• 面向中厚钛合金激光焊缝内部缺陷的超声检测方法：仿真与实验验证及其工程应用

  为解决中厚钛合金激光焊缝内部缺陷检测的瓶颈问题，研究人员开展了结合仿真与实验的超声检测方法研究。通过建立有限元模型并使用专门设计的5 MHz横波斜探头，该研究在实验中成功检测出最小等效尺寸为1 mm的预置缺陷，平均信噪比达17.6 dB，定位精度优于0.5 mm。结果表明，该方法为激光焊接质量评估提供了高灵敏度、高准确度的无损检测技术支持。

  来源：Sensors

  时间：2026-03-29

• MSAdaNet：面向智能手机组件表面缺陷检测的自适应多尺度网络——融合并行特征聚合与动态尺度适应的创新方法

  本文针对智能手机组件表面缺陷形态多变、尺度差异极大以及标注数据稀缺的挑战，提出了一种双重解决方案。研究人员构建了MSAdaNet（多尺度自适应缺陷检测网络），其整合了并行多尺度特征聚合（PMSFA）骨干、聚焦扩散金字塔网络（FDPN）颈部和尺度自适应共享检测（SASD）头部。同时，创建了合成数据集SCBD以缓解数据瓶颈。实验表明，该模型在公开SSGD数据集上取得了领先的mAP@0.5（54.8%），显著超越基准模型。这项研究为工业质检提供了一种高效、鲁棒的自动化检测方案。

  来源：Sensors

  时间：2026-03-29

• 将根际微生物群整合到快速育种技术中：利用促植物生长的根瘤菌诱导水稻提早开花并提高产量

  水稻水培系统中，Pseudomonas putida AKMP7显著提高生物量和产量，而Bacillus endophyticus J13通过调控Hd3a等基因表达显著缩短花期。

  来源：Planta

  时间：2026-03-29

• 基于语义代理的智能数字孪生技术：通过资产管理框架整合需求、生产和产品 作者：Joel Lehmann、Tim Markus Häußermann 和 Julian Reichwald

  摘要 复杂的产品和生产过程相互交织，需要具有表现力的、贯穿整个生命周期的数字表示形式。Asset Administration Shell作为数字孪生（DT）的标准应运

  来源：Big Data and Cognitive Computing

  时间：2026-03-29

• 制备方法对蓝矾增强氧化铝陶瓷结构与力学性能的影响 张旭阳、 王钦、 王卓、 王秀芳、 吕奎林、 李海燕

  摘要 本研究采用预应力增强法和颗粒增强法制备了蓝晶石

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-03-29

• 快速筛选方法用于评估在砂岩中注入金属氧化物纳米颗粒过程中的地层损伤 Craig Klevan, Bonnie A. Marion, Jae Jin Han, Taeyoung Chang, Shuhao Liu, Keith P. Johnston, Linda M. Abriola 和 Kurt D. Pennell

  , 摘要 许多提

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-03-29

• 扇贝耙拖渔业可持续化的改良技术渔具捕捞性能与环境影响的评估

  摘要：扇贝捕捞业是英国渔业的核心组成部分。采用传统Newhaven耙拖(spring-toothed dredge)进行扇贝捕捞存在生态风险，促使行业向更可持续的作业方式转变。本研究评估了旨在降低环境影响且不牺牲捕捞效率的改良扇贝耙设计之渔获效果及环境影响。测

  来源：Aquaculture, Fish and Fisheries

  时间：2026-03-29

• 用于混合类型数据聚类的确定性信息瓶颈方法

  本文提出了一种基于信息论的方法，用于对混合类型数据（即同时包含连续变量和分类变量的数据）进行聚类。所提出的方法通过广义乘积核（generalised product kernels）将信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）原理扩展到异

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-03-29

• 塑料安全、可持续和可回收按设计实践的释放评估方法学：环氧树脂复合材料案例研究

  在绿色转型背景下，开发本质上安全且可持续的新材料已成为关键目标。这一挑战对于塑料尤其重大，塑料通常含有复杂的化学混合物，可能在其生命周期的各个阶段释放，并对人类健康和环境构成风险。在此背景下，研究人员遵循安全与可持续按设计（Safe and Sustainab

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-03-29

• CEA-DETR: 一种基于多尺度特征融合的风力发电机叶片表面缺陷检测方法

  研究人员提出了一种基于改进RTDETR的检测框架，称为CEA-DETR，用于风力涡轮机叶片表面缺陷检测。首先，设计了一个跨尺度多边缘特征提取（CSME）主干网络，通过集成多尺度池化和边缘增强单元以及双域特征选择机制，有效提取不同尺度下的细粒度纹理和边缘特征。其

  来源：Sensors

  时间：2026-03-29

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