• 基于临界边界指数的预防性和检测后防御方法：用于抵御电力系统能源资源中的虚假数据注入攻击

  摘要：随着分布式能源资源（DERs）的广泛采用，集成DERs的电力系统中的网络安全已成为一个严峻挑战。本文提出了一种基于关键边界指数（CBI）的预防性和检测后防御方法，用于应对分布式能源系统中的虚假数据注入攻击（FDIAs）。该方法利用作者先前开发的电压稳定性指数CBI的固有抗

  来源：Journal of Modern Power Systems and Clean Energy

  时间：2026-06-09

• 采用阴极笼式等离子氮化技术在B级API 5L钢管内表面沉积氮化钛

  摘要：B级美国石油学会（API）5L管材是用于石油运输管道和生产线建设中最常用的管材。由于多种因素，这些管材可能会发生内部腐蚀，例如氧气（O2）、硫化氢（H2S）和二氧化碳（CO2）等成分与金属表面的反应。在这项研究中，我们采用了阴极笼等离子体氮化（CCPN）技术，在API 5

  来源：IEEE Transactions on Plasma Science

  时间：2026-06-09

• 转子电磁结构优化：提升新能源汽车中永磁同步电机效率的方法

  摘要： 转子电磁结构优化（RESO）已成为提高永磁同步电机（PMSMs）效率的关键方法，相关研究文献数量众多。本文系统地回顾了旨在提升效率的主要转子电磁结构优化策略，明确了转子电磁结构特性及效率评估指标。根据不同的转子结

  来源：IEEE Open Journal of Vehicular Technology

  时间：2026-06-09

• 在双重选择性信道上进行OTFS传输的检测技术

  摘要：在本文中，我们专注于在双选择性信道上的正交时频空间（OTFS）调制传输。具体来说，我们研究了在高移动性场景下有效的检测技术，并提出了创新策略，以实现复杂性和性能之间的最佳平衡。所提出的解决方案基于Ungerboeck观测模型，并利用多普勒延迟域中得到的信道矩阵结构。第一种

  来源：IEEE Transactions on Wireless Communications

  时间：2026-06-09

• 基于混合AI/物理方法的锂离子电池电量估计方法的嵌入式计算成本分析

  摘要： 估算锂离子电池的荷电状态（SOC）是电池管理系统（BMS）的关键功能，也是能源存储研究中的一个重要挑战。文献中越来越常见的方法是采用一种混合方法，将物理建模与数据驱动的预测模型相结合，以提高估算精度。例如，可以将库仑计数（CC）这样的物理模型与长短期记忆（LSTM）循环

  来源：IEEE Open Journal of Vehicular Technology

  时间：2026-06-09

• 基于深度学习的、硬件高效型功率放大器负载识别技术

  摘要： 在蜂窝基站中，功率放大器（PA）的性能会因天线阻抗的变化而显著下降。传统的保护技术通常使用环形器或阻抗检测电路，但这些方法会增加功耗和系统复杂性，并且在大规模MIMO系统中的可扩展性有限。本文提出了一种硬件效率较

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation

  时间：2026-06-09

• 高效最小k-桁架搜索：一种基于分解的方法

  摘要：凝聚子图挖掘已被广泛研究，并在许多图挖掘应用中得到应用，如链接农场识别、社区检测和产品推荐等。在各种凝聚子图结构中，k-truss 结构因其基于三角形的强结构凝聚力而特别值得注意。然而，传统的 k-truss 问题旨在找到具有最大顶点数的 k-truss，这在实践中通常非常

  来源：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

  时间：2026-06-09

• 用于无人机辅助无线电力传输网络的混合比特与语义通信：一种基于决策辅助的深度强化学习方法

  摘要： 语义通信技术能够显著降低无线网络中的频谱消耗，近年来已成为一个热门的研究领域。当与无线能量传输（WPT）结合使用时，语义通信可以帮助能量受限的设备在无线通信中实现高频谱效率。在能量受限和链路预算受限的场景中（如无人机网络），语义通信与WPT的集成能够实现高度节能的传输机

  来源：IEEE Journal on Selected Areas in Communications

  时间：2026-06-09

• 实时高程和方向感知的视觉定位技术，用于在GNSS信号被阻断的环境中实现无人机导航

  摘要 全球导航卫星系统（GNSS）无法覆盖的环境对自主无人机的导航构成了重大挑战，这需要具备实时性能的强大视觉定位系统。现有的方法要么为了速度牺牲精度，要么无法适应不同的飞行高度和方向，从而限制了它们的实际应用。我们提出

  来源：Drones

  时间：2026-06-09

• 基于InSAR和深度学习的可解释多变量滑坡位移预测方法：采用可学习通道融合技术的PatchTST

  摘要 准确的时间序列预测对于地质灾害的早期预警至关重要，但仍然是一个主要挑战。传统的现场地质技术监测成本高昂且受空间限制，而应用于遥感数据的深度学习虽然越来越普遍，但其模型决策过程往往不够透明。为了解决这个问题，我们提出

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-06-09

知名企业招聘：