• 木薯秸秆协同预碳化与闪蒸焦耳热制备超宽带微波吸收材料

  ： 随着5G通信技术、人工智能（AI）和电子设备的快速普及，电磁（EM）辐射污染已成为对生态环境和人类健康的严重危害。因此，开发高效、绿色、低成本的微波吸收材料（MAMs）已成为材料科学领域的重要研究课题。 与基于铁、钴、镍的传统磁性吸收剂相比，多孔碳材料具有

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2026-09-13

• 纳米银控制烟草镰刀菌根腐病的双重机制：直接抗真菌活性与诱导系统性抗性

  纳米颗粒因其独特的理化性质在农业病害防治中展现出巨大潜力。本研究以四种引起烟草根腐病的优势镰刀菌（Fusarium oxysporum、F. solani、F. equiseti 和 F. proliferatum）为靶标病原体，系统评估了纳米银（AgNPs）

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2026-09-13

• 酸性甘油/氯化胆碱深共熔溶剂预处理竹材及原位半纤维素降解高效制备糠醛

  化石燃料的过度依赖引发了严重的生态环境问题，推动全球寻求可再生替代品。木质纤维素生物质（如竹材）因其储量丰富、来源广泛且可持续，已成为替代化石资源生产化学品、材料和燃料的重要候选原料。木质纤维素生物质主要由纤维素、半纤维素和木质素三种聚合物组分构成，它们通过复

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2026-09-13

• 知识插入式课程强化学习用于电动飞行器高效监督控制综合

  · 用于电动飞行器能量控制的大语言模型（LLM）增强课程强化学习（RL）。 · 一种具有权重调制与目标驱动学习的四象限课程框架。 · 热身启动策略缓解了学习控制策略的收敛困难。 · 将电池荷电状态（SOC）调节提高了49%，并将收敛速度提升了15%

  来源：Green Energy and Intelligent Transportation

  时间：2026-09-13

• 跨文化视角下分析度量工具在大学化学教育中的应用与使用

  分析度量（Analytical metrics）正成为化学教育中具有价值的工具。为高等教育提出了分析度量素养（analytical metric literacy）的概念。跨文化视角拓展了分析度量教育。为未来的分析度量提出了“教育为本设计”（education

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2026-09-13

• 用于自动化牙种植体规划的几何CBCT重建与scanbody姿态估计

  锥形束计算机断层扫描（Cone Beam Computed Tomography，CBCT）是牙种植学中的关键影像模态；然而，其自动化处理因噪声、对比度有限、解剖变异和金属伪影而仍具挑战。本工作提出了一种完全自动化的计算流程，直接从真实临床CBCT数据中进行三

  来源：Graphical Models

  时间：2026-09-13

• 晚第四纪白令海峡开启：西伯利亚西部北极沉积物中Nd同位素记录的示踪

  自巴拿马地峡闭合以来，浅水（约53 m）白令海峡构成了北半球唯一的太平洋-大西洋通道，通过北冰洋连接北太平洋与北大西洋。迄今，关于该海峡在全新世之前与海平面变化相关的开启，缺乏直接的地质证据。本文报道了取自楚科奇-阿拉斯加边缘的沉积物岩芯HLY0501-5JP

  来源：Global and Planetary Change

  时间：2026-09-13

• 人发中⁸⁷Sr/⁸⁶Sr的方案依赖性变异：对法医来源推断的警示

  人发主要由角蛋白构成，是法医调查中最常回收的微量证据之一。人发的放射成因锶同位素分析（⁸⁷Sr/⁸⁶Sr）在法医来源推断方面显示出相当大的潜力。然而，其应用仍具挑战性，因为人发同时含有生长过程中掺入的生物源锶，以及通

  来源：Forensic Science International

  时间：2026-09-13

• 基于机器学习与启发式搜索算法的半导体制造数据驱动周期时间优化

  中文摘要翻译 在半导体晶圆制造中，周期时间（Cycle Time, CT）对生产效率和成本影响显著，但由于瓶颈会随时间的推移在不同设备之间转移，周期时间难以控制。本文提出了一种将机器学习（Machine Learning, ML）与启发式优化相结合的混合框架，

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-13

• 基于溶解气体分析的混合堆叠与投票集成电力变压器故障诊断

  摘要：尽管机器学习技术能够成功诊断电力变压器故障，但不恰当的合成少数类过采样技术（SMOTE）应用会导致数据泄漏和具有欺骗性的过拟合现象。在本研究中，提出了一种具有高泛化能力且不存在过拟合问题的电力变压器混合机器学习架构。为确保方法论可靠性，数据集被严格划分为

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2026-09-13

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