• 心理声学机器学习评估方法用于预测居住者福祉的评价

  在现代建筑中，空调室内环境对居住者的生产力和福祉至关重要，但风扇噪声和气流湍流可能显著损害这些益处。人-环境交互是复杂过程，传统基于能量的声学指标（energy-based acoustic metrics）通常不足以建模。因此，本研究旨在推进建筑声学的多维声

  来源：Buildings

  时间：2026-03-06

• 工业4.0背景下制造业数字化转型提升了预测性维护作为提升运营效率和设备可靠性的重要性，这在汽车行业尤为明显。本研究调查了数字化如何推动预测性维护在斯洛伐克汽车行业的整合，并评估了其在分析期间对企业绩效的影响，同时考虑了数字化成熟度的异质性。分析基于2018年至2023年间在斯洛伐克运营的62家汽车制造企业的面板数据，这些数据来自ORBIS数据库。研究应用了非参数方法，包括带有Dunn事后比较的Friedman检验，以检查实施预测性维护后选定财务指标的变化。稳健回归分析用于评估数字化采用与绩效之间的关系，并控制了企业规模，而k-means聚类分析则用于根据数字化和采用水平对企业进行分类。结果表明，包括销售额、营业费用和资产负债表项目在内的几项财务指标发生了统计上的显著变化，这既反映了COVID-19冲击的影响，也凸显了预测性维护的重要性。较高水平的数字化采用与销售绩效呈正相关，并且聚类揭示了高度数字化企业、中等采用者和落后企业之间存在明显差异。研究结果表明，由数字化支持的预测性维护与绩效改善相关，并强调了相对于西欧基准而言，数字化成熟度方面仍存在的差距。

  工业4.0背景下制造业数字化转型提升了预测性维护(Predictive Maintenance, PdM)作为提升运营效率和设备可靠性工具的相关性，这在汽车行业尤为明显。研究人员调查了数字化如何实现斯洛伐克汽车行业预测性维护的整合，并评估了其在分析期间对企业绩

  来源：Systems

  时间：2026-03-06

• 综述：应急文档系统中忠诚度传染与自适应调节建模的系统方法：用户粘性的作用

  数字化正在重塑商业模式，但特定数字技术如何影响可再生能源企业商业模式变革的机制仍未被充分理解。与以往将数字化与商业模式分开研究或聚焦宏观影响的研究不同，本研究探讨了数字技术如何影响可再生能源企业的商业模式组件——价值创造、价值传递和价值获取，以及它们在多大程度

  来源：Systems

  时间：2026-03-06

• 综述：节能低碳建筑的新兴暖通空调技术与最佳实践

  本综述论文讨论了建筑供暖、通风和空调（HVAC）系统的技术进步和创新策略。建筑是能源消耗和温室气体（GHG）排放的主要贡献者，约占全球最终能源使用的35%和与能源相关的温室气体（GHG）排放的26%。在加拿大，建筑部门约占能源需求的31%和温室气体（GHG）排

  来源：Energies

  时间：2026-03-06

• 氢燃料燃气轮机研究现状与技术进展

  由天然气燃烧产生的二氧化碳（CO₂）排放是大气温室气体的重要来源，通过加剧全球变暖对地球气候构成重大风险。作为回应，石油行业和政府当局正在积极探索通过碳捕集、利用与封存（CCUS）以及减少天然气燃烧和油田CO₂泄漏来

  来源：Energies

  时间：2026-03-06

• 中国非透析慢性肾脏病患者治疗依从性量表的开发与验证：一项混合方法研究

  摘要 目的 慢性肾脏病（CKD）是全球公共卫生优先事项。对非透析患者而言，依从复杂治疗方案至关重要。然而，缺乏多维度评估工具阻碍了精确的依从性评价和针对性干预。本研究旨在开发并验证一种疾病特异性非透析慢性肾脏病患者治疗依从性量表（TAS-NCKD）。

  来源：Patient Preference and Adherence

  时间：2026-03-06

• PHER：一种解决机械臂抓取任务稀疏奖励问题的方法

  离策略强化学习通常用于训练机械臂的抓取任务模型。然而，在训练过程中，很难收集到足够多的成功经验数据和奖励用于学习与训练，即存在稀疏奖励问题。事后经验回放（HER）允许智能体重新标注已完成的状态。但并非所有失败经验对学习与训练具有相同效果。面对运行过程中环境产生

  来源：Technologies

  时间：2026-03-06

• 太空增材制造：技术、飞行遗产与材料

  离策略强化学习（off-policy reinforcement learning）通常用于训练机械臂的抓取任务模型。然而，在训练过程中，研究人员很难收集到足够多的成功经验数据和奖励用于学习和训练，即存在稀疏奖励（sparse rewards）问题。后见经验回

  来源：Technologies

  时间：2026-03-06

• 钛酸二氧化物纳米颗粒增强生物基环氧树脂/玻璃纤维复合材料力学性能预测的机器学习方法

  玻璃纤维增强聚合物（GFRPs）因其轻量化、力学耐受性以及可通过组分选择实现性能可调而受到广泛关注。鉴于环境问题，相关研究致力于引入可持续材料，如生物基环氧树脂（bio-epoxy resins），以降低GFRPs的生态环境影响。本研究对一种包含生物基环氧树脂

  来源：Journal of Composites Science

  时间：2026-03-06

• 跨频校准注入网络(Cross-Frequency Calibrated Injection Network, CFCI)：一种用于高光谱与全色图像融合(HSI–PAN Fusion/Pansharpening)的多尺度小波域特征校准方法

  研究人员提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)与跨频校准注入(Cross-Frequency Calibrated Injection, CFCI)的深度网络用于高光谱与全色图像融合(HSI–PAN Pans

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-03-06

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