• 深度学习技术实现了光谱能量转换，从而能够进行原位曝光测量

  乔纳森·C·康德（Jonathan C. Conde）|戴安娜·考维亚库尔（Diana Kauveiyakul）|安娜·C·杜克（Anna C. Duke）|莫比娜·戈尔莫哈马迪（Mobina Golmohammadi）|威廉·坦克（William Tank）|阿米尔·A·巴哈多

  来源：Radiation Measurements

  时间：2026-06-09

• 综述：开发III族氮化物微LED技术用于微型显示器、可见光通信和人工智能的前景

  T. Wang摘要基于III族氮化物的微发光二极管（microLEDs或μLEDs）已迅速成为下一代光子技术的领先平台，应用于微显示器、可见光通信和以数据为中心的计算领域。通过将自发发光器件缩小到微米级别，microLEDs实现了高亮度、快速调制和密集集成，将光学限制、载流子复合

  来源：Progress in Quantum Electronics

  时间：2026-06-09

• 一种新型的高效视频编码DCT硬件实现方法

  作者：Hossein Mahdavi、Hasan Azgin、Ilker Hamzaoglu 所属机构：Özyeğin大学 摘要 本文提出了一种新的近似常数乘法（ACM）技术。利用这种新技术，设计了一种适用于所有变换单元（TU）尺寸的高效视频编码（HEV

  来源：Microporous and Mesoporous Materials

  时间：2026-06-09

• 一项关于基于咪唑鎓的离子液体与阴离子表面活性剂在低浓度下与环丙沙星相互作用的比较研究，采用了红外光谱（IR）、荧光光谱和电导测量方法

  Bhawana|Vandana Sharma|Mohit Saini|Amalendu Pal•比较了环丙沙星与离子液体[C₅mim][DS]、[C₅mim][DBS]以及表面活性剂（SDS、SDBS）之间的相互作用。•使用电导测量方法，在288.15–308.15 K范围内评

  来源：Journal of Molecular Liquids

  时间：2026-06-09

• 一种具有因果意识的时空网络，通过预测重构技术实现对复杂工业过程中可解释异常现象的监测

  作者：孙伟龙、童明杰、吕明杰、郑发坤、柯玉成摘要在复杂的工业过程中，异常监测面临着高维度、非平稳的传感器数据的挑战，这些数据表现出复杂的变量间耦合关系。现有的深度学习方法，无论是基于平面序列模型还是图结构表示，都是通过统计相关性来构建变量关系，从而将真正的过程依赖性与虚假的混淆效

  来源：Journal of Industrial Information Integration

  时间：2026-06-09

• 通过整合敏感性分析、自适应伪模型优化和多站点校准方法，推进宏观尺度水文模型的校准工作

  昌德尼·塔库尔（Chandni Thakur）|文卡特什·布达马拉（Venkatesh Budamala）|K.S. 卡西维斯瓦纳坦（K.S. Kasiviswanathan）|克劳迪娅·特乌奇拜因（Claudia Teutschbein）|班卡拉-斯瓦米·桑达拉詹（Bankar

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-06-09

• 基于模型的方法对上科罗拉多河流域卫星观测到的总蓄水量异常值进行分解

  Nicholas Jadallah | Reed M. Maxwell•该集成水文模型将总水量（TWS）的变化趋势分解为上科罗拉多河流域内的土壤湿度、地下水、地表水和积雪四个组成部分，分析尺度涵盖公里级、子流域级以及整个流域范围。•通过延长模型初始化时间，可以减少初始状态对模拟结

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-06-09

• 利用等离子体辅助电纺技术制备PLA/PVA/ε-聚赖氨酸双层抗菌薄膜，用于活性食品包装

  摘要 随着人们对环境保护意识的提高以及对食品安全和品质的日益重视，开发环保型抗菌包装材料已成为主流趋势。聚乳酸（PLA）作为一种可降解材料，满足了绿色包装发展的需求，但纯PLA缺乏抗菌性能，这严重限制

  来源：Polymer Engineering & Science

  时间：2026-06-09

• 利用基于物理的建模方法研究锂离子电池电极的干燥过程

  摘要 电极的干燥是锂离子电池（LIB）制造过程中能耗最高的步骤之一，对最终电极的微观结构及传输性能（包括孔隙率、渗透性和迂曲度）起着重要作用。然而，由于多孔介质与自由流动之间的复杂相互作用，干燥过程尚未得到充分研究。本研

  来源：Energy Technology

  时间：2026-06-09

• AFM-net：利用少量数据和快速扫描，通过机器学习加速原子力显微镜纳米测量技术

  摘要原子力显微镜（AFM）是纳米测量技术的基石，但其获取和处理速度较慢，这成为了一个瓶颈。为了解决这一问题，我们提出了AFM-net这一机器学习框架。该框架不仅取代了传统的后处理流程，还能通过从快速但质量较低的扫描数据中重建高保真图像来实现高速成像。AFM-net采用了一种独特的

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-06-09

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