• 推进星载图像分析技术：用于多光谱遥感中自动聚类和光谱优化的遗传算法

  Dilek KUCUK MATCI | Busra TUTUMLU | Tugba SARAÇ | Uğur AVDAN摘要多光谱卫星图像的无监督聚类受到高维度、光谱冗余以及需要手动指定聚类数量等因素的阻碍——这些挑战增加了下行数据量，并延迟了在带宽受限的地球观测任务中的实时分析

  来源：Advances in Space Research

  时间：2026-06-09

• 用于估算森林地上生物量的星载激光雷达技术：方法学趋势的系统综述

  Janaki Sandamali|Lana L. Narine摘要森林储存了大约80%的陆地地上生物量（AGB），在全球碳循环中发挥着关键作用。因此，准确估算森林AGB对于理解碳动态和支持气候变化缓解至关重要。随着2003年发射的冰、云和陆地高程卫星（ICESat）以及2018年

  来源：Advances in Space Research

  时间：2026-06-09

• 曲率空间望远镜：利用电子帆技术抵达太阳引力透镜的焦点区域

  Mario F. Palos|Anna Ivanova|Giovanni Mengali|Alessandro A. Quarta|Marco Bassetto|Janis Dalbins|Mihkel Pajusalu|Antti Tamm|Mihails Ščepanskis

  来源：Advances in Space Research

  时间：2026-06-09

• 一种针对轴承复合故障的KOA优化最大L-峰度反卷积方法，该方法结合了自适应频谱分割策略

  Jianfeng Chen|Lingyan Feng|Shuhui Wang|Yi Liu|Jiawei Xiang摘要滚动轴承是旋转机械中的关键部件，由于长期受到机械载荷和摩擦力的作用，容易发生复合故障。最大L-峰度分解（MLKD）方法能够有效提取周期性故障信号。然而，该方法的

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-06-09

• 综述：下一代锂离子电池：基于先进材料、电解质创新及未来前景的比较综述

  奥拉·M·莫耶尔迪恩（Ola M. Mohyeldien）| 诺哈·H·埃尔-阿马里（Noha H. El-Amary）| 阿什拉夫·阿尔-巴尔达维尔（Ashraf Al Bardawil） 阿拉伯科学技术与海运运输学院（Arab Academy for Science, T

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-06-09

• 综述：从水到绝缘液体：在压力和过冷条件下进行的泳池沸腾研究，为下一代冷却技术提供依据

  金成镇（Sung Jin Kim）| 延镇贤（Hyunjin Yong）| 尤熙相（Hee Sang Yoo）| 朴一雄（Il Woong Park） 韩国仁川市弥楚洞仁荷路100号，仁荷大学机械工程系 **摘要** 在可再生能源系统中，数据密集型技术的快速发展增加

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-06-09

• 通过界面选择性锂锚定技术克服废旧LiFePO4再利用过程中的二次热损伤

  曹轩|毛伟|袁敬南|唐少春中国江苏省南京市南京大学工程与应用科学学院，固态微结构国家实验室，先进微结构协同创新中心，人工功能材料江苏省重点实验室，邮编210093摘要热处理是通过去除表面残留物来净化废旧LiFePO4（LFP）正极材料的关键步骤，但废旧LFP粉末中的微观结构损伤却

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-06-09

• 基于深度学习的强大密钥生成技术，用于医疗图像安全保护，同时通过保留缩略图的加密方式确保易用性

  Soniya Rohhila|Kedar Nath Singh|Amit Kumar Singh|Brij B. Gupta印度比哈尔邦帕特纳国立技术学院计算机科学与工程系摘要信息和通信技术的发展极大地促进了医疗图像在公共网络上的传输，但同时也引发了严重的安全问题。本文提出了一种

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-06-09

• 通过分析纳克利特（nakhlite）和谢尔戈特石（shergottite）陨石中的单斜辉石（clinopyroxene），利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术对火星地幔中水的存在进行了限制研究

  伊奥安娜-博格丹娜·拉杜（Ioana-Bogdana Radu）|塞西尔·德利尼（Cécile Deligny）|亨里克·斯科格比（Henrik Skogby）|罗兰·斯塔尔德（Roland Stalder）|杰里米·J·贝卢奇（Jeremy J. Bellucci）|马丁·J·

  来源：Geochimica et Cosmochimica Acta

  时间：2026-06-09

• 一种基于概率双注意力门控时序卷积网络的方法，用于复杂工业过程中的软传感器建模

  周周|Can Zhou摘要数据驱动的深度学习已成为复杂工业过程中软传感器建模的主流方法。然而，大多数现有的数据驱动软传感器仅关注从过程变量到目标指标的确定性映射的学习，隐式地仅建模了条件期望，而忽略了历史数据中的条件分布信息。因此，数据中固有的先验知识并未被充分利用，这限制了这些

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-06-09

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