• 用于电力系统潮流关系学习的标记样本集生成方法

  在利用机器学习算法构建电力系统潮流映射关系时，确保映射模型计算精度和泛化性能的基本前提是能够预先且高效地提供规模适当、分布合理且高质量的标记样本集。本文中，潮流样本集的质量具体由三个并发属性定义：物理一致性（满足基尔霍夫定律（Kirchhoff’s laws）

  来源：Energies

  时间：2026-08-11

• 利用星载成像光谱技术检测活珊瑚与海草覆盖度所需的辐射灵敏度要求

  由于水下反射率较低且底栖类型间光谱相似性高，从空间探测活珊瑚与海草分数覆盖度（fractional cover）的管理相关变化对传感器辐射灵敏度提出了很高要求。在评估的底栖类型中，活珊瑚是最具挑战性的目标，在10 m深度内检测其10%绝对覆盖度变化需信噪比（S

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-08-11

• 多年生作物类型判别：基于AVIRIS-NG高光谱影像与机器学习方法

  准确的多年生作物类型分布图可支撑农业监测、用水核算及气候适应战略决策。高光谱影像具备分离光谱相似植物物种所需的精细光谱细节，但其高维特性使分类复杂化。研究人员以南非西开普省为研究区，基于AVIRIS-NG高光谱影像与随机森林(RF)分类器，针对17类、9类与6

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-08-11

• 基于深度学习的蓝藻水华长时序序列从Landsat影像中自动提取方法

  蓝藻有害藻华（CyanoHABs）对内陆水体生态与环境安全构成严重威胁。尽管已有进展，但受限于数据集规模与分割模型精度，准确捕捉其长时序动态以支持有效治理仍具挑战。研究人员针对此缺口，构建了CyanoHABs数据集并提出新模型——多尺度空间注意力网络（MSA-

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-08-11

• “并非生来就懂技术”：老年人学习使用数字技术的解释性现象学分析

  摘要 数字技术的使用多年来显著增长，促使许多组织从面对面交流转向在线交流。尽管多年来数字技能和在线使用有所增加，但仍有一些特定群体更容易经历数字不平等，例如老年人。为了观察老年人在参与社区利益团体提供的培训项目期间数字素养随时间的发展。此外，该研究旨在了解老年

  来源：Educational Gerontology

  时间：2026-08-11

• 基于迁移学习的地震识别技术：中国西南部四川盆地中部深层小规模走滑断层的探测

  深层（>4500米）断层相关储层已成为油气勘探开发的重要目标。然而，深层地下小尺度断层的精确表征仍极具挑战性。为此，研究人员在中国西北部四川盆地中部开展了基于迁移学习（Transfer Learning）的地震数据处理。结果表明，该方法识别并自动绘制了更多的小

  来源：Frontiers in Earth Science

  时间：2026-08-11

• 基于柯西-施瓦茨混合信息瓶颈的忠实解释再生方法

  摘要

  来源：Entropy

  时间：2026-08-11

• 基于熵加权融合与排列熵引导分解的山区风电场多时域概率风力预测方法

  摘要

  来源：Entropy

  时间：2026-08-11

• 烟花制造车间视觉检测与多区域人员安全控制方法

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-08-11

• 基于分类提升算法的跨多尺度建筑数据智能增量更新方法

  摘要

  来源：ISPRS International Journal of Geo-Information

  时间：2026-08-11

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