• 将用于榨油的奇亚籽粉转化为注塑生物复合材料：增塑剂的影响

  I. Dominguez-Candela|I. Boronat-Castellar|M. Miranda-Pinzon|A. Martinez-Felipe|V. Fombuena•无需分离步骤，即可直接对奇亚籽面粉副产品进行热塑性加工。•增塑剂的组合能有效调节奇亚籽面粉的热塑性

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2026-05-24

• 一种基于物理知识的解耦专家系统，通过时空频率融合技术实现随机轨迹预测

  罗新瑞|齐文豪|沈凯|邓志宏|吴家通摘要复杂动态系统的建模与预测是众多工程应用的基础，包括航空航天引导、自主导航和机器人技术。然而，从业者面临着一个持续存在的问题：如何在确定性的物理知识与受到多尺度非高斯传感器噪声和环境干扰影响的轨迹及测量数据之间找到平衡。为了解决这些问题，我们

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-05-24

• 基于CFD（计算流体动力学）的替代模型构建与空气间隙膜蒸馏作用分析，在高盐度盐水处理中的应用

  哈桑·K·阿卜杜勒拉希姆（Hassan K. Abdulrahim）| 曼苏尔·艾哈迈德（Mansour Ahmed）| 雷扎·沙胡尼（Reza Shahouni）| 穆斯林·阿布罗法拉克（Moslem Abrofarakh）•开发了一种新型的混合CFD-ANN框架，能够高精度（

  来源：Desalination

  时间：2026-05-24

• 实验者身份对服从（或不服从）行为的影响及其机制

  摘要在米尔格拉姆的经典实验之后，最近的研究提供了关于哪些神经、心理和情境因素会影响对不道德命令的不服从的见解。根据“投入型追随者模型”，与实验者的认同度越高，服从程度也越高。然而，并非所有研究都能复制这些结果。目前仍不清楚与下达命令的人产生认同感是如何调节服从（或不服从）行为及其

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2026-05-24

• 多源扰动下基坑地下水位时空预测与预测性管理：一种数据驱动的深度学习途径

  研究人员提出了一种双通道卷积神经网络结合扰动感知的长短期记忆网络（CNN-DA-LSTM）模型，用于深基坑施工期地下水位的精准预测，尤其在随机不可预测的扰动事件影响下表现优异。通过对三种扰动因子——扰动突变强度（Δht）、局部波动能量（Et）及扰动发生概率（p

  来源：Alexandria Engineering Journal

  时间：2026-05-24

• 不同压力下Sutterby流体在多孔通道中的传输分析：数值方法与神经网络方法

  本研究旨在探讨具有压力相关物理特性的Sutterby流体在一维Couette流与Poiseuille流中的流动机制。研究通过在倾斜通道中引入压力相关粘度（pressure-dependent viscosity, μ̂(P̂)）与压力相关多孔介质（pressu

  来源：Ain Shams Engineering Journal

  时间：2026-05-24

• 对用于衡量中风患者家属护理者健康状况的心理测量工具的系统性回顾

  摘要 背景：研究表明，中风患者的家庭照料者在为亲人提供急需的护理时往往会忽视自己的健康。与不承担照料责任的人群相比，他们的健康状况明显更差。关于中风家庭照料者健康的研究通常使用多种工具来衡量这一概念。本综述的目的是考察当前在中风家庭照料者研究文献中使用的心理测量工具，以评估照料

  来源：Journal of Neuroscience Nursing

  时间：2026-05-24

• 高乳酸血症与选择性肿瘤开颅手术：关于其发病率、危险因素及与短期预后相关性的前瞻性观察研究

  摘要 通俗语言摘要 背景： 高乳酸血症在脑肿瘤开颅手术中较为常见，但其病理生理机制及其与手术结果之间的关联尚不明确。我们前瞻性地研究了接受选择性脑肿瘤开颅手术的患者中围手术期高乳

  来源：Journal of Neurosurgical Anesthesiology

  时间：2026-05-24

• 面向城市建筑景观布局生成的约束拓扑扩散变换器（CT-DiT）

  城市建筑景观布局的智能生成对于高效且符合约束的城市规划至关重要。传统的基于生成对抗网络（GAN）的模型存在训练不稳定和模式崩溃（mode collapse）的问题，而现有的扩散变换器（DiT）模型缺乏充分的规划约束集成和拓扑监督，导致生成的布局难以在实际中应用

  来源：Alexandria Engineering Journal

  时间：2026-05-24

• 面向卷积神经网络的超低功耗1F1R存内计算交叉阵列

  存内计算（In-memory computing，IMC）架构已成为显著减少人工智能（AI）负载中数据搬运的有前景解决方案。然而，随着IMC性能持续提升，满足超低功耗应用需求变得愈发具有挑战性。该研究提出了一种超低功耗、低开销的基于电荷域铁电场效应晶体管（fe

  来源：Chip

  时间：2026-05-24

知名企业招聘：