• 一种用于不确定机器人机械臂重复控制的算子理论方法

  摘要：尊敬的编辑： 本文针对具有周期信号的不确定机器人机械臂，提出了一种重复控制（repetitive control, RC）的算子理论方法。 由于机器人机械臂已广泛应用于多个领域，相关控制方法已经得到大量研究。尤其是，文献中考虑了所谓逆动力学（inve

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2026-04-03

• QuadQ：基于二次函数的多智能体强化学习协作策略优化值分解方法

  研究人员介绍了一种基于二次函数的多智能体强化学习值分解方法，旨在通过人工神经网络建模的智能体间推导协作策略。通过构建带有特定参数约束的二次函数，确保当输入为局部最优动作时函数达到全局最大值。基于这种结构化二次函数，提出了一种新颖的值分解算法，以促进集中训练分散

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2026-04-03

• 面向数据驱动计算力学中偏微分方程约束优化问题的变分多尺度方法

  研究针对数据驱动计算力学（DDCM, Data-Driven Computational Mechanics）中出现的偏微分方程（PDE, Partial Differential Equation）约束优化问题在反应-扩散情形下的原始形式与对偶形式最优性条件

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-04-03

• 确定平屋面节能模拟与规范中气候特异性有效PIR导热系数及厚度取值的方法论——以平屋面为例

  建筑物贡献了加拿大12%的温室气体(Greenhouse Gas, GHG)排放，其中商业及公共机构建筑约占建筑排放的52%，使得屋面成为提升能效的重要目标。准确模拟屋面的传热性能（尤其是采用聚异氰脲酸酯(Polyisocyanurate, PIR)保温层的屋

  来源：Journal of Building Engineering

  时间：2026-04-03

• B2B品牌研究的衡量与评估：关键主题、理论与方法的系统性综述

  尽管关于企业对企业（B2B）品牌的文献综述数量不断增加，似乎表明该领域正走向成熟并持续扩展，但本系统性综述表明，其进展实际上比表面所显示的更为有限。通过分析过去五十年中B2B品牌研究的主题、理论基础与方法路径，研究人员识别出该领域仅取得了有限推进，甚至已显现停

  来源：INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT

  时间：2026-04-03

• 一种用于船舶燃油消耗预测的高级优化与自适应集成学习综合方法

  船舶燃油消耗（SFC）的准确预测与可解释性分析对于优化海事运营及支持海运业脱碳至关重要，然而现有方法在模型泛化能力、多源数据集成导致的特征冗余以及模型输出透明度方面面临显著挑战。这些局限性源于碎片化的建模流程，未能全面应对复杂海事环境中数据异质性、特征相关性、

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-04-03

• 综述：铁路系统能量收集技术研究综述：原理、应用与挑战

  轨道交通正日益成为综合交通系统的核心组成部分，然而分布式铁路健康监测仍面临严峻的电力瓶颈。对外部能源供应的依赖制约了系统的长期免维护运行。收集列车运行过程中产生的二次能源，如振动、气流、太阳辐射及热能，为此提供了替代方案。本文通过系统综述，从机理到应用层面对铁

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-04-03

• Building-PROFet：一种可扩展的数据驱动建筑热负荷与电负荷剖面估算方法

  斯堪的纳维亚地区智能电表的快速部署，使建筑存量层面的细粒度能源监测成为可能，然而，将此类数据转化为可操作洞见的工具仍然有限。为弥补这一空白，本文提出Building-PROFet，一个用于估算建筑逐时供热与电力需求剖面的模块化、可扩展框架。该模型建立在能量特征

  来源：Energy

  时间：2026-04-03

• 家庭低碳技术（LCTs）采纳意向：时间折现（discounting）与预期后悔（anticipated regret）的作用

  家庭对低碳技术（Low Carbon Technologies, LCTs）的投资决策有助于减少温室气体（GHG）排放、支持气候减缓并降低能源账单。基于对英国1355名受访者的调查，研究人员考察了时间折现（discounting）以及以预期后悔（anticip

  来源：Energy Policy

  时间：2026-04-03

• AI驱动的科学文献挖掘与数据库提取方法论：以化学反应过程为案例的研究

  学术论文是研发知识的主要来源，但其所含信息高度非结构化，分散于格式不一的正文、表格及图中。将此类分散信息结构化为连贯数据库是信息学的核心挑战。本研究提出一种通用的人工智能(AI)驱动方法论，利用大语言模型(Large Language Model, LLM)实

  来源：Energy and AI

  时间：2026-04-03

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