• 一种用于一维计算流体动力学模拟中无粘可压缩流动的保守型Runge–Kutta不连续Galerkin方法（ConRKDG方法） 作者：Thien Binh Nguyen 和 Nguyen Minh Hieu Pham

  摘要

  来源：Mathematics

  时间：2026-05-10

• 用于Gamma Knife Perfexion治疗的高效蒙特卡罗建模方法

  迪亚兹·娜塔莉（Díaz Nataly）|古铁雷斯·豪尔赫（Gutiérrez Jorge）|马丁内斯·胡里奥（Martínez Julio）|乌迪亚斯·何塞·曼努埃尔（Udías José Manuel）|伊巴涅斯·保罗（Ibáñez Pablo） 马德里康普顿斯大学（Un

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2026-05-10

• 基于提炼语言模型（Distilled Language Models）和符合性可靠性控制（Conformal Reliability Control）的复杂性感知渐进式数据错误校正方法 刘超（Chao Liu） 穆宏（Hong Mu） 周静静（Jingjing Zhou） 王恩良（Enliang Wang） 赵学健（Xuejian Zhao）

  摘要 可靠的表格数据修复是企业信息系统中进行可信分析的前提。这类环境中的表格数据常常包含格式错误、语义冲突、缺失值以及跨字段不一致性，这些都会降低下游分析和机器学习的性能。基于规则的方法能够有效处理结构性错误，但会忽略依

  来源：Mathematics

  时间：2026-05-10

• 当支配性何时重要？基于结构和计算方法研究几何网络中的生成树与支配树 帕布罗·阿达斯梅（Pablo Adasme）

  摘要 在几何通信网络中，骨干网络只有在构建成本低廉且同时足够接近其必须服务的需求点时才有用。本文研究了一种几何通信网络中的骨干网络设计问题，该问题明确考虑了连接性和用户覆盖范围之间的权衡。本文考虑了两种经典的组合优化范式

  来源：Mathematics

  时间：2026-05-10

• 交通流的功能时间序列建模：一种基于概率论的时间对称性研究方法 Faheem Jan, Hasnain Iftikhar, Naveed Gul, Fatimah E. Almuhayfith, Paulo Canas Rodrigues

  摘要 可靠的短期交通流量预测对于智能交通系统至关重要，它能够实现实时控制、减轻拥堵并提高城市交通效率。然而，交通流量具有不确定性、时间依赖性，并且受到显著日内变化的影响，这使得准确预测变得困难。为了解决这些问题，本研究引

  来源：Symmetry

  时间：2026-05-10

• 一种快速瞬态低维腔体建模方法，该方法结合了体积柔顺性和惯性力的耦合效应 左康、 刘传凯、 王佳俊

  **摘要** 现有的基于集总参数假设的低维腔体元素模型忽略了腔体的几何参数和腔体内的惯性效应，无法满足飞机发动机次级空气系统（SAS）在快速瞬态响应过程中的仿真需求。为了解决这一问题，本研究提出了一种用于快速瞬态腔体的模块化建模方法。根据快速瞬态响应期间的内部流动特征，将腔体

  来源：Aerospace

  时间：2026-05-10

• 武术教练对精神疾病的社会认知：一项民族方法论研究

  贝雷尼丝·梅·普鲁沃斯特 | 亚历山德罗·波罗韦基奥 滨海科特达奥帕尔大学，里尔大学，阿尔图瓦大学 - ULR 7369 - URePSSS - 体育、健康与社会多学科研究单位，法国加莱62100 **摘要** 本文分析了上法兰西地区（法国）一个小镇上武术教练对精神

  来源：Acta Psychologica

  时间：2026-05-10

• 基于云技术的山区道路滑坡损失风险与经济评估系统

  **摘要** 在台湾，由地质活动和极端天气事件（如台风）引发的滑坡经常破坏山区道路，对人类生命、车辆安全以及交通基础设施构成严重威胁。为应对这些挑战，本研究开发了一个全面的风险评估模型，以帮助道路管理决策者评估滑坡风险，并提高道路坡度维护工作的有效性。该模型考虑了环境条件、坡度

  来源：Landslides

  时间：2026-05-10

• 热机械应力分析的实验方法学 马里奥·阿科斯塔-弗洛雷斯（Mario Acosta-Flores）， 莫伊斯斯·蒙特格尔-冈萨雷斯（Moisés Montiel-González）， 马里奥·利蒙-门多萨（Mario Limón-Mendoza）和 莫拉·卡萨莱斯-迪亚斯（Maura Casales-Díaz）

  摘要

  来源：Processes

  时间：2026-05-10

• 预测高中生使用人工智能学习工具的意图和行为的因素：基于扩展的计划行为理论方法 张子琪、安富海

  摘要 如今，人工智能学习工具在中学教育中已经变得十分普遍，学生被期望能够掌握如何使用它们。然而，我们对于高中生使用这些工具的真正动机仍知之甚少。本研究应用了扩展的计划行为理论（TPB）模型，探讨情感态度、工具态度、主观规范、感知行为控制以及人工智能焦虑是否能够预测学生使用这些

  来源：Behavioral Sciences

  时间：2026-05-10

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