• 基于物理知识的电压数据插补方法，用于提高基于机器学习的电池电量状态估计的鲁棒性

  用于电池电量（SOC）预测的机器学习（ML）估计器容易受到缺失测量数据的影响，因此需要数据插补技术来替换不可用的观测值。然而，大多数现有的SOC估计数据插补方法主要依赖于统计方法，而没有结合电池的物理特性和动态行为。因此，在连续数据缺失的较长时间内，这些估计器的估计精度会显著下降

  来源：IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society

  时间：2026-05-11

• 利用数据同化和机器学习技术提升矩形圆柱体的RANS湍流建模效果

  马泰奥·罗塞利尼（Matteo Rosellini）|乔瓦尼·斯塔贝莱（Giovanni Stabile）|亚历山德罗·马里奥蒂（Alessandro Mariotti）|玛丽亚·维多利亚·萨尔韦蒂（Maria Vittoria Salvetti） 意大利比萨大学土木与工业工

  来源：Computers & Fluids

  时间：2026-05-11

• 递归正则化格子玻尔兹曼方法：强制实现、边界处理及其在大涡模拟中的应用

  李玉倩|齐一鸣|沈杰|陈松泽|牛中华|彭成|王连平 中国南方科技大学，广东省湍流研究与应用重点实验室，复杂流动与软物质研究中心，力学与航空航天工程系，深圳，518055 摘要 众所周知，格子玻尔兹曼方法（LBM）的递归正则化（RR）方案在模拟高雷诺数流动时表现出更好

  来源：Computers & Fluids

  时间：2026-05-11

• 通过光热转化实现聚酰胺解聚的通用方法

  高分辨率图像 下载MS PowerPoint幻灯片 聚酰胺（PAs）具有优异的化学稳定性和机械强度，但这些特性也导致它们在环境中广泛积累，成为污染源。在这项工作中，我们开发了一种包容性强且操作简单的光热策略来回收聚酰胺，克服了分解这些材料所需的高能量障碍。通过使用炭黑作

  来源：Journal of the American Chemical Society

  时间：2026-05-11

• 通过整体图学习方法揭示了耳鸣的共享与个体静息状态脑磁图（MEG）网络特征

  摘要： 耳鸣症是指在没有外部声源的情况下感知到声音的现象，许多人都受到影响，但其对大脑功能连接组的影响仍尚未得到充分研究。传统的功能连接性（FC）方法，如皮尔逊相关性、相位滞后指数和一致性，依赖于对宏观尺度脑区活动之间的成对比较，这限制了对大脑整体功能的描述。我们采用了一种新的

  来源：IEEE Transactions on Energy Markets, Policy and Regulation

  时间：2026-05-11

• 在密集环境中，考虑发射机关闭情况下的频率分配问题的P-值方法

  摘要：频率分配问题是一个非确定性的多项式时间复杂度难题，涉及为无线发射机分配频率频道。通常，目标是在保持高质量服务的同时最小化发射机之间的干扰。在这项工作中，考虑使用概率性的d维比特（或称为p-dits）来完成这一任务。这些是随机元素，它们在多维空间中的离散状态之间振荡。每个维

  来源：IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits

  时间：2026-05-11

• 描述符：一个混合室内及室内外定位的多技术数据集（HYMN）

  摘要：本文介绍了HYMN（混合多技术导航）数据集：这是一个基于在室内外场景中收集的机会性信号的多系统、时间同步的数据集，用于定位研究。HYMN包含了在工业大厅环境中为五种不同的定位系统（包括超宽带（UWB）、蓝牙低功耗（BLE）、WiFi、5G和全球导航卫星系统（GNSS）收集

  来源：IEEE Data Descriptions

  时间：2026-05-11

• 综述：蛋白质降解模式分析作为生物标志物用于估算死亡时间：见解与创新

  **摘要（通俗语言总结）** 确定死亡后经过的时间（即死亡时间间隔，PMI）在法医调查中至关重要，但由于传统方法的局限性，这一任务仍然具有挑战性。蛋白质组学通过分析蛋白质随时间降解的模式提供了一种有前景的替代方法。本系统评价探讨了利用动物和人体组织进行基于蛋白质的PMI估算的

  来源：The American Journal of Forensic Medicine and Pathology

  时间：2026-05-11

• S2D-FL：一种基于稀疏性和信任度的联邦学习方法，旨在提升物联网边缘计算中的系统鲁棒性和数据隐私性

  摘要：联邦学习（FL）能够在保持数据隐私的同时，实现分散式物联网边缘设备之间的协作模型训练。然而，实际部署面临一个关键挑战：在资源严重受限和非独立同分布（non-IID）数据环境下，如何同时实现对抗恶意攻击的鲁棒性、强局部差分隐私（LDP）以及通信效率。现有方法在实施LDP时会

  来源：IEEE Open Journal of the Computer Society

  时间：2026-05-11

• 综述：电池热失效的表征与检测先进技术评述

  储能对于加速全球各领域向清洁和可持续能源的转型至关重要。锂离子电池(LIBs)因其高能量密度、低维护性和高库仑效率，在储能领域的重要性日益凸显。然而，一个挑战来自于所有电池形式和化学体系中存在的热失效风险，特别是在严苛的电化学、热条件和机械应力下。在严重情况下

  来源：Advanced Science

  时间：2026-05-10

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