• 综述：深度共晶溶剂作为一种潜在替代提取技术用于从经济重要的欧洲树种中分离酚类化合物

  木材加工业的副产品目前仍主要用于能源生产，尽管它们是高价值酚类化合物的丰富来源。本综述着眼于从经济重要的欧洲树种树皮中进行的价值化利用。基于广泛的文献调查，根据其在欧盟的分布、工业相关性以及其提取酚类组分的组成和生物活性，研究人员选择了三种阔叶树种（欧洲山毛榉

  来源：Processes

  时间：2026-06-10

• 综述：日常遗产的数字表面记录与无障碍复制：整合表面表征、增材制造与XR技术

  日常遗产对象尽管具有文化意义且易受表面退化影响，但常被忽视。本综述考察了如何整合表面表征、数字文档、增材制造和扩展现实（XR）技术，以支持此类资产的保护、复制和无障碍传播。研究人员综合了非破坏性表面分析方法（包括光谱和成像技术）以及能够捕捉几何形状和表面状况的

  来源：Coatings

  时间：2026-06-10

• 综述：中密度纤维板定制家居粉末涂料的创新设计与应用：基于色彩、材料与表面处理视角的探讨

  应用于中密度纤维板（Medium-Density Fiberboard, MDF）基材的粉末涂料因其低挥发性有机化合物（Volatile Organic Compound, VOC）排放和高材料利用率而日益受到关注。本综述综合了涂料工程、色彩-材料-表面处理（

  来源：Coatings

  时间：2026-06-10

• 熔盐Al沉积/溶解技术改性层状Ni–Co和Ni–Co–Ni电极的合成与评估及其电化学应用

  通过将水溶液电沉积与高温熔盐Al沉积及随后在750°C的NaCl–KCl–AlF₃熔体中的电化学溶解相结合，制备了多孔双层Ni–Co和夹层Ni–Co–Ni电极。该研究旨在确定初始层结构如何控制碱性介质中的相演变、多孔结构形成和析氢性能。扫

  来源：Coatings

  时间：2026-06-10

• COVID-19紧急状态期间城市苯污染：基于可解释人工智能方法解析多尺度城市环境数据的启示

  摘要：苯(Benzene)是一种主要的致癌性城市污染物，其时空变异性反映了排放源、人类活动与大气条件之间的相互作用。尽管COVID-19防控措施普遍降低了交通相关排放，但流动性变化、居民活动及政策干预对城市苯动态的综合影响仍知之甚少。本研究调查了2020年3月

  来源：Urban Science

  时间：2026-06-10

• 面向小样本高异质性条件下隧道涌水量预测的可解释混合智能方法：GAN(生成对抗网络)增广与群智能优化CatBoost(Categorical Boosting)

  摘要：本研究旨在探索一种考虑渗漏感知且可解释的机器学习框架，用于在样本量少且地质条件高度异质性的情况下预测隧道涌水量(Water Inrush Quantity, WWI或WIQ)。研究人员基于某项目级数据集，按每30 m开挖段固定空间粒度整合超前预报输出、掌

  来源：Infrastructures

  时间：2026-06-10

• 高度异质性城市中电动汽车充电基础设施的空间优化：融合社会经济与出行指标的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)方法

  摘要：国家森林步道(National Forest Trails, NFTs)作为森林福利基础设施的关键组成部分，日益需要从政府主导管理向公民参与治理转变。本研究考察了森林步道志愿服务背景下志愿者动机(Volunteer Motivation)、活动满意度(A

  来源：Urban Science

  时间：2026-06-10

• 基于梯度提升树集成(Gradient-Boosting Tree Ensembles)与相关-差分进化(Correlation–Differential Evolution, Corr-DE)特征选择的安卓恶意软件混合智能检测方法

  摘要：Android应用程序的快速增长导致网络犯罪分子制造和分发恶意应用的数量大幅上升。现有Android恶意软件检测工具和应用程序多依赖传统的基于签名(signature-based)的方法，无法有效检测最新或零日(zero-day) Android恶意软件

  来源：Information

  时间：2026-06-10

• 联邦学习用于乳腺癌分类：聚合方法的比较研究

  联邦学习（Federated Learning, FL）使医疗机构能够在保护患者数据隐私的前提下协作训练机器学习模型，因而非常适用于隐私敏感的医学影像任务。本研究探讨了在五个模拟客户端上使用MobileNetV2进行联邦乳腺癌分类时，数据异构性对不同聚合方法的

  来源：Information

  时间：2026-06-10

• 面向教育机构的无线个人局域网网络安全测试方法多准则决策模型

  随着无线个人局域网（Wireless Personal Area Networks, WPANs)在教育机构中的广泛应用，确保网络安全及通信基础设施可靠测试面临着重大挑战。由于存在多种软件质量标准和运行要求，选择合适的网络安全测试软件工具构成了一个复杂的多准则

  来源：Information

  时间：2026-06-10

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