• 摩擦纳米发电机（TENG）中最先进的功率传输方法 [专题]

  摘要：摩擦纳米发电机（Triboelectric Nanogenerators, TENGs）因具备材料与外形因素的多功能性、与低频机械刺激的兼容性以及可扩展、低成本的制造工艺等优势，作为自供电系统中可行的电源正受到越来越多的关注。与传统的能量采集器不同，TE

  来源：IEEE Circuits and Systems Magazine

  时间：2026-05-21

• 有序树切片Wasserstein距离：一种面向序列数据的度量方法

  针对序列数据距离度量中难以同时兼顾计算效率与顺序信息保持的问题，研究人员提出了一种名为有序树切片Wasserstein（Ordered Tree-Sliced Wasserstein, OTSW）的新型距离度量方法。该方法首先通过结合最远点聚类（Farthes

  来源：IEEE Access

  时间：2026-05-21

• 增强现实中的用户视角渲染感知问题及改进方法

  摘要：增强现实（AR）通过将计算机生成的内容叠加到物理世界之上，实现了实时的交互体验。在手持移动增强现实中，场景通常是从后置摄像头视角而非用户实际视点进行渲染的，这引入了视角不匹配并降低了视觉可信度。为解决这一问题且无需额外硬件，研究人员提出了一种实时移动增强

  来源：IEEE Access

  时间：2026-05-21

• 公用事业级电池储能系统——现场试点单元运行经验、分析与技术进展综述

  研究人员针对现代电力系统中间歇性可再生能源并网与数据中心负荷激增带来的电网调节压力，指出公用事业级电池储能系统（Utility-Scale Battery Energy Storage Systems, BESS）在长期运行可靠性与性能演化规律方面的公开数据仍

  来源：IEEE Access

  时间：2026-05-21

• 基于多尺度风格增强与因果贡献对齐的单域泛化故障诊断方法

  近年来，单域泛化(Single-Domain Generalization, SDG)故障诊断因仅依托单一源域即可泛化至未见目标域，成为智能故障诊断领域的研究热点。域泛化的核心在于挖掘不同数据分布下的内在不变性，而该特性与因果关系密切相关。现有基于因果推断的故

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-05-21

• 基于感知字典与自适应邻域的正弦调频信号去噪双阶段稀疏重构方法

  本文针对非合作电子侦察中正弦调频（SFM）信号的低信噪比（SNR）去噪问题展开研究。研究聚焦于那些已被识别为 SFM 但发射机参数未知的截获信号。在参数化稀疏重构框架下，研究人员提出了一种自适应双阶段相干正交匹配追踪（A-DSC-OMP）方法。该方法结合了由粗

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-05-21

• 从电子学习到生成式人工智能：教育领域技术接受度与人类行为视角

  本研究系统地描绘了教育领域技术接受度研究的智力结构与主题演变，特别关注人类行为在技术中介学习环境中的表征方式。研究人员利用基于神经嵌入的主题建模方法 BERTopic，分析了 1981 年至 2025 年间收录于 Scopus 数据库的 4,788 篇期刊文章

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2026-05-21

• 综述：C1–C6醇类-柴油混合燃料的综合评述：理化特性、燃烧特征及先进优化技术

  本系统性综述对2015至2025年间关于C1–C6醇类（甲醇至己醇）在压燃式(Compression Ignition, CI)发动机中应用的研究进行了多维整合。通过对130项高影响力研究的分析，本研究评估了醇类分子结构、理化特性与燃烧动力学之间的复杂相互作用

  来源：Green Chemistry Letters and Reviews

  时间：2026-05-21

• 在异构电压频率岛屿上的可扩展、能源感知任务调度：从最优整数线性规划到实际启发式方法，并通过真实世界数据进行验证

  摘要：本文提出了一种在电压频率岛（VFI）架构上实现能效优化的有向无环图（DAG）调度方法，该方法结合了最优整数线性规划（ILP）公式和一种新颖的基于能量感知的列表调度与动态时隙重用（EALS-DSR）启发式算法。该研究通过智能任务分配、电压/频率分配以及调度优化，解决了最小化

  来源：IEEE Access

  时间：2026-05-21

• 财务报表中的多模态欺诈检测：一种基于三模态注意力网络与对比证据链构建的方法

  摘要：财务报表欺诈造成了巨大的经济损失，并且继续逃避主要依赖于结构化会计比率的传统检测方法。这些方法忽略了叙述性披露和文档格式中存在的丰富法医线索——这两者都是欺诈者经常与数字本身一起操纵的渠道。本文介绍了TriAudit，这是一个三模态深度学习框架，它联合编码了来自公司10-

  来源：IEEE Access

  时间：2026-05-21

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