• 农村道路轻型车辆碰撞严重度的时间安全性分析：一种混合机器学习与计量经济学建模方法

  本研究考察了周内时间变化对农村道路交通事故交通模式和驾驶员行为的影响，并强调了其在碰撞死亡建模（crash fatality modeling）与安全系统中的重要性。时间不稳定性（temporal instability）通常会在碰撞严重度（crash sev

  来源：Transportation Engineering

  时间：2026-08-09

• 学术领域的技术压力：自主性满足与受挫在学术人员技术压力、离职意向和内在动机中的中介作用

  本研究调查了挪威学术人员（N=327）在日常工作数字化过程中所经历的压力程度，以及这种数字压力——通常称为技术压力（technostress, TS）——如何影响内在动机（intrinsic motivation）和离职意向（turnover intentio

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2026-08-09

• 倾听的技术，守护的隐私：基于语音数字助手的多方法研究——一个有调节的中介视角

  摘要翻译：本研究通过整合技术接受与使用统一理论（UTAUT）和沟通隐私管理理论（CPMT）的构念，并纳入信任因素，探讨影响语音数字助手（VBDAs）持续使用的因素。以往研究往往孤立地考察技术采纳与隐私关注问题。本研究通过提供一个兼顾VBDA使用的功能性与隐私性

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2026-08-09

• 二维码钓鱼：理解二维码钓鱼风险与以用户为中心防护策略的社会技术框架

  快速响应（Quick Response，QR）码的广泛使用增加了对基于QR码的钓鱼（即quishing）的暴露。本研究从社会技术视角考察了塑造QR介导风险的机制、用户行为和上下文条件。采用结构化文献综述与叙事综合方法，使用四个已记录的检索字符串，经去重、筛选、

  来源：Journal of Cybersecurity and Privacy

  时间：2026-08-09

• 光学谐振器中的Landau–Zener–Stückelberg–Majorana干涉：一种时间耦合模理论方法

  Landau–Zener–Stückelberg–Majorana（LZSM）干涉描述了当量子系统被驱动通过一个避免交叉时非绝热跃迁的相干叠加，但其经典光学类比在很大程度上尚未被探索。本研究利用时间耦合模理论，建立了一个基于光学谐振器的平台，用于探索原子极化动

  来源：Photonics

  时间：2026-08-09

• 综述：信息熵与MACBETH方法在多准则方法替代率中的应用：系统文献综述

  决策领域的进步以及混合数学方法的日益采用，加上从业者和管理者对更高效系统的兴趣，加剧了对改进数学模型组合的探索，以支持稳健、有效的决策过程。在此背景下，可以纳入不同的方法在多准则方法中分配替代率，从而减少此类模型应用中的不确定性。本研究的目的是考察应用MACB

  来源：Entropy

  时间：2026-08-09

• Medimon用于高中内分泌教育的混合方法可行性试点研究

  Medimon是一款教育角色扮演游戏，整合了视觉助记法、可收集生物、疾病状态、治疗物品和人工智能驱动的非玩家角色（AI-NPCs），以教授生物医学概念。这项单臂混合方法可行性试点研究了高中学生在Medimon内分泌关卡中的招募、游戏内参与和进展、玩家体验、描述

  来源：Multimodal Technologies and Interaction

  时间：2026-08-09

• 多区域交通流预测的联邦学习方法

  准确的交通流预测是智能交通系统（ITS）中的核心任务，因为城市交通观测在空间上分布、时间上动态变化，并且通常由不同的区域管理实体持有。当交通数据在各区域间非独立同分布（Non-IID），且由于隐私、所有权和通信约束而无法直接交换原始数据时，现有的集中式和本地模

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-08-09

• 综述：金属微孔加工及其复合加工技术：现状与进展

  金属微孔的先进制造在航空航天、汽车、电子和医疗等工业生产的各个领域具有重要意义。新技术不断涌现，包括各种多能场制造技术，知识体系复杂而精细。本文总结了金属微孔制造技术的最新进展，并与现有的激光加工（LP）和电化学加工（EP）技术进行了比较。本系统综述旨在提供最

  来源：Metals

  时间：2026-08-09

• 更正：赵等人 《动作识别中最先进的方法论与应用综述》 电子学 2024, 13, 4733

  细粒度有毒语言检测旨在评估文本内容的有害性、表达风格和攻击目标，支持在线平台上的精细内容审核。现有大多数方法独立建模每个子任务，未能利用任务间的语义关联，而传统对比学习在多任务、多标签设置下容易引入假负样本。为解决这些局限性，研究人员提出了一种提示增强的多任务

  来源：Electronics

  时间：2026-08-09

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