• 选择一种矩阵效应校正方法，利用波长色散X射线荧光光谱法定量测定工业污染土壤中的Cu、Zn、As和Pb含量

  X射线荧光分析测定砷污染土壤中Cu、Zn、As、Pb需校正矩阵效应，比较外部标准法、康普顿散射校正和α系数校正方法，发现单独使用时误差较大（RSD 20–90%），联合校正后RSD降至1.1–9.5%，并验证了该方法对高浓度污染土壤的有效性。

  来源：Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy

  时间：2026-02-28

• 一种用于电机振动的电磁-结构-热双向耦合分析方法

  双电层电容器中离子传输与界面反应动力学耦合机制研究。该工作建立了双电层界面离子吸附/脱附与传输的量子力学-分子动力学-连续介质力学多尺度耦合模型，创新性地提出动态离子配位键网络构建算法，实现了界面离子传输速率与局部电势分布的实时耦合计算。通过构建三维多尺度耦合求解器，首次揭示了纳米双电层中离子传输的二维非平衡扩散特性及界面配位键重构的动态演化规律，为高功率密度超级电容器设计提供了新的理论依据和模拟方法。

  来源：Simulation Modelling Practice and Theory

  时间：2026-02-28

• 一种基于瞬态能量流和时空深度学习在电力系统中定位次同步振荡源的方法

  新能源并网电网中基于瞬态能量流与时空深度学习的SSO源定位方法，提出融合图卷积网络（GCN）与Transformer的T-GCN模型，通过分析瞬态能量传播路径与时空特征关联，解决部分可观测和拓扑变化场景下的源定位问题，在IEEE 39节点系统验证了高精度和鲁棒性。

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-02-28

• 通过太阳能驱动的蒸汽电解技术，以低成本实现电力和甲醇的净负碳联产，并显著提高合成气向甲醇的转化效率

  钙循环储热耦合太阳能驱动固态氧化物电解制氢与甲醇合成系统，实现净负碳排放（-0.036 t CO₂/t CH₃OH）和57.34%整体能效，较传统工艺增产8.52%、节能21.07%，甲醇平准化成本346.96美元/吨，电价160.50美元/MWh。

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-02-28

• 基于任务的图像压缩方法：在保持可解释性的同时提升图像分类性能

  本文提出了一种解释性感知的图像压缩方法，通过率失真正则化结合知识蒸馏，在保持压缩效率的同时提升注意力图（CAM）的准确性和定位能力，解决压缩导致的可解释性下降问题。

  来源：Pattern Recognition Letters

  时间：2026-02-28

• VoMarkSplat：一种基于补丁和多卷积投票机制的鲁棒水印技术，适用于3D高斯散射算法

  3D高斯splatting的版权保护方法，提出基于多数投票的框架VoMarkSplat，通过空间块和多层卷积生成冗余证据，结合两阶段课程学习提升鲁棒性和视觉质量，实验显示抗攻击能力提升至96.29%并保持高保真。

  来源：Pattern Recognition Letters

  时间：2026-02-28

• 通过具有视觉-语言模型的人机交互感知情绪识别技术，揭示可信的情绪状态

  人类与物体交互中的无意识情绪识别是人工智能领域的重要挑战，传统方法易受社交伪装影响。本文提出新型任务HAER（人类与物体交互-意识情绪识别），构建首个包含完整交互过程和独立场景的数据集HAER-Set，并设计基于预训练视觉语言模型（VLM）的HAER-Net框架，通过时空特征编码揭示动态交互与隐藏情绪的映射关系。实验验证了框架在HAER-Set上的有效性，为安全关键场景提供可靠的情绪理解方案。

  来源：Patient Education and Counseling

  时间：2026-02-28

• 基于锚点图结构共正则化的可扩展多视图聚类方法

  针对大规模多视图聚类中锚点与锚图结构未协同优化的问题，提出AGSCR-MVC方法，通过双向结构正则化提升锚点代表性及锚图结构合理性，实验验证其计算效率与聚类性能优势。

  来源：Patient Education and Counseling

  时间：2026-02-28

• 提升年度尺度显著波高预测能力：对M5P决策树方法的全面性能评估

  年尺度风浪显著高度预测中M5p决策树模型的优化与应用研究，基于ERA5再分析数据，通过对比决策树分析法和向后剔除法进行特征选择，发现风速是最关键预测因子，月度数据分割可将均方根误差降低30%，限制树深至5层可兼顾可解释性与预测精度，模型在12个月预报中RMSE降至0.059，相关系数达0.998，较未包含风速的传统模型性能更优，为海事安全、能源开发等提供高效可解释的预测工具。

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-02-28

• 利用迁移学习和基于物理的融合技术，实现缓慢移动且体积较小的水下目标的少量样本识别

  水下缓慢移动小目标识别中，基于物理信息的少数样本学习框架FUSTR-Net通过多域特征交互融合、方位散射特性引导分类和静态-动态域自适应策略，显著提升目标识别准确率，实验验证其即使在样本量降至40时仍保持73.32%的高识别精度。

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-02-28

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