• 一种基于纯在线算法集成框架的植被损失驱动因子连续监测与归因新方法——面向森林与半自然地类的应用

  本研究提出一种完全由在线时间序列算法(online time-series algorithms)构成的集成框架(ensemble framework)，用于森林与半自然植被区植被损失驱动因子(vegetation loss agents)的归因(attrib

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-03-14

• CFD-DEM simulation and parameter optimization of pneumatic conveying of threshed corn residual products in a vertical elbow 基于CFD-DEM耦合方法的大thresh后玉米残余产物垂直弯管气力输送仿真与参数优化

  研究人员采用计算流体力学（CFD）与离散元法（DEM）耦合方法，对大thresh后玉米残余产物（由玉米籽粒与玉米芯棒组成的典型二元非均相体系）在90°垂直弯管中的气力输送特性进行了研究。与传统球形简化模型不同，研究人员采用高保真多球团簇方法忠实重构了玉米芯棒的

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2026-03-14

• 一种面向共形格点结构的角度约束优化新方法

  本文提出了一种基于节点坐标全局调整的新型角度约束优化方法，以解决共形类桁架格点结构在增材制造（AM）中因悬垂角限制而面临的制造性难题。首先，通过选择构建方向以最小化违规杆件数量。随后，基于杆件方向向量构建角度约束矩阵，并推导相对于节点坐标的解析敏感性表达式，以

  来源：CMES - Computer Modeling in Engineering and Sciences

  时间：2026-03-14

• 基于作物模型与遥感数据融合的新型水足迹监测方法

  准确测定灌区农业系统的水足迹（Water Footprint, WF）对于可持续水资源管理至关重要，尤其是在水资源短缺地区。针对加兹温灌区（Qazvin Irrigation Network）持续Facing的水危机，本研究提出了一种改进WF估算精度的新方法。

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-03-14

• 基于物理-机器学习混合方法融合高斯过程回归与Sines型不变量用于S355钢多轴疲劳寿命预测

  本研究开发了一种融合物理模型与机器学习的混合框架，用于预测S355结构钢在比例（同相）加载条件下的多轴疲劳寿命。研究人员首先建立了两种经典准则作为物理基线模型：基于不变量的Sines–Basquin公式和基于临界平面的Fatemi–Socie（FS）公式，二者

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-03-14

• 倾斜电梯紧急制动合规性评估的仿真与解析框架——基于Simulink多体动力学模型与EN 81-22:2021标准的不确定性感知分析方法

  摘要：倾斜电梯（inclined lift）要求配备专用紧急制动系统，须同时限制作用于乘客的水平与垂直载荷。目前制造商普遍采用渐进式安全钳（progressive safety gear）与液压缓冲器（hydraulic shock absorber）组合的装

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-03-14

• 面向可持续运营的文化自适应人工智能社会技术架构：人本回环集成

  本研究提出了一种面向"文化自适应人工智能（Culturally Adaptive AI, CAAI）"的新型约束感知算法架构，该架构采用结构化的人本回环（Human-in-the-Loop, HITL）方法。所提出的系统架构由四个不同的层次组成：数据集成层（D

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-03-14

• 提取方法对竹叶花椒（Zanthoxylum armatum DC.）种子油脂及提取物品质的影响——作为抗口腔病原菌的天然治疗药物

  本研究探讨了常规与超临界流体萃取(supercritical fluid extraction, SFE)方法对竹叶花椒(Zanthoxylum armatum DC.)种子精油(essential oil, EO)、超临界流体萃取油(supercritica

  来源：Results in Chemistry

  时间：2026-03-14

• 面向虚假新闻感知的双路深度学习股价预测：技术指标与情感分析的融合

  股票价格预测对投资者获取可观收益仍具挑战性。尽管人工智能模型已广泛应用，但多数研究聚焦于历史价格数据，较少有研究将技术指标与情感分析联合整合。此外，诸多现代情感分析技术忽视了虚假新闻的检测，导致预测结果不可靠。为应对上述局限，本研究提出了一种虚假新闻感知的双路

  来源：Machine Learning with Applications

  时间：2026-03-14

• YOLO-MOTF：面向辅助轮椅移动相机动态目标检测的运动-时间融合方法

  动态目标检测是推进基于视觉的导航系统的基础，尤其在相机自身处于运动状态的环境中至关重要。尽管检测算法已取得进展，现有方法仍面临自运动（egomotion）、短期遮挡、时间不连续性及计算成本等挑战。本研究提出YOLO-MOTF，一种将空间特征与运动线索相融合的新

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-03-14

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