• 中国教师人工智能素养与开放教育教学实践的关系：教师创新行为与学校支持的有调节中介分析

  本研究旨在探讨中国教师人工智能素养（Artificial Intelligence Literacy, AIL）与开放教育教学（Open Education Teaching, OET）之间的关联，特别考察教师创新行为（Teachers' Innovative

  来源：Sage Open

  时间：2026-09-22

• 可再生能源驱动的分布式批次反渗透海水淡化：技术经济优化框架

  集中式反渗透（RO）海水淡化的高昂成本和碳足迹，推动了将RO与可再生能源耦合用于内陆水源（如苦咸地下水、油气采出水）分布式处理的兴趣。然而，利用间歇性光伏（PV）或风能进行连续RO运行需要昂贵的电池储能。因此，使RO电力消耗与可再生能源可用性相匹配的灵活运行方

  来源：Desalination

  时间：2026-09-22

• Maxwell® DE系统半自动化差异提取方法的开发验证

  差异提取被广泛用于从性侵犯检材中回收男性DNA，但人工操作流程可能引入变异和污染风险。本验证研究依据SWGDAM指南，在三个法医学实验室开展多实验室研究，评估了半自动化差异提取方法——Maxwell® DE系统。分析性能评估涵盖灵敏度、重现性、稳定性、工作流程

  来源：Forensic Science International: Reports

  时间：2026-09-22

• Caps-ViT：一种基于重建的无合成数据胶囊视觉Transformer异常检测与定位方法

  Caps-ViT（Capsule Vision Transformer）是一种无需合成数据（synthetic-free）的胶囊视觉Transformer，用于基于重建（reconstruction-based）的异常检测与定位。该模型仅利用真实正常图像即可检

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-09-22

• 基于MSAA-EdgeConv的置信度引导渐进式点云去噪方法

  随着LiDAR传感器和深度相机等3D采集技术的迅速发展，三维点云已成为表示真实物体与场景的主要数据格式。然而，受传感器固有局限和环境影响，原始点云不可避免地包含噪声与离群点。因此，点云去噪已成为三维计算机视觉中基础且具挑战性的问题。研究人员提出一种以新型MSA

  来源：Alexandria Engineering Journal

  时间：2026-09-22

• 基于适应度域自适应的显式知识迁移方法及其在代理辅助迁移优化中的应用

  论文摘要翻译 代理辅助迁移优化方法有助于数据复用，并提升高维、高保真问题的求解效率。然而，此类方法在实际应用中常受限于域自适应不足与可解释性较差。为克服上述局限，本研究提出一种基于适应度域自适应的显式知识迁移方法。首先，研究人员为源任务构建径向基函数（RBF）

  来源：Chinese Journal of Aeronautics

  时间：2026-09-22

• 改进的欧拉-拉格朗日方法预测爆震波后液滴生存距离

  由于简单的几何结构和高体积能量密度，液体燃料爆震发动机引起了广泛关注。然而，其数值模拟仍然具有挑战性，因为喷雾雾化、液滴破碎、湍流混合和爆震波传播等多个过程同时存在并相互作用。特别是在欧拉-拉格朗日（Eulerian-Lagrangian）框架内，现有破碎模型

  来源：Chinese Journal of Aeronautics

  时间：2026-09-22

• 面向高效机翼设计的分布式涵道风扇新型动量源建模方法

  摘要：在涵道风扇-机翼集成构型中，各部件之间会产生复杂的气动耦合效应，准确捕捉风扇诱导的气动特性对于有效的气动优化至关重要。本研究提出了一种面向高效机翼设计的分布式涵道风扇新型动量源建模方法。该方法能够在无需计算准定常流场的情况下，精确预测风扇前、后界面处的动

  来源：Chinese Journal of Aeronautics

  时间：2026-09-22

• 融合气动面积律的超声爆预测深度学习方法：SectionAwareNet

  本文提出SectionAwareNet，一种融合气动面积律（aerodynamic area rule）的超声爆预测深度学习方法。该方法通过开发显式考虑飞行器横截面分布的点云神经网络，解决了基于计算流体力学（Computational Fluid Dynami

  来源：Chinese Journal of Aeronautics

  时间：2026-09-22

• 基于动态多尺度最优传输的鲁棒跨视角地理定位方法

  跨视角地理定位旨在从不同视角（如无人机视角与卫星视角）识别同一目标的图像，是一项极具挑战性的任务，原因在于目标在不同视角下外观变化显著。现有方法主要致力于学习视角不变的全局或区域级特征表示，却忽视了特征表示中的信息冗余问题。为解决上述问题，本文提出DMOT-G

  来源：Chinese Journal of Aeronautics

  时间：2026-09-22

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