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高灵敏度光学测温技术及双模激发Ca2AlNbO6:Er3+荧光粉在白光LED中的应用
王康|张海天|彭星阳|陈黄耀|袁灿|郭翔|崔瑞瑞贵州省功能性复合材料重点实验室,贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,中国摘要在本研究中,采用传统的高温固态方法成功合成了一系列新型Ca2AlNbO6:Er3+多功能荧光粉。这些材料在379 nm(下转换)和980 nm(
来源:Journal of Alloys and Compounds
时间:2026-06-05
基于花青素(Anthocyanin)的智能食品包装薄膜经生姜假茎纤维素纤维(Cellulose Fibers, CFs)增强:一种用于易腐食品实时新鲜度监测的可持续方法
本研究旨在通过将西番莲紫果皮(Purple Passion Fruit Peel, PPFP)中富含花青素(Anthocyanin)的提取物与生姜假茎(Ginger Pseudostem, GP)提取的纤维素纤维(Cellulose Fibers, CFs)复
来源:RSC Advances
一种绿色水处理方法:微波合成的石墨烯氨基化木质素复合材料对水溶液中氨苄青霉素的吸附
本研究介绍了一种新型环保吸附剂,即石墨烯氨基化木质素(Graphene-Aminated Lignin, GAL)复合材料,该材料通过快速、无溶剂的微波剥离法制备,代表了一种绿色且可扩展的高级吸附剂制造途径。该创新之处在于将缺陷最小化的石墨烯与胺功能化的木质素
基于相似性重建的水文强迫数据生成方法及其在数据稀缺地区的应用:以沃尔特河流域为例
本研究评估了基于相似性的数据驱动重建方法是否能够在缺乏观测数据的情况下提供可靠的分布式蒸散发(ET)场。研究人员采用加权k近邻(k-Nearest Neighbours, kNN)框架,通过识别降水和温度相似日及其相关水文响应来重建日蒸散发。该方法以ERA5-
来源:Journal of Hydrology: Regional Studies
学生信息通信技术(ICT)参与行为的潜在类别:基于PISA 2022数据的心理因素的预测作用
青国摘要研究目的本研究旨在探讨中国香港、日本、韩国和新加坡中学生在信息通信技术(ICT)使用行为中的潜在结构,并分析人口统计因素和心理因素在决定学生ICT使用类型中的作用。研究方法研究人员分析了21,004名学生的数据,采用潜在类别分析(Latent Class Analysis
来源:Acta Psychologica
一种综合机器学习方法,用于根据纽约市第97号地方法规,从经济角度优先考虑多户住宅建筑的节能措施
鲍文·张(Baowen Zhang)| 保罗·克罗维拉(Paul Crovella)•首个将碳成本(268美元/吨二氧化碳当量)纳入基于性能的建筑规范下的建筑改造决策制定的机器学习框架。•堆叠集成模型的R²值为0.94(CV-RMSE在ASHRAE指南14规定的城市规模能源预测阈
来源:Journal of Building Engineering
可持续发展目标(SDG)信息对平等、可持续行为以及可持续创业意愿的影响:一种混合结构方程模型(SEM)与人工神经网络(ANN)的方法
L. Javier Cabeza-Ramírez | Angelo Puccia | Julia Margarita Núñez-Tabales | Miguel González-Mohino•提出了一种新的DIKW–KAB–ABC理论框架,并进行了实证测试。•采用混合SEM–
来源:International Journal of Management Education
可解释的、基于物理原理的建模方法,以及针对越野车辆磁流变悬浮系统的节能型扰动补偿控制技术
赖鹏|郭一鸣|庄莉|穆海龙|沈雨瑞|华德正|吴俊|张婷|刘新华摘要磁流变(MR)阻尼器被广泛认为是非公路车辆振动衰减的有效解决方案,但其固有的非线性和滞后性对精确力跟踪和实时控制构成了重大挑战。为了解决这个问题,本文提出了一种新的控制框架,该框架将基于物理引导的可微分优化的逆模型
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
基于知识的专利推荐系统,旨在利用多层交叉引用网络和机器学习技术,为企业特定的技术机会提供精准的专利建议
Jian Feng | Mengqi Li | Xinyu Wang摘要专利推荐可以为企业的技术机会分析(TOA)提供宝贵的外部知识资源,并降低研发成本。然而,现有研究仍缺乏一个明确的框架来整合技术机会分析(TOA)和专利推荐,这使得两者之间的有效整合和协调变得困难。为了解决这些
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
RLeHLDD:一种基于强化学习的人机交互框架,用于多领域深度伪造检测方法
Aparna Rajesh Atmakuri | K. Hemant Kumar Reddy摘要人工智能(AI)和机器学习(ML)的进步,尤其是在生成模型方面,使得深度伪造技术能够令人信服地模拟人类行为,从而使社交媒体、在线银行、电子商务和通信工具等平台越来越容易受到此类攻击的威
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