• 一种基于AUV-DETR和TD-ByteTrack的水下自主水下航行器（AUV）实时检测与跟踪方法

  西安义斋|国源堂|小雨周|彦娇邓|书峰王|文强肖|贾树东•AUV-DETR 和 TD-ByteTrack 构建了一个仅依赖 CPU 的自主水下航行器（AUV）恢复框架，在 34 FPS 的帧率下实现了 86.10% 的 MOTA（Mean Overall Accuracy）和 4

  来源：Ocean & Coastal Management

  时间：2026-06-06

• 通过RayStation MCO与标准优化方法重新定义头颈部VMAT治疗中的计划质量：对剂量学和照射精度的双重分析

  乌萨马·埃尔·穆登（Oussama El Mouden）、艾哈迈德·班南（Ahmed Bannan）、哈姆扎·塞卡特（Hamza Sekkat）、雷杜安·埃尔·巴伊达维（Redouane El Baydaoui）、穆斯塔法·布格特布（Mustapha Bougteb）、穆尼尔·姆

  来源：Medical Dosimetry

  时间：2026-06-06

• 综述：灵活的双端单片钙钛矿/硅串联太阳能电池：实现轻量化、高效率光伏技术的路线图

  杨金丽|陈思诺|王立春|雷子欣|周苏|赵磊|王文静|李子佳|周春兰中国科学院电气工程研究所，北京 100190，中国摘要柔性双端（2T）钙钛矿/硅串联太阳能电池结合了高性能的钙钛矿吸收层和薄晶硅底层电池，实现了高功率转换效率和机械柔韧性。这种结构还提供了具有竞争力的功率重量比，使

  来源：Materials Today Energy

  时间：2026-06-06

• 固态电池与正极材料：创新、挑战以及实现安全、可持续的高性能能源存储的途径

  Muneeb Irshad|Esha Azhar|Ayesha Kamal|Muhammad Salim Butt|Muhammad Usman|Muhammad Rafique|Misbah Durrani|Abdul Ghaffar|M.A. Assiri|Naseem Ab

  来源：Materials Science and Engineering: A

  时间：2026-06-06

• 在Si(001)衬底上，采用溅射异质外延技术制备Ge1−xSnx层，其中Sn的成分范围为10–25%

  后藤康作（Kousaku Goto）|柴山茂久（Shigehisa Shibayama）|金泰汉（Taehan Kim）|坂下光夫（Mitsuo Sakashita）|黑泽雅志（Masashi Kurosawa）|中塚修（Osamu Nakatsuka）日本名古屋市千种区古市町，

  来源：Materials Science in Semiconductor Processing

  时间：2026-06-06

• 一种用于离散代数李雅普诺夫方程的黎曼共轭梯度方法，并结合基于仿真的验证

  穆罕默德·菲亚兹（Muhammad Fiaz）|穆罕默德·肖艾布·阿里夫（Muhammad Shoaib Arif）|萨利姆·乌拉（Saleem Ullah）|迈拉杰·比比（Mairaj Bibi）|卡马莱丁·阿博达耶（Kamaleldin Abodayeah）•将DALE问题构

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-06-06

• 基于β-Ga₂O₃/rGO复合材料的近室温高选择性水杨酸甲酯传感技术

  安贾利·古普塔（Anjali Gupta）| 鲁玛·戈什（Ruma Ghosh）摘要便携式气体传感器对于在现场快速、灵敏且经济高效地检测挥发性有机化合物（VOCs）至关重要，这些化合物在农业和化妆品等多个领域都有广泛应用。水杨酸甲酯（MeSA）是一种由受胁迫的农作物释放的VOC，

  来源：Materials Research Bulletin

  时间：2026-06-06

• 采用聚乳酸网格印刷技术增强的瓦楞纸板箱的屈曲行为与机械性能：迈向轻量化包装

  马克西姆·勒盖（Maxime Legay）|杰雷米·维吉耶（Jérémie Viguié）|伊莎贝尔·德洛热（Isabelle Desloges）|皮埃尔·瓦谢（Pierre Vacher）|达维德·贝内文蒂（Davide Beneventi）•瓦楞纸板箱采用聚乳酸（PLA）材料

  来源：Materials & Design

  时间：2026-06-06

• 多尺度与多层次特征增强的元学习方法在少样本故障诊断中的应用

  Jingxuan Chai|Jie Cao|Xiaoqiang Zhao|Jinghua Wang摘要在实际的工业环境中，智能故障诊断常常面临标记故障样本稀缺、严重噪声污染以及运行条件分布频繁变化等挑战。那些严重依赖大规模标记数据集的深度学习方法往往具有有限的泛化能力，导致在跨条

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-06-06

• MEDP：一种多模态增强的动态原型学习方法，用于少量样本下的动态场景图生成

  王学教|黄子恒|孟伟良|王长波|何高奇摘要当前的动态场景图生成（DSGG）方法依赖于密集的注释数据，但这些数据成本高昂，并且在细粒度关系预测方面存在显著局限性。尽管少样本学习能够利用少量注释样本实现快速适应，但视频场景中对象-谓词组合的多样性导致了特征的高度异质性，而动态场景的时

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-06-06

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