• UPDesign：利用混合现实技术提升城市规划设计中的用户体验

  混合现实技术赋能非专业用户都市规划场景下的高效交互与设计表达，通过手势与语音融合输入实现现场3D模型创建、修改及可视化，降低专业门槛并提升多方协作效率。

  来源：International Journal of Human-Computer Studies

  时间：2026-02-27

• 通过SCAPS-1D方法对用于水下应用的无机Cs₂AgMBr₆基双钙钛矿太阳能电池进行计算分析

  钙钛矿太阳能电池的模拟研究优化了Cs2AgInBr6和Cs2AgGaBr6基器件的缺陷密度、载流子浓度及界面层厚度，在300K温度下分别达到23.31%和22.26%的转换效率，并验证了其水下9米深度的高效光伏潜力。

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2026-02-27

• 基于密度感知的引导式与半监督3D牙齿重建方法，结合双视图特征融合技术

  3D牙体重建中，基于密度感知的双平面注意力机制与半监督动态迭代策略可有效提升2D X光图像的特征提取精度，通过物理属性建模实现骨、骨髓及软组织的多区域高精度重建，显著改善PSNR和SSIM指标。

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-02-27

• SCAFTrack：用于对象跟踪的跨层空间-通道协同注意力融合技术

  目标跟踪中基于跨层空间-通道协作注意力融合的特征传播机制有效整合ViT多层级特征，通过跨层特征传播和SCAF模块自适应融合浅层细节与深层语义，提升复杂场景下的跟踪鲁棒性和精度。

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-02-27

• 通过基于视觉-语言模型的乘客识别技术提升机器人出租车的接客效率

  Robotaxis作为城市交通的重要组成部分，预设上车点导致活动集中、交通拥堵、绕路等问题，且GNSS定位在城区不可靠。本文提出VLMIdentification框架，通过多模态交互（文本/语音）和实时视觉识别（LVLM）实现精准乘客定位，包含输入处理、候选搜索、身份匹配三模块，并构建HID数据集验证其鲁棒性和跨场景泛化能力。

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

  时间：2026-02-27

• 基于地磁模拟方法和L-SHADE算法的AUV磁场干扰参数识别研究

  海洋磁场探测中采用自主水下机器人（AUV）结合几何磁场模拟（GSM）与L-SHADE算法实现磁干扰参数高效识别。该方法通过主动模拟外部磁场环境替代物理运动，消除高精度惯性导航依赖，建立椭球壳与磁偶极子混合模型描述AUV磁场特性，经数值仿真验证其检测精度显著优于传统运动相关方法。

  来源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

  时间：2026-02-27

• 用于航天器静电放电（ESD）防护的二次电子发射与陷阱态原位联合（SETiC）测量技术

  空间电荷累积和电静放电（ESD）威胁航天器电子系统，次级电子发射（SEE）与陷阱态（TS）的耦合机制是关键研究难点。本文开发新型在 situ 测量装置SETiC，可在宽温域（153-573 K）、高真空（<10⁻⁶ Pa）及多能电子束（20 eV-50 keV）条件下同步测量SEE与TS特性，通过圆柱形三测位腔体和四轴转台实现多角度采样，结合等温表面电位衰减（ISPD）法解析TS密度与能级分布，为建立电荷累积与ESD防护模型提供技术支撑。

  来源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

  时间：2026-02-27

• 利用动力学蒙特卡洛模拟和响应面方法对Ni(100)催化剂上乙醇分解制氢过程进行建模与优化

  乙醇在Ni(100)催化剂上的催化分解机理与条件优化研究采用蒙特卡洛模拟和响应面法，建立11步反应模型，验证温度（340.54 K）和压力（0.28 Pa）是关键参数，时间影响不显著，实现高效低能耗制氢。

  来源：Fuel

  时间：2026-02-27

• 基于物理约束的机器学习方法，用于高强度混凝土在不同应变率下的本构建模

  物理约束极端梯度提升框架（PhysicsXGB）用于高强混凝土应变率依赖性本构建模，通过嵌入力学特征工程、双目标损失函数约束单调损伤演化，结合分阶段SHAP可解释系统，实现弹性、硬化、软化全阶段的精准预测与物理一致性提升，误差减少超80%，有效填补传统模型在高速加载下后峰值响应预测和机制可解释性方面的空白。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-27

• 一种新颖的多模态注意力协同学习框架，结合语义增强技术用于音视频问答任务

  多模态注意力协作学习框架结合语义增强策略，通过MLLM生成视频描述指导多模态信息融合，实现高效准确的AVQA任务，参数和计算量减少超60%，准确率提升2.61%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-27

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