• 一种基于细胞到系统的跨领域健康预测框架，该框架结合了自适应步长分解和噪声不确定性处理方法

  锂离子电池系统容量预测方法研究。提出自适应步长差分模型分解（ASDMD-LC）结合高斯混合模型不确定变换（GMM-UT）框架，通过动态调整步长优化退化特征提取，利用GMM建模多模态噪声实现鲁棒不确定性量化，解决固定步长方法在非线性退化、跨配置泛化及计算效率上的不足。实验表明，该方法在多配置电池包预测中误差低于4%，优于基准方法。

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-03-21

• 具有不确定性意识的上下文学习方法：用于联合实体与关系抽取

  不确定性感知的上下文学习方法U-ICL通过类型约束的不确定性估计和多样化演示组织缓解联合实体关系抽取中的错误传播，实验表明其F1分数平均提升4%。

  来源：Information Fusion

  时间：2026-03-21

• 在智能铁路中保护数字资产：水印技术、挑战与前景的综述

  铁路数字化转型中数字水印技术的全生命周期安全保护体系构建，通过建立异构数据资产风险图谱、提出多维度分类决策框架、剖析理论实践挑战，为智能铁路系统提供内容绑定型安全解决方案。

  来源：Information Fusion

  时间：2026-03-21

• 利用自适应卷积神经网络（CNN）、变换器特征融合（Transformer Feature Fusion）和对比学习（Contrastive Learning）技术实现自动化自由形式桥梁检测图像解读

  自动生成桥梁检查图像的描述性句子方法研究，提出基于BLIP的视觉语言模型结合CNN-Transformer混合特征提取框架、自适应特征加权模块和对比学习，有效捕捉桥梁组件、缺陷及空间关系，在CIDEr和SPICE指标上显著优于基线，为工程领域提供高效可解释的自动化检测方案。

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-03-21

• 通过高度鲁棒的车辆检测和交通自适应优化技术，实现适用于实际交通场景的全视角数字路面重建

  无人机巡检与动态交通适应的多视角优化提升数字路面重建精度及效率，实现1%以下深度误差和20%效率增益，支持智能资产管理与自动化施工。

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-03-21

• 利用多尺度特征门控融合技术实现的安全头盔实时检测

  针对现有头盔检测方法在复杂场景、小目标检测及实时部署中的不足，提出基于RT-DETR的轻量级实时检测框架MFG-DETR，集成多尺度边缘检测、协同双阶段注意力融合及门控残差卷积模块，实验表明其检测精度和边缘部署性能优于现有方法。

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-03-21

• 利用视觉语言模型的多粒度提示学习方法进行少样本遥感图像场景分类

  少样本遥感图像场景分类中，针对传统方法依赖大量预训练数据且跨域适应能力差的问题，提出基于预训练视觉语言模型的多粒度提示学习网络MPLNet。通过多粒度视觉表示（MVR）捕捉全局、区域、局部场景信息，多粒度文本表示（MTR）生成对应语义描述，结合文本一致性约束（TRC）防止过拟合，以及注意力引导相似机制（ASM）抑制背景干扰，有效提升少样本场景分类精度。实验表明MPLNet在四大数据集上达到最优性能。

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-03-21

• 一种多尺度梯度提升框架，用于高精度井测曲线预测：一种时频集成机器学习方法

  复杂地层界面预测的优化LightGBM框架研究，通过多尺度特征工程（滑动窗口统计、FFT频谱分析、小波变换及梯度特征提取）与地质约束优化的协同创新，构建了首个融合地质先验知识的全流程预测范式。案例验证显示，优化后的LightGBM模型在RMSE（0.003755）和R²（0.989894）指标上显著优于线性回归、随机森林、XGBoost及Bi-LSTM模型，并保持对公开数据集的高效泛化能力。

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2026-03-21

• 液化溶剂、催化剂硫化方法以及H₂S对江纳煤在铁基催化剂上温和液化行为的影响

  本研究采用新疆低阶油煤为原料，考察不同溶剂（DHA、THN、Py/THN）、催化剂硫化方法（在位与预硫化）及H2S氛围对温和加氢液化性能的影响。结果表明，5MPa以下氢压下溶剂选择至关重要，THN因高效H供体特性使油产率达69.89%；在位硫化催化剂比预硫化更优，因Fe1−xS促进H转移并抑制自由基缩合。引入5% H2S/H2可显著提高煤转化率和油产率，因S-H键低能量及•HS自由基稳定作用。

  来源：Fuel

  时间：2026-03-21

• 一种结合强化学习与差分进化算法的方法，并采用种群特征重放机制

  肿瘤预后预测通过病理图像与转录组数据的多模态融合实现，提出分层交叉注意力机制(HCMA)整合不同抽象层级的特征，结合自注意力编码器和解码器处理病理图像，选择性状态空间模型处理基因数据，通过L1正则化和跨模态匹配约束特征对齐，在TCGA四类癌症数据集和独立胶质瘤队列验证中显著优于单模态及传统融合模型。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-21

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