• 捕捉台风引发的因果关系：一种用于可解释风暴潮预报的动态图卷积网络方法

  摘要：风暴潮是一种严重的海洋灾害，因此准确的预报至关重要。现有的数值模型计算成本高昂，而深度学习方法则缺乏因果推理能力和可解释性。本研究的核心挑战在于如何让模型在台风动态变化的情况下，适应性地学习各监测站之间随时间变化的因果关系，同时满足物理传播规律。为解决这一问题，本研究提出了

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-07-23

• 一种用于高土石坝全场结构可靠性分析的创新高效方法

  摘要：高土石坝的可靠性评估对于防洪、供水和发电具有重要意义。现有研究主要集中在坝体坡面的可靠性分析上，而对整体结构元素的可靠性评估较为缺乏。本研究提出了一种用于高土石坝整体结构元素可靠性分析的新方法。该方法首先运用三阶矩法快速估算整体结构元素的可靠性，揭示其空间分布特征及变化规律

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-07-23

• 综述：低温工程中的超低温结霜现象：机理、方法、特征及控制策略

  摘要当温度低于-100℃时，结霜现象属于一种特殊的低温状态，在这种状态下，蒸汽沉积主要受升华作用、高过饱和度以及有限的表面扩散影响，而非传统的凝结-冻结过程。本综述总结了超低温环境下结霜现象的最新研究进展，重点分析了其形成机制、形态特征、建模方法以及与普通制冷条件不同的结霜控制难

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-07-23

• 在半干旱气候下，利用主动水冷技术提升渠道区域光伏性能的新的实验验证预测模型

  摘要：本研究建立了经过实验验证的模型，用于预测炎热半干旱气候下的渠道微气候与水温。测量在费萨拉巴德拉赫支渠的三个深度进行：W1（表层）、W2（中层）和W3（底层）。通过环境温度与相对湿度构建了温度预测模型，并利用MATLAB对其进行了验证。研究还运用COMSOL Multiphy

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-07-23

• 综述：碱性水电解系统当前效率研究综述：实验设计、模拟方法、机制及关键因素分析

  摘要：提升电流效率对于提高碱性水电解制氢技术的经济可行性至关重要，进而对这项技术的商业化具有决定性意义。减少由电化学阻力与质量传输阻力导致的电流损失是提高电流效率的关键策略。本综述探讨了用于制氢的碱性水电解系统中的电化学反应过程以及气液传输特性，从实验研究、数值模拟、机理分析以及

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-07-23

• PI-HySPAC：基于物理化学原理的机器学习方法，结合吸附一致性约束，用于预测氧化铝柱撑黏土中的氢储存性能

  摘要：氧化铝柱撑层间黏土是一种极具潜力的微孔吸附剂，可用于氢气储存，但由于压力、温度和成分之间存在非线性相互作用，其容量预测仍面临挑战。本研究提出了PI-HySPAC这一基于物理化学原理的机器学习框架，该框架将与吸附相关的特征工程与物理约束神经网络相结合。该模型的损失函数会对违反

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-07-23

• 综述：营养补充剂中存在世界反兴奋剂机构禁止的兴奋剂所导致的意外掺杂：检测与识别方法综述

  •总结了支持营养补充剂中存在世界反兴奋剂机构禁用兴奋剂的科学研究。•深入分析了营养补充剂中被掺入兴奋剂的普遍情况。•评估了用于检测和确认禁用兴奋剂的分析技术。引言营养补充剂是一类成分多样、功效各异的制品，运动员们会出于不同目的服用它们。由于在各类体育赛事中广泛使用这些补充剂，加之

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2026-07-23

• MUKSB：基于Kalai-Smorodinsky协商的机器去学习方法

  摘要现代生成模型在训练后会不断更新和调整，而非保持固定状态，这就引发了人们对隐私泄露以及敏感信息意外暴露的担忧。机器去学习旨在在保持模型整体功能的同时，消除这类问题带来的影响。在生成模型中，这可以被构建为一个双重目标优化问题，即在遗忘与保留之间取得平衡，但这两个目标往往存在冲突，

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-23

• 基于模式记忆库与多尺度特征感知调制的深度学习方法在风力发电预测中的应用优化

  摘要：准确的风电预测对于确保电网的稳定运行和经济效益至关重要。然而，传统的深度学习模型难以捕捉长期依赖关系，也无法适应天气变化带来的特征重要性变化。为解决这些问题，本文提出了一种改进的风电预测模型，通过训练阶段的闭环记忆优化机制，将模式记忆库和多尺度特征感知调制模块整合到传统深度

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-23

• DiTFusion：基于可扩展扩散模型与Transformer的前列腺磁共振图像融合技术

  摘要多参数磁共振成像是一种极为有效的无创临床方法，可用于检测前列腺癌。通过整合多参数数据，可为基于医学图像的诊断和治疗提供重要支持。医学图像融合技术旨在将来自不同设备或在不同参数下采集的多种图像源中的互补数据结合起来。在生成式图像融合中，由于融合任务缺乏真实标签，因此至今没有适用

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-23

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