• 利用微波辅助技术构建Ta2CTx MXene/CuInS2异质结构，以提升介电损耗并增强宽带电磁波吸收性能

  Ta₂CTₓ MXene/CuInS₂复合材料通过HF蚀刻和微波辅助合成制备，厚度1.5mm时实现4.48GHz有效吸收带宽，较纯MXene提升5.6倍，归因于CuInS₂增强介电损耗和导电网络形成。

  来源：ACTA PHYSICO-CHIMICA SINICA

  时间：2026-04-25

• 共创路径促进开放式社会创新：评估欧洲生活实验室中的知识整合、组织环境及背景条件

  本文探讨知识条件如何影响协同创作产生开放式社会创新（OSI），采用模糊集定性比较分析（fsQCA）对15个欧洲Living Labs案例进行研究。研究发现两种协同创作路径：一是在组织成熟度高的Living Labs中解决结构化问题；二是在应对复杂问题的新兴组织Setting中通过直接知识整合实现创新。研究揭示了知识管理与组织成熟度在OSI形成中的核心作用，为政策制定者和管理者设计有效协同创作项目提供了实证依据。

  来源：TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE

  时间：2026-04-25

• MA-APKG：一种基于多智能体的大语言模型（LLM）的方法，用于构建航空产品装配过程的知识图谱

  构建复杂航空装配过程知识图谱的系统方法，提出多级本体建模、LLM驱动的多智能体信息抽取及动态语义更新机制，实验验证了方法在知识整合与动态维护中的有效性。

  来源：JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS

  时间：2026-04-25

• 一种新颖的灰色多变量模型，用于预测电力消耗，同时考虑了能源转型和技术创新所带来的累积时间滞后效应

  电力消费预测需考虑能源转型与技术革新的累积时间滞后效应。本研究构建融合特征筛选（随机森林）和时间滞后识别（交叉相关分析）的新灰色多变量模型，揭示GDP、能源消费和电力生成的关键驱动因素，并量化固定资产投资、可再生能源比例及研发强度等变量的时间滞后周期。通过北京、江苏等四省市案例验证，模型在2023-2030年情景预测中有效呈现区域异质性，填补了传统模型忽视长期滞后影响的研究空白。

  来源：Energy Economics

  时间：2026-04-25

• 创新设计诱导再结晶自修复分离器，以稳定水系钠离子电池的超长循环寿命

  钠离子电池正极材料通过Na4Fe(CN)6改性玻璃纤维隔膜实现自愈，动态捕获溶解过渡金属离子形成稳定结晶层，抑制Jahn-Teller效应，提升循环稳定性至90.2%（2000次循环），高倍率（2.0 A g-1）容量保持85.3 mAh g-1，低温5℃容量达155.34 mAh g-1。

  来源：Energy Storage Materials

  时间：2026-04-25

• 基于结构的工程方法对超嗜热古菌中的转录调节因子EnfR进行改造，以增强氢气（H2）的产生

  通过理性设计改造极端嗜热古菌T. onnurineus NA1的转录因子EnfR的DNA结合域，筛选出R44A突变体（MC21菌株）。转录组分析显示CO和糖类发酵相关基因（codh、mbh）显著上调，该菌株在CO及CO与麦芽糊精共培养条件下，生物量产量分别提升1.28和2.32倍，最大产氢速率提高1.79和2.26倍，验证了结构生物学指导的转录因子工程对提升产氢效率的有效性。

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-04-25

• 一种基于三层人工智能的动态应用程序部署方法，适用于云-边缘环境

  边缘-云环境中动态资源编排与AI驱动的应用部署方法，提出三层架构：底层边缘节点使用增量学习实时预测资源状态，中层通过联邦学习协同优化多节点预测，顶层采用强化学习全局决策应用迁移策略，在100种动态场景中实现97%的资源约束满足率与用户低延迟平衡。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-04-25

• 一种适用于高碱煤的净化-燃烧液态渣排放方法：协同捕获铝酸钙（AAEMs）并实现超低氮氧化物（NOx）排放的燃烧过程

  高碱煤液态渣排放净化燃烧技术研究，通过逆流气固复合燃料燃烧提升高温反应区，净化后合成气中可燃气体占比达21.43%，固形炭比表面积120.3m²/g，实现燃料氮99%转化为氮气，超低NOx排放（49.95-65.76mg/Nm³），燃烧效率99.81%。揭示了AAEMs迁移与NOx减排的协同机制，提出三阶段耦合工艺。

  来源：Fuel

  时间：2026-04-25

• 一种基于物理约束的时序增强元学习方法，用于智能预测气体井中泡沫排水的时间

  泡沫排水时间预测框架PCTAML融合物理约束与元学习增强的时空建模，通过压力差约束注意力机制捕捉关键生产动态，并采用对抗元学习提升噪声鲁棒性和跨井泛化能力。实验表明，该框架在50口气井数据上实现0.948的准确率与0.983的AUC，优于基线模型5.5%以上，且在噪声干扰（σ=0.07）和20%数据下仍保持高效适应性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-04-25

• 事实序列化增强：胸部X光报告生成的关键创新

  本文提出Factual Serialization Enhancement（FSE）方法，通过两阶段流程提升胸部X光报告生成质量。第一阶段采用事实导向的对比学习，通过结构实体方法过滤非事实性描述，增强图像与事实描述的跨模态对齐；第二阶段利用检索到的历史病例事实序列化信息，指导生成器生成更精准的文本。实验表明FSE在MIMIC-CXR和IU X-ray数据集上显著优于SOTA方法，且消融实验验证了事实序列化的关键作用。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-04-25

知名企业招聘：