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机器学习与化学动力学模型的协同:综述与方法论展望
机器学习(ML)正在改变化学家生成具有理想特性的分子、规划合成路线、预测反应结果的方式,并使系统能够在无需持续人工监督的情况下执行实验。构建和训练底层模型推动了在自动化实验以及性质和条件预测方面的并行投资。在本综述中,我们关注液相反应的化学动力学模型,其中逆问题——将候选机理
来源:Digital Discovery
时间:2026-10-17
面向330 GHz SiGe HBT精确表征的TRL、8项、10项与16项在片校准方法比较
本文讨论了对高频 SiGe 异质结双极晶体管(heterojunction bipolar transistor, HBT)进行表征所涉及的挑战。工艺工程师持续通过缩小尺寸和最小化寄生电容来提升器件性能;然而,这些电容——仅为数飞法(femtofarad, f
来源:International Journal of Microwave and Wireless Technologies
面向信用风险建模中类别不平衡的生成式深度学习:合成过采样方法的比较评估与Elastic Oversampling扩展
本文应用生成式深度学习——GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)、VAE(Variational Autoencoder,变分自编码器)和CVAE(Conditional Variational Autoencod
来源:Financial Innovation
基于Python框架的人工智能实施公开技术披露:来自253家纽约证券交易所上市金融公司的证据
人工智能(AI)声明在公开市场中日益引发披露、可比性和投资者保护问题,然而关于上市金融公司如何公开描述实施情况的证据仍然零散且难以比较。本研究构建了一个经过筛选、以交易所为边界的语料库,对253家纽约证券交易所(NYSE)上市金融公司进行公开技术披露(而非内部
建构抑或修饰:旧石器时代早期末至中期初修整(retouch)在工具设计中的作用——来自 Fontana Ranuccio 与 Poggetti Vecchi 的技术-功能研究
一项技术-功能(techno-functional)研究揭示修整(retouch)在旧石器时代早期末与旧石器时代中期初之间的作用。对 Fontana Ranuccio 与 Poggetti Vecchi 的比较研究识别出不同的修整策略。陡刃修整(steep r
来源:Journal of Archaeological Science: Reports
性别对个体创造力评估方法学三角验证的影响:主观—客观差异在发散思维与聚合思维中的相反模式
尽管方法学三角验证(methodological triangulation)在创造力研究中受到提倡,但主观(self-report)与客观(performance-based)评估方法的可互换性仍存在争议。基于这些方法捕捉创造力相关但非等价方面的前提,研究人
来源:Journal of Creativity
知晓己之所知与未知:尽责性与才智如何驱动知识探索以生成、评估和选择创意——基于创新锦标赛的纵向研究
研究人员使用一种名为“创新锦标赛”(innovation tournament)的活动,通过为期16周的纵向设计,考察尽责性(Conscientiousness)这一人格因素以及才智(Intellect)和开放性(Openness)两个层面如何解释知识探索深度
电网储能技术的过去与现在:工业规模(TRL 7–9)储能技术的比较评估
工业规模储能技术(TRL 7–9)被识别并分析。研究人员对单向与双向电网导向系统进行了区分。研究人员呈现了这些储能技术的演变与当前状态。研究人员评估了其技术经济特征与实际性能。研究人员选择并比较了关键性能指标(KPIs)以评估这些技术。生态转型以及信息与通信技
来源:Journal of Energy Storage
基于表面张力数据的多元液相CALPHAD热力学评估方法——以Cu-Mg二元体系为概念验证
摘要专业翻译 在CALPHAD(相图计算)框架下,将液相/气相表面张力数据引入液相吉布斯自由能模型的评估过程,是一项旨在改善高温多元液相热力学数据库可靠性的新途径。本研究以Cu-Mg二元体系为对象开展概念验证(proof-of-concept, PoC),系统
来源:Materials Today Communications
灵芝水提物介导硒纳米颗粒的胞外真菌合成及其结构表征——多技术验证与第一性原理计算研究
硒纳米颗粒(SeNPs)作为一种新兴的纳米材料,因其低毒性和良好的生物活性而受到广泛关注。本研究首次报道了利用粗提灵芝(Ganoderma lucidum, GL)水提物作为唯一还原剂和封端剂,完全通过胞外途径合成SeNPs(GL-SeNPs)。研究人员采用多
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