• 基于偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）算法建模的高科技与高触感（High-Touch）酒店业体验研究：员工在场（Employee Presence）与技术认同（Technology Identity）的调节角色

  随着旅游企业日益将拟人化（Anthropomorphic）及人工智能（AI）赋能技术整合至服务职能中，一个关键的管理与理论挑战在于平衡高科技表现与高触感（High-Touch）的人力参与。针对此问题，研究人员应用PLS-SEM（偏最小二乘结构方程模型）算法建模

  来源：Algorithms

  时间：2026-04-13

• 对一种被长期忽视的N-烷基尿唑合成方法的改进

  N-烷基尿唑是一类重要的杂环化合物，可作为强效N-烷基-1,2,4-三唑啉-3,5-二酮（RTADs）电亲试剂的前体。传统尿唑合成方法依赖有毒异氰酸酯的使用。研究人员改进并优化了文献中一种被忽视且描述不足的合成方法，避免了异氰酸酯的使用，减少了溶剂用量，并在无

  来源：Reactions

  时间：2026-04-13

• 考虑能量回收与动态电池充电限制的电动汽车再生—摩擦制动融合：一种基于强化学习的方法

  本文提出了一种用于电池电动汽车（BEV）再生制动系统（RBS）的基于强化学习（RL）的制动力矩分配控制器的设计、开发与评估方法。该控制器采用深度确定性策略梯度（DDPG）智能体，在再生制动系统与摩擦制动系统之间分配制动需求，目标是在满足物理约束与运行约束的前提

  来源：Machines

  时间：2026-04-13

• 综述：智能能源系统中的车网融合：使能技术、系统级影响与开放问题概述

  车辆到电网（Vehicle-to-Grid, V2G）技术已成为大规模电动汽车部署与智能能源系统运行耦合的关键使能手段。通过实现电动汽车与电网之间的双向功率与信息交换，V2G将电动汽车从被动负荷转变为能够支撑电网灵活性、可靠性及可再生能源消纳的分布式能源资源。

  来源：Machines

  时间：2026-04-13

• 基于二阶广义积分器的总电流谐波检测方法

  研究人员提出了一种基于双二阶广义积分器（Dual Second-Order Generalized Integrator, DSOGI）的总电流谐波检测方法。传统的基于瞬时无功功率理论的i_p-i_q谐波检测方法存在计算

  来源：Electronics

  时间：2026-04-13

• 通过先进催化剂驱动聚合实现剥离型聚对苯二甲酸乙二醇酯纳米复合材料的创新制备

  聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）是一种因力学性能、耐化学性及可回收性而广泛应用于各行业的聚合物。通过纳米复合技术引入纳米填料提升PET性能已成为研究热点，其中层状双金属氢氧化物（LDH）作为合成纳米填料因纯度可控、与聚合物相容性优于天然黏土而备受关注。本研究采用

  来源：Journal of Composites Science

  时间：2026-04-13

• 定向钻孔雷达剖面中三维目标响应关键点自动检测方法研究

  在钻孔雷达（Borehole Radar, BHR）B扫描（B-scan）剖面的解释过程中，准确确定三维空间中地质目标的方位角是实现异常体精确定位与空间结构反演的关键问题。然而，现有定向BHR异常定位方法在智能化水平、多测点数据适应性及泛化能力方面均存在不足，

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-04-13

• PIESAT-1轮式星座干涉合成孔径雷达数字高程模型自适应加权融合方法研究

  研究人员针对PIESAT-1轮式星座（“一主三辅”构型）干涉合成孔径雷达(InSAR)数据生成高精度数字高程模型(DEM)的需求，提出了一种基于高度模糊数的自适应加权融合方法。该方法首先利用最小费用流(MCF)算法对各基线干涉图进行独立相位解缠，解决陡峭地形和

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-04-13

• 基于多方位视线向形变梯度的滑坡三维应变反演方法

  研究人员针对合成孔径雷达干涉测量（InSAR）仅能获取卫星视线向（LOS）一维形变分量的局限，提出了一种融合多方位观测的滑坡三维应变反演方法。该方法首先建立了包含坡度角α、坡向β、卫星入射角θ及飞行方位角φ的几何投影模型，推导了水平与垂直应变分量沿LOS方向的

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-04-13

• 基于残差空间通道压缩U型网络的海底平顶山探测方法

  研究人员提出了一种面向海底地形地貌识别的深度学习框架，用于从全球海洋测深数据中提取海底平顶山(seamount)结构。该工作针对传统卷积神经网络(CNN)在复杂地形特征提取中存在的通道冗余及空间信息损失问题，设计了残差空间通道压缩U型网络(RSCU-Net)。

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-04-13

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