• 基于AMO框架的绿色人力资源管理对员工绿色创新行为的间接影响：绿色内部品牌的中介作用与员工参与权的调节效应

  摘要本研究基于能力-动机-机会（AMO）框架，探讨了绿色人力资源管理（GHRM）通过绿色内部品牌对员工角色内和角色外绿色创新行为的间接影响。同时，评估了员工参与对GHRM与绿色内部品牌之间关系的条件影响。采用横截面研究方法，数据收集自中国197名中小企业的员工。研究运用偏最小

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 两阶段差异化提示优化：面向视觉语言模型图像分类的方法

  摘要提示工程已成为将视觉语言模型（VLMs）适应于图像分类的有效范式。尽管大语言模型（LLMs）能够生成丰富的视觉描述，但其幻觉现象往往会产生不准确或区分度较弱的特定类别提示。此外，现有的提示优化方法对所有类别进行统一优化，忽视了类间异质性。为了解决这些局限性，我们提出了一种

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 固相萃取-化学标记联合UHPLC-MS/MS简便准确测定植物油中二酰甘油的方法研究

  二酰甘油（Diacylglycerols, DAGs）是由三酰甘油经酶水解或在植物油中经脂肪酶催化形成的一类甘油酯，由两分子脂肪酸与一分子甘油缩合而成，包括sn-1,2(2,3)-DAG和sn-1,3-DAG两种异构体。传统植物油与新型DAG油脂中DAG含量分

  来源：Oil Crop Science

  时间：2026-09-27

• 基于简易温控技术的人多能干细胞来源视网膜类器官运输活力保存方法

  摘要翻译： 由人诱导多能干细胞（human induced pluripotent stem cells, hiPSCs）来源的视网膜类器官（retinal organoids, ROs）作为推动人类视网膜发育与疾病理解以及治疗策略开发的重要工具具有显著前景

  来源：FASEB BioAdvances

  时间：2026-09-27

• 异构无线联邦学习中基于AIMD机制的长期收敛优化方法

  摘要无线联邦学习（FL）已成为一种有前景的解决方案，能够从无线智能客户端上的分布式本地模型生成全局模型。然而，面对具有不平衡且非独立同分布（non-IID）数据分布的异构客户端，该技术面临诸多挑战。这些挑战导致客户端出现拖尾（straggler）现象、计算和通信资源分配效率低

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 基于空间与时间连续性假设的河流流量高效率定框架——A2S2方法

  摘要精确的率定对于可靠的河流流量模拟和决策至关重要。穷尽式的参数探索会带来高昂的计算成本，并限制水动力河流系统的可扩展性。本研究提出了一种基于假设驱动的率定框架——"逐步敏捷调整"（A2S2）方法，该方法基于空间连续性和时间连续性。空间连续性假设相邻河段往往表现出相似的水力行

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 基于混合机器学习与模拟方法的气候变化对利雅得现代办公楼能耗及热舒适性的影响研究

  摘要随着气候变化（CC）持续重塑环境条件，将预测的气候数据纳入建筑性能分析对于韧性设计至关重要。本研究探讨了气候变化对沙特阿拉伯利雅得一座现代办公楼的能耗、经济结果以及基于模拟得出的热舒适指标的影响。该建筑具有炎热干燥的气候特征和高制冷需求。之所以采用单体建筑案例研究设计，是

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 基于多统计方法综合的再生骨料混凝土五维力学性能随再生粗骨料替代比例变化的特征分析与最大斜率位置的方法依赖性探讨

  再生骨料混凝土（RAC）的力学性能随骨料质量、配合比组成和实验条件而变化，使得已发表的替代比例趋势难以解读。本研究整合了描述性统计、LOWESS平滑、Bootstrap不确定性估计、导数分析和聚类方法，考察了五个标准化指标：抗压强度、劈裂抗拉强度、抗折强度、堆积密度和弹性模量

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 基于飞行时间中子衍射技术的公元前六世纪西西里黄铜锭微观结构与冶金加工研究

  摘要黄铜矿是一种珍贵的铜锌合金，早在古希腊地中海时期便已为人所知。在意大利西西里岛盖拉附近的海域发现了八十块黄铜矿锭，其年代可追溯至公元前6世纪，这一发现在地中海地区独一无二。本研究选取了11块具有代表性的黄铜矿锭，通过飞行时间中子衍射技术对其微观结构进行了分析。该方法允许以

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

• 基于注意力增强软演员-评论家方法的新型电力系统多目标优化调度

  摘要在双碳目标和可再生能源渗透率不断提高的背景下，新型电力系统面临着高维状态变量、源-网-荷-储强耦合、可再生能源不确定性以及多调度目标相互冲突等严峻挑战。本研究旨在解决现有优化和强化学习方法在复杂非线性工况下难以同时实现经济效率、可再生能源利用率和运行安全性的局限性。本研究

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-27

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