包括地质与生态重要性、文化遗产、地质旅游（geotourism）与地质教育（ge

  来源：International Journal of Geoheritage and Parks

  时间：2026-06-18

• 可解释的深度学习形态学分析用于阿尔茨海默病诊断与认知评分的内侧颞叶萎缩

  阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease， AD）以认知衰退和海马萎缩为特征。传统诊断依赖于临床评估、生物标志物和神经影像学，但这些方法耗时且易受变异性影响。深度学习（deep learning， DL）提供了自动化解决方案，然而当前研究强调分类准

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2026-06-18

• 从水资源效率到可持续发展目标披露：理解它们对企业融资成本的影响

  日益加剧的水资源短缺以及监管机构和投资者对环境可持续性的关注增强，加剧了资本市场如何对企业用水实践进行定价的兴趣。在此背景下，本研究探讨了与水相关的可持续性实践如何影响美国非金融企业的资本成本（Cost of Capital），以及这些影响如何随环境、社会和治

  来源：Innovation and Green Development

  时间：2026-06-18

• 一种用于多供应商肺结核筛查的可靠性感知分析框架

  人工智能（AI）在支持基于胸部X光片的结核病（TB）筛查方面具有显著潜力；然而，由于异构成像系统、不可靠的概率估计以及有限的面向部署的筛查工作流操作评估，实际部署仍具挑战性。为了解决这些挑战，该研究开发并评估了TRUST-CXR，一种可靠性感知工作流，集成了影

  来源：Healthcare Analytics

  时间：2026-06-18

• 从葡萄园废弃物到高价值产品：整合绿色分析化学与生物精炼概念的教育实验室体验

  葡萄酒工业产生大量废弃物，包括葡萄渣（grape pomace, GP）和枝剪残余物（vine pruning residue），这些未充分利用的原料其增值为可持续工艺开发和循环过程提供了战略机遇。在此框架下，在维戈大学（奥伦塞校区）的一门大学拓展课程中设计了

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2026-06-18

• 利用生物基溶剂的超临界流体色谱高通量分析柑橘精油中的目标呋喃香豆素类化合物

  近年来，对更绿色分析工作流程的需求重新引起了人们对超临界流体色谱（supercritical fluid chromatography, SFC）的关注，该技术使用回收的二氧化碳（CO₂）作为主要流动相。此外，超临界CO<sub>2</s

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2026-06-18

• 面向云边连续体无服务器计算中基于函数变体的碳感知卸载策略

  函数即服务（FaaS）范式已发展为传统云计算服务的演进，承诺更简便的开发与运维、更细粒度的定价以及无缝的可扩展性。随着网络边缘及云边连续体（cloud-to-edge continuum）中计算能力的普及，FaaS的采用已扩展到传统云数据中心的边界之外。然而，

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-06-18

• 自适应Takagi–Sugeno–Kang模糊推理与强化学习以承受DFIG-WT的极端低电压

  双馈感应发电机（DFIG）风力涡轮机（WT）由于高风电渗透率引发的发电机振荡而易受低电压影响。本文提出了一种自适应Takagi–Sugeno–Kang-模糊（TSKF）条件推理（CI）方法，以承受DFIG-WT的严重低电压。推导了DFIG-WT的详细动态模型，

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2026-06-18

• 量子启发式复分数阶PID控制器在不确定性下用于非线性MIMO CSTR系统的最优整定通过Schrödinger优化器

  本研究调查了一种用于具有强交叉耦合效应的高度非线性两罐2×2 MIMO连续搅拌釜反应器（CSTR）系统的复分数阶比例-积分-微分（COPID）控制器的设计与优化。尽管COPID控制器因其扩展的参数空间而提供增强的灵活性，但其整定构成了一个具有挑战性的高维优化问

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2026-06-18

• 面向工业异常检测的即插即用类内方差抑制框架

  基于无监督学习的异常检测方法有望在诸多领域获得广泛应用，特别是在工业产品缺陷检测领域。其优势主要在于对异常类型不可预测性的鲁棒性，以及跨类别学习数据不平衡的适应性。此类方法的核心前提是：当特征提取器或图像重构器仅基于正常数据训练时，无法完全复现异常数据的特征或

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-18

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