• 通过气体水合物技术实现海水淡化与二氧化碳捕获的集成，该技术采用不同组成的沼气和环保添加剂

  该研究利用含甲烷和二氧化碳的生物气形成天然气水合物，同步实现海水淡化（去除Na⁺、Cl⁻等盐离子）和二氧化碳捕获。实验采用3.5wt%合成海水，在274.2K、5MPa条件下对比不同甲烷-二氧化碳比例（75:25、60:40、50:50）及氨基酸添加剂（L-色氨酸、L-亮氨酸）对水合物形成动力学、脱盐效率和二氧化碳捕集的影响。结果表明，60:40混合气配合1wt% L-色氨酸时，水合物形成速率达1.167±0.043 mmol/mol·min，单级脱盐效率达77-80%，同时实现59.3%±0.665的二氧化碳富集。该技术为解决水短缺与碳中和问题提供了协同解决方案。

  来源：Desalination

  时间：2026-02-18

• 时分宽带波束成形技术用于自干扰消除，同时采用发射和接收相控阵列

  宽频带波束成形设计抑制STAR系统自干扰，通过QCQP-1优化模型结合拉格朗日乘数法实现高效解算，并引入时间分割框架避免延迟线需求，降低硬件复杂度。

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-02-18

• 一种基于“幻影曼巴”（Vision Mamba）技术的增强型网络，该网络结合了频率方向特征融合技术，用于路面裂缝的分割

  路面裂缝智能检测方法研究综述与系统实现方案

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• 一种端到端的深度学习方法，用于利用融合的心电图和动脉血压信号来无创估计颅内压波形

  本研究提出一种基于心电图（ECG）和动脉血压（ABP）信号融合的改进Wave-U-Net模型，用于非侵入性颅内压（ICP）波形重建。实验表明，该模型在分段水平上与参考波形高度相关（Pearson系数0.932），并优于单通道ABP模型，但需注意结果受限于小样本和重叠滑动窗口，暂不具备临床应用价值。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• DeepSoundVisionNet：一种利用音频信号的视觉表示进行城市声音分类的新方法

  基于UrbanSound8K数据集，本研究提出通过Chromagram、STFT、CQT和Mel谱图融合构建增强视觉数据集，并设计DSVNet模型在10折交叉验证下达到95.02%的准确率，显著优于传统CNN架构。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• 一种基于计算机视觉的方法，用于检测古代木结构中的榫头拔出损伤

  基于计算机视觉和YOLOv7改进的古木榫卯松动检测方法研究，提出专用数据集构建、目标检测算法优化及松动量化模型，实现文化遗产保护中高精度非接触式检测。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• 学习识别故障电机的声音：基于特征引导的数据增强方法在感应电动机诊断中的应用

  三相发动机智能诊断中，基于物理模型的签名引导数据增强框架SGDA通过合成故障频率分量，结合机器学习实现99%二分类精度和86%多分类精度，有效解决数据稀缺问题并保持物理可解释性。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• 利用基于无人机的深度学习自动检测河道中的木材：一种适用于河流监测的可扩展方法

  河流中木本结构自动检测与深度学习模型优化研究。通过对比U-Net、FPN、DeepLabV3+和Attention U-Net四类语义分割模型，在包含高分辨率RGB影像及地形图层的10,000+标注数据集上验证，发现Attention U-Net在0.1米分辨率下达到97%整体精度和0.82 dice系数，其注意力机制有效整合空间特征。实验证实模型对空间分辨率（0.05-0.30米）、多源数据输入及跨流域迁移均保持较高鲁棒性，为无人机与卫星辅助的河流木本化监测提供新方法。

  来源：Geomorphology

  时间：2026-02-18

• 通过纳米等离子体这一可再生技术框架，实现有机污染物的可持续光催化降解以及危险重金属的去除，并开发相应的电传感器。该研究以卡夫雷尔谢赫省基奇纳排水系统为例进行

  纳米等离子体材料Cr₂O₃/CeO₂/rGO通过高效吸附（MB 57%, RhB 57%, Co²+ 36%, Cr³+ 74%）和光催化降解（MB 99% in 20 min, RhB 42% in 24 min）协同去除有机污染物与重金属离子，并开发出基于石墨电极的电化学传感器精准检测水样中的Pb²+, Cu²+, Hg²+。

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2026-02-18

• 利用机器学习技术对氢-汽油双燃料发动机进行预测性分析

  生物柴油与氢气混合使用可提升柴油发动机性能并减少碳排放，研究以龙脑香油甲基酯为燃料，测试不同氢气流量（30 L/min）下的制动能量消耗（12.2 kJ/kWh）及排放指标（HC、CO、NOx、烟尘），并比较支持向量回归（SVR）和梯度过程回归（GPR）等算法的预测精度。

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-02-18

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