• 面向更绿色未来的数字创新：人工智能在欧洲生物燃料转型中的作用（Digital Innovation for a Greener Future: The Role of Artificial Intelligence in Europe's Biofuel Transition）

  摘要：本研究利用2008–2024年欧盟（EU）12国的平衡面板数据集，考察人工智能（Artificial Intelligence, AI）发展水平与生物燃料（Biofuel）产量之间的关系。研究人员采用含分布滞后设定的可行广义最小二乘法（Feasible

  来源：Biofuels, Bioproducts and Biorefining

  时间：2026-06-15

• 基于策略驱动框架与单个RGB-D传感器的随机堆叠积木稳健操控方法

  摘要

  来源：Sensors

  时间：2026-06-15

• 利用反渗透技术从大量淡水样本中分离天然有机物质

  E. Michael Perdue|Yusupha M. Sey|A. McDonald美国印第安纳州芒西市球州大学化学系，环境科学博士项目主任（2012-2017年），邮编47306摘要本研究从美国明尼苏达州、佛罗里达州、华盛顿州、加利福尼亚州和北卡罗来纳州的五个饮用水源中提取

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-06-15

• 基于数字图像相关技术的CBCT衍生有限元模型定量基准测试

  摘要

  来源：Biomechanics

  时间：2026-06-15

• 基于风险演化过程的低空无人机引发隐私入侵风险评估方法

  在无人航空器（UAV）隐私入侵风险日益突出的背景下，本研究提出一种创新的无人机引发隐私入侵风险评估方法，旨在为低空无人机的安全管理与隐私保护提供理论支持。基于无人机引发隐私入侵的风险演化过程，该方法采用双维度评估体系：通过分析受保护个体在社会组织中的关键性来量

  来源：Array

  时间：2026-06-15

• 基于安全多方计算和同态加密的作物育种数据保护方法

  区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明可追溯的特性，为作物育种数据的安全共享提供了一种创新解决方案。本研究分析了传统作物育种数据管理面临的挑战，包括数据碎片化、共享困难和安全风险，并提出了一种基于Hyperledger Fabric v2.0的安全作物育种数据

  来源：Array

  时间：2026-06-15

• 数据反馈校正：一种消除浅水多波束测深中升沉残差的方法

  浅水多波束测深的精度关键依赖于精确的升沉校正。然而，传感器的局限性常导致校正不完整，留下沿航迹方向的周期性条带噪声（升沉残差，heave residuals），从而扭曲海底形态。传统滤波方法抑制这类噪声会以牺牲真实地形细节为代价。研究人员提出一种创新的数据反馈

  来源：Journal of Marine Science and Engineering

  时间：2026-06-15

• 复杂移动经济中AI驱动的金融风险管理：情境-技术匹配与安全Reassurance模型

  人工智能（AI）在金融技术中的快速演进已从根本上重塑了复杂社会经济系统中的风险管理。然而，研究人员理解用户如何在密集移动经济中构建交易信任仍是一项关键挑战。本研究整合技术匹配（Technology Fit）与 reassurance 确认（Reassuranc

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-06-15

• 用于水稻叶病检测的人工智能：基准测试、偏差问题、优化方法及部署准备情况

  摘要水稻叶部病害会威胁到集约化种植和小型农户生产体系中的产量、谷物质量以及田间管理决策。虽然视觉巡查仍然不可或缺，但它劳动强度大、主观性强，且在光照条件、品种、生长阶段及病害压力不同的情况下难以大规模应用。本文分析了通过2026年1月1日至3月31日期间按照PRISMA-ScR标

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-06-15

• 基于自适应能量的网格连接电池储能系统有限时间控制方法，采用二次升压逆变器实现

  Md Samiullah|Ali T. Al-Awami|Mahmoud S. AbouOmar 沙特阿拉伯达兰，法赫德石油矿业大学IRC智能交通与物流研究所 **摘要** 本文针对通过高增益二次升压逆变器与电网相连的电池储能系统，提出了一种自适应的、基于能量的有限

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-06-15

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