• 适用于瞬态热传导拓扑优化的时空多重网格方法

  - 瞬态热传导的时空多重网格方法。 - 适用于高对比度问题的半粗化策略。 - 不同的温度插值方法和粗层离散化方法。 - 通过将这些方法应用于一维拓扑优化问题来展示其鲁棒性。 ## 引言 拓扑优化方法是计算设计方法，旨在为各种工程应用寻找最优的材料分布 [1], [2]。其

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-09-21

• 一种具有位置级物理先验的激光增材制造视觉-物理缺陷检测方法

  • 粒度感知融合将窗口级证据与位置级标签对齐。• 16帧感兴趣区域（ROI）序列捕捉窗口级的熔池时空动力学。• 同源图像派生的描述符构成位置级物理先验。• 所提出的融合方案在六个模型中获得了最高的测试集点估计值。• 准确率、宏F1和缺陷F1分别达到96.80%、96.68%和

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-09-21

• 基于氡的科赫·阿卜杜拉海域海洋沉积物中的断层检测：整合地球物理与统计方法

  •氡气调查揭示了Khor Abdullah海洋沉积物中的隐藏断层和薄弱区域。 •分析了184个海底样本的氡浓度、扩散速率和有效氡浓度。 •趋势表面分析区分了自然背景和局部异常值。 •氡的迁移性与沉积物渗透性和路径之间存在强相关性（R = 0.86）。 •综合断层图

  来源：Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C

  时间：2026-09-21

• 常规个人剂量测量中本底剂量估算方法的统计学比较

  •Burr Type XII 分布对从对照剂量计测量的本底剂量提供了最佳拟合表征。•仅使用固定比率的基于时间的计算模型只能描述本底剂量的平均累积情况。•用户剂量与本底剂量累积分布之间的最大差异仅为 4.46%。•35.9% 的监测记录得出了正的净职业剂量，报告值最高可达 15

  来源：Radiation Measurements

  时间：2026-09-21

• 负电价下工业供热中蓄热式储热与热泵的技术经济对比评估

  •负电价可使蓄热技术成为工业供热领域的有竞争力选择。•蓄热技术在高温度蒸汽生产方面最具竞争力。•热泵与蓄热系统耦合可降低热水成本。•成本图谱将技术选择与价格深度、频率和投资关联起来。引言当电力供应超过需求时就会出现负电价，这通常是由于风能和太阳能等可再生能源产生的不灵活发电所

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2026-09-21

• 可逆刺激响应的光致发光切换技术在有机铜卤化物闪烁体中的应用，适用于多种功能需求 现已可购买

  打开图形查看器 由于多样的配位几何结构和优异的光电性能，低维有机-无机铜卤化物在固态照明、防伪、发光传感、闪烁等领域引起了极大的关注，并具有广泛的应用潜力。然而，在结构平台中实现可控的

  来源：Inorganic Chemistry Frontiers

  时间：2026-09-21

• 用于相场内聚区模型的混合加速自适应径向点插值方法

  本研究的主要贡献如下： • 针对PF-CZM提出了HA-ARPIM方法。该方法将自适应节点细化与HAA方案相结合，在保持精度的同时提高了求解效率。 • 系统确定了最优参数组合（Anderson深度m = 1，松弛因子ω = 1.8），揭示了这些参数对收敛性能的影响，为类似自适

  来源：Engineering Analysis with Boundary Elements

  时间：2026-09-21

• 采用"叙事实证研究转译"（SERT）方法，共同创建生成式人工智能教育资源

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您需要高级访问权限。了解更多登录摘要摘要本研究旨在探索处于代表性不足群体的儿童如何与生成式人工智能（GenAI）互动，采用一种创新方法——叙事经验研究转化（SERT），将实证研究转化为可及的、共创的教育资源。十八名来自代表性不足群体的

  来源：ACM Transactions on Computing Education

  时间：2026-09-21

• 工业时间序列数据分析最新进展综述：方法与应用

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要工业物联网（IIoT）的特征是产生大量的时间序列数据。现代 IIoT 系统实现了海量工业时间序列数据的高效收集、存储和查询，使得此类数据的处理和分析成为现代制造中数据驱动决策的关键推动力。为

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-21

• 用于语言模型的混合精度量化：技术与前景

  语言模型（LMs）的快速规模化带来了前所未有的计算、内存和能耗需求，使其训练和部署日益难以持续。量化作为一种关键的压缩技术，通过减小模型体积、缓解内存瓶颈并加速推理而崭露头角。然而，尽管统一低位量化（如INT8、INT4）能带来显著的效率提升，却可能降低基于Transform

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-21

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