• 数据驱动的聚类技术提升结直肠癌亚型预测精度，助力精准治疗

  M. Annapoorani|G. Kavithaa印度泰米尔纳德邦埃罗德政府工程学院计算机科学与工程系高级助理教授摘要结直肠癌是一种实体瘤，其不同的分子亚型为精准医疗提供了可能，有助于优化治疗方案。然而，高维基因表达数据使得预测模型的分类准确性和临床可靠性降低。为解决这一问题，

  来源：Big Data Research

  时间：2026-07-17

• 存在非线性时变不确定性的情况下的鲁棒自适应MPC：一种不确定性补偿方法

  冉涛|潘兆|伊利亚·科尔马诺夫斯基|奈拉·霍瓦基米扬 摘要 本文提出了一种基于不确定性补偿的鲁棒自适应模型预测控制框架，用于处理存在非线性时变不确定性的线性系统。该框架结合了L1自适应控制器来补偿已识别的不确定性，以及利用线性矩阵不等式设计的鲁棒反馈控制器，以减轻未识别不确定性

  来源：Automatica

  时间：2026-07-17

• 一种基于65纳米CMOS技术、采用半波长元件间距的300吉赫兹2维可扩展4×4相控阵接收器

  摘要：本文介绍了一种基于65纳米CMOS技术的300吉赫兹、二维可扩展的相控阵接收器，其元件间距为半波长。为提升可扩展性，本文提出了一种基于耦合振荡器阵列的混合本地振荡器与中间频率波束成形方案，同时还设计了一种在石英上实现的低面积开孔耦合天线。该耦合振荡器阵列可作为分散式的紧凑型

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-07-17

• 贝叶斯方法与深度学习：各向异性宇宙在f(Q)引力下的参数约束

  洛克什·库马尔·夏尔马|苏雷什·帕雷克|莱拉·阿卜杜勒阿齐兹·阿尔-埃萨|欧亚格洛斯·E·佐托斯 印度马图拉281406，GLA大学物理系 摘要 我们在f(Q)引力理论框架下，通过分析各向异性的比安奇I型宇宙，探讨了一种新的宇宙学场景。本研究首次在此背景下引入了Co

  来源：Annals of Physics

  时间：2026-07-17

• 综述：地震诱发继电器抖振风险评估的方法与应用研究

  杨春菊|王飞•提出一种用于评估地震引发的继电器抖动风险的概率方法。•建立一套用于继电器筛选和脆弱性分析的系统性流程。•明确继电器抖动对设备功能及地震风险的重大影响。•将继电器抖动风险纳入包含恢复措施的地震概率安全分析故障树中。•通过继电器抖动风险评级，为关键继电器的设计及恢复训练

  来源：Annals of Nuclear Energy

  时间：2026-07-17

• 拱形底面与拱顶的成型机制：3D混凝土打印技术下的实验研究及仿真辅助分析

  黄俊祥|杨俊春|周宇哲|刘卓金|龚国芳|杨华勇|任凯|韩东•系统研究了3DPC-AS和3DPC-AC的成型机制。•喷嘴直径与U/V值共同决定曲面混凝土的打印性能。•不同的约束条件会导致3DPC-AS和3DPC-AC呈现不同的形态与孔结构。•数值模拟有助于揭示压力与流动机制。•模拟

  来源：Journal of Building Engineering

  时间：2026-07-17

• 一种具有优化权重的超收敛点积分方法，用于高效开展薄板与壳体的Galerkin等几何分析

  宋阳侯|王东东|沈傲|吴振宇•本文提出了一种简单、明确且基于元素的超收敛点积分法（SPQ），用于高效开展薄板与壳体的Galerkin等几何分析。•通过在目标B样条空间的基函数上强制实现精确积分，合理设计了SPQ的优化权重。•对于二次及更高阶基函数，SPQ在每个元素每个空间方向上仅

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-07-17

• 基于经验准则引导的机器学习方法在岩爆预测中的应用

  朱品铎|戴峰|严泽林|宋鼎然|魏明东|刘毅•• 本文提出了一种基于经验准则的模块，用于机器学习预测岩爆。•• 这种新的ECG-ML模型相比传统ML模型具有更好的预测性能。•• 该数据集包含了岩体完整系数Kv参数，这一参数在以往的研究中几乎未被涉及。•• 通过特征重要性分析和SHa

  来源：TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY

  时间：2026-07-17

• 从DMO治理视角理解目的地福祉：Q方法论途径

  陈楚凯|黄玉琪|穆佐·乌伊萨尔|郭昌仁|孙敏伦台湾南投县埔里镇大学路1号，国立南华大学旅游创新系，新兴产业战略与发展博士生摘要目的地管理组织（DMO）的角色已从营销推广机构逐渐转变为以治理为导向的平台。在此背景下，幸福感不仅成为旅游业的核心价值观，也是衡量目的地竞争力的重要指标。

  来源：Journal of Destination Marketing & Management

  时间：2026-07-17

• 面向健康状况脆弱的游客的生成式人工智能：提升福祉、推动服务创新与增强其能力

  Liangwei Qiu|Qiuxian Ye|Carman Ka Man Leung|Aliana Man Wai Leong|Jing Yi Bai中国澳门科技大学人文学院摘要生成式人工智能正在彻底改变旅游业；然而，关于这项技术能否为健康状况不佳的游客提供更具包容性的服务以及

  来源：Journal of Destination Marketing & Management

  时间：2026-07-17

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