• 基于中国多种生物质残渣的气化生产绿色甲醇的技术经济分析及碳足迹评估

  严武斌|冯一楠|罗洪喜|王晓楠|张川北京大学能源学院，中国北京100871；邮箱：zhang@pku.edu.cn生物甲醇被广泛认为是碳约束环境下实现净零燃料和化学品生产的重要原料。然而，由于生物甲醇生产过程中技术-原料组合的多样性，其经济可行性和碳强度难以预测。本文提出了一种综

  来源：Green Carbon

  时间：2026-05-03

• 基于知识的混合特征选择方法，用于预测二氧化碳-石油系统的最小互溶压力

  刘恒志|刘哲志|张素汉|黄斌|赵杰|段晨曦|张长辉|郭正豪 中国重庆科学技术大学石油与天然气工程学院，重庆 摘要 最小混溶压力（MMP）定义为在给定温度下CO2-原油系统达到完全混溶的最低压力，是控制基于CO2的Enhanced Oil Recovery（EOR）和Carbon

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2026-05-03

• 用于医疗物联网-云系统中安全机器学习的差分隐私技术

  N. Mangala | Murtaza Rangwala | S. Aishwarya | B. Eswara Reddy | Rajkumar Buyya | K.R. Venugopal | S.S. Iyengar | L.M. Patnaik 计算机科学与工程系，J

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-05-03

• 综述：二氧化碳与地热能的结合：技术、挑战与机遇

  黄忠伟|鲍佳 中国石油大学（北京）石油资源与工程国家重点实验室，北京102249，中国 **摘要** 将二氧化碳封存与地热能提取相结合，为同时实现脱碳和可再生能源生产提供了一条有前景的途径。然而，理论预测与实际现场表现之间的持续差距阻碍了二氧化碳-地热系统的商业化应

  来源：Fuel

  时间：2026-05-03

• 现实场景下的多模态情感识别：腐败行为建模与基于相关性的评分方法

  李允顺 | 趙顺英 韩国首尔淑明女子大学软件系，邮编04310 **摘要** 尽管多模态情感识别（MER）领域取得了显著进展，但许多现有方法仍假设数据是干净的，这可能无法充分考虑实际应用中遇到的传感器噪声和环境退化问题。此外，以往的鲁棒性评估主要依赖于嵌入级别的损坏

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-05-03

• ACENet：基于上下文图推理的半监督人群计数技术

  史鸿宇|赵子怡|侯佳琳|孟亚蕾|何珊|张凯冰西安理工大学计算机科学学院，中国陕西省西安市710048摘要基于点定位的人群计数方法可以提供精确的个体坐标，但手动标注的成本非常高。半监督学习已被广泛采用来减轻这一负担。然而，大多数利用对称师生架构的现有方法都面临着一个固有的能力-稳定

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-05-03

• 通过磁控溅射技术制备多相铋钼酸盐涂层，以实现高度稳定的光催化性能

  R. González-Campuzano|D.E. Martínez-Lara|A. Hernández-Gordillo|M. Bizarro|S.E. Rodil 墨西哥国立自治大学材料研究所。墨西哥城Coyoacán区大学城SN环路，邮编04510 **摘要**

  来源：Applied Surface Science

  时间：2026-05-03

• 即插即用的、具备类别感知能力的知识注入技术，用于结合视觉语言模型实现prompt学习

  摘要提示学习已成为一种有效且广泛使用的技术，用于提升视觉语言模型（VLMs）（如CLIP）在各种下游任务中的性能，尤其是在特定领域的零样本分类任务中。现有方法通常专注于为给定领域学习类共享提示，或通过条件提示学习生成实例特定提示。尽管这些方法取得了有希望的性能，但它们往往在提示设

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION

  时间：2026-05-03

• 基于深度学习的仿真推理技术，用于提升海洋船舶的数字孪生模型的准确性

  萨姆·杰克逊|阿古斯·哈桑 挪威科技大学信息通信技术和自然科学系，挪威 摘要 本文提出了一种新的框架——基于深度学习的增强型模拟推理（SBI），以提高海洋船舶数字孪生的准确性。在该框架中，深度学习被集成到SBI过程中，以有效从序列数据和静态数据中提取信息表示。为此，

  来源：Applied Ocean Research

  时间：2026-05-03

• YOLO-REFB：利用移动机器人在仓库环境中检测纸板箱的矩形边缘融合技术 作者：Narendra Kumar Kolla 和 Pandu Ranga Vundavilli

  摘要 鸟类撞击旋转喷气发动机风扇叶片的事件对航空安全构成重大风险，然而高保真度的数值模拟在计算上仍然非常昂贵，这限制了它们在参数化设计研究中的应用。本研究开发了一个基于物理的机器学习替代框架，用于预测鸟类撞击旋转Ti-6Al-4V风扇叶片的响应，并系统地比较了拉格朗日（基于明胶的

  来源：Modelling

  时间：2026-05-03

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