• 使用高压脉冲发生器对模拟闪电放电中的被动辐射剂量测量方法进行国际比对

  D. Štěpánová|J. Mikeš|V. Štěpán|I. Ambrožová|M. Bolzonella|M. Caresana|L. Garlati|M. Košt’ál|M. Krbal|M. Lužová|A. Mele|F. Trompier|M. Wiliń

  来源：Radiation Measurements

  时间：2026-04-25

• 基于双向流固耦合（FSI）方法的数据驱动型复合导管螺旋桨优化

  小一安 | 成山李 | 彭王 | 华超东 | 切刘 | 你就王 中国西安长安大学建筑机械学院 摘要 与传统金属 marine 螺旋桨相比，复合材料 marine 螺旋桨具有更大的设计灵活性。随着双向流固耦合（FSI）技术的发展，marine 复合材料螺旋桨的设计和优

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-04-25

• 使用同伦-切比雪夫方法求解参数特征值问题

  吴云云 | 李雅云 南京财经大学数学系，中国南京文苑路8号，210046 **摘要** 本文提出了一种用于求解参数化特征值问题的鲁棒数值方法，其中系统矩阵随参数平滑变化，其特征值和特征向量也随之变化。虽然基于泰勒或切比雪夫展开的现有方法能够提供精确的局部近似，但它们

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-04-25

• 一种在无网格方法框架下用于梯度材料模型的计算高效数值积分方案

  S.H. 斯里尼瓦桑|塔马赖·塞尔万·瓦苏|P.V. 杰亚卡蒂凯扬|赛·纳加·基肖尔·武特拉 印度瓦兰加尔国家技术学院机械工程系 **摘要** 本文将一种计算效率较高的数值积分方法——元素中点法（Element Midpoint Method）集成到径向点插值法（R

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-04-25

• 结核病传播动态的理论研究：一种结合软计算方法的数学分析

  萨蒂·帕特拉（Sathi Patra）| 苏武吉特·贾纳（Soovoojeet Jana）| 塔潘·库马尔·卡尔（Tapan Kumar Kar） 印度韦斯特孟加拉邦豪拉（Howrah）希布普尔（Shibpur）的印度工程科学与技术学院（Indian Institute of E

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-04-25

• 利用脉冲电磁场辅助的定向能量沉积技术来定制微观结构

  郝芳 | 张鹏志 | 葛宏浩 | 格詹格芬 | 董刚 | 吴华平 | 王亮 | 姚建华 | 帕努维萨瓦钦纳帕特 中国浙江省工业大学激光先进制造研究所，杭州，310014 **摘要** 尽管激光定向能量沉积技术取得了进展，但由于快速熔化-凝固过程、多物理冶金过程的复杂

  来源：Materials Today Advances

  时间：2026-04-25

• 供应链数字化如何促进企业创新？从资源可扩展性的角度出发

  刘青青|张杰|陈小红 中国西安西北大学经济与管理学院 **摘要** 随着数字技术深入供应链管理，供应链数字化（SCD）已成为资源重构和战略创新的关键驱动力。然而，现有研究主要探讨了企业层面数字化的内部效应，忽略了数字化如何重构供应链网络中的跨组织资源交换和协同创新机

  来源：Journal of Innovation & Knowledge

  时间：2026-04-25

• 采用基于人类发育过程的视觉训练方法，能够开发出强大且具有形态识别的AI视觉系统

  摘要：尽管经过多年的研究以及人工智能（AI）系统的显著扩展，人工视觉与人类视觉之间仍存在显著的差距。与人类不同，AI主要依赖纹理特征而非形状信息，对图像失真的鲁棒性较差，容易受到对抗性攻击，并且在复杂背景中难以识别简单的抽象形状。为了缩小这一差距，我们引入了人类视觉从婴儿期到成年

  来源：Nature Machine Intelligence

  时间：2026-04-25

• 面向柔度约束复合材料结构的新型混合机器学习与多材料拓扑优化方法

  针对在多材料拓扑优化(Multi-material Topology Optimization, MMTO)中，为实现柔度最小化目标而获取最优复合材料分布所面临的计算负担重及方法能力不足的挑战，研究人员提出将混合机器学习方法用于提升计算效率。本研究系统评估了多

  来源：ENERGY AND BUILDINGS

  时间：2026-04-25

• 面向混合属性电力物联网终端的深度聚类与安全分组方法

  在电力物联网（Power IoT）中，面对不同应用场景，智能采集设备类型多样、功能与加密方式各异，其数据具有海量、高维、高耦合的特性。研究人员采用一种改进的深度嵌入聚类（Deep Embedded Clustering, DEC）算法对智能采集设备进行分组。该

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-04-25

知名企业招聘：