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通过湿法机械化学方法合成的Cu–ZnO/Al₂O₃催化剂，用于甲醇蒸汽重整反应
Cu-ZnO/Al₂O₃催化剂的湿机械化学法制备及性能优化研究，通过引入水相和复合铝源改进干法机械化学合成工艺，显著降低废水并提升催化性能，表征证实其高Cu-ZnO界面分散性及发达孔结构。
来源：Inorganic Chemistry Communications
时间：2026-03-17
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基于机器学习的分析方法，用于研究高效可再生甲醇燃烧的点火策略与机制：柴油引导式及湍流喷射点火发动机
低碳中和背景下甲醇发动机高效燃烧与排放控制研究，提出融合响应面法（RSM）、支持向量回归（SVM）及多目标粒子群优化（MOPSO）的新型智能分析方法。通过对比柴油辅助点火（DPDI）与湍流喷气点火（TJI）两种策略，发现DPDI模式下多阶段热释放使指示热效率达46.7%，但NOx排放较TJI高19.5%；TJI通过集中式点火实现更优排放控制，但对喷射时序敏感。研究揭示了两种策略的燃烧机理差异及关键参数（如预燃室能量比例、喷射间隔）的敏感性，为甲醇发动机点火系统优化提供理论依据。
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基于现实场景的自主车辆轨迹控制、路径规划与碰撞避免技术
自动驾驶系统通过融合强化学习与多目标优化算法（SDQ-MSF）及自适应前瞻系统（ALAS），实现复杂路况下的精准轨迹跟踪（误差0.12米）和动态安全控制。ALAS根据车速和道路曲率动态调整前瞻距离，优化路径规划效率。实验验证SDQ-MSF在保持30-35km/h稳定车速的同时，碰撞率降至2.1%，并优于DRL-PTP和GAN-TPM等现有方法。
来源：Expert Systems with Applications
时间：2026-03-17
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经过优化的深度学习模型结合热图可视化技术，能够实现精准棉花种植中的最佳成熟度判断和自动化产量评估
实时检测与产量估算框架提升棉花精准农业效率|棉花成熟度检测|YOLOv5/v7/v8模型比较|多目标跟踪|边缘AI部署
来源：Expert Systems with Applications
时间：2026-03-17
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TIKD：文本与视觉技术的结合——用于知识蒸馏
知识蒸馏框架TIKD通过融合文本与图像的多模态语义信息，显著提升轻量级视觉模型性能。摘要：
来源：Expert Systems with Applications
时间：2026-03-17
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SFTFormer：结合时空融合与结构增强的人体姿态估计方法
3D人体姿态估计通过结合图卷积网络和Transformer的双流架构，引入动态拓扑感知机制和结构增强时空注意力模块，有效建模长程依赖与跨肢关节交互，显著提升复杂运动场景下的估计精度和鲁棒性。
来源：Expert Systems with Applications
时间：2026-03-17
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3D SeisSeg-CL：分层聚类与场地震引导的对比学习方法，用于实现鲁棒的盐体分割
盐体分割中合成与实际地震数据泛化能力不足的问题，提出3D SeisSeg-CL框架。通过分层聚类提升地质分类的语义一致性，设计三域对比损失增强跨域特征对齐，结合多物理属性计算模块和分级融合机制实现3D盐体精准分割，在SEAM合成数据集上IoU达91.7%，并有效泛化至荷兰F3、L3实际场区。
来源：Expert Systems with Applications
时间：2026-03-17
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基于特征融合的深度膨胀卷积网络与可解释智能技术，用于小样本花椰菜作物中的缺陷识别
cauliflower病害检测，提出Cauli-NET混合模型，集成VegScratchNet（改进iReLU激活函数）与预训练MobileNetv2，通过特征拼接与膨胀卷积增强多尺度特征提取，全局平均池化降低参数，准确率达92.63%，并利用可解释AI可视化特征。
来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间：2026-03-17
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激光定向能量沉积过程中微孔分布预测的原位监测与集成学习方法
孔隙检测与多模态融合监测技术在激光定向能量沉积制造中的应用研究。摘要：激光定向能量沉积（LDED）制造的金属部件易因孔隙形成而降低机械性能。本研究提出基于图像与声学信号的多模态融合监测方法，结合多层感知机（MLP）与极端梯度提升树（XGBoost）的混合模型，实现孔隙（>30μm）的98.8%准确率预测，与CT检测结果高度吻合。方法创新点在于通过实时信号分析孔隙分布位置而非整体孔隙率，为闭环控制提供技术支撑。
来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间：2026-03-17
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综述：用于从卫星、航空和水下图像中检测海洋脊椎动物和无脊椎动物的深度学习方法：综述
海洋动物检测的深度学习方法综述：分析卫星、UAV和AUV数据源下CNN等模型的应用局限与改进方向，提出数据集标准化需求及Transformer等新兴技术潜力。
来源：Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers
时间：2026-03-17
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