• 综述：人工智能增强的数字孪生在太阳能热技术中的应用：面向气候行动的架构

  先进数字时代涌现的技术之一是太阳能热技术。利用这一新兴技术，更高精度的模型与提供连续更新数据的系统相结合，充当系统设计、性能提升和简化维护的指南。本综述证明了人工智能（AI）如何帮助数字孪生（DT）超越静态模型，演变为先进的太阳能热技术。目前，先进的太阳能热技

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-08-30

• 考虑潮汐-风暴潮相互作用的极端海平面预测的确定性-随机混合方法

  为极端海平面预测开发了一种新颖的上跨率框架。潮汐被视为确定性过程，风暴潮则被视为依赖于潮汐的随机过程。该框架纳入了潮汐-风暴潮相互作用、非高斯性、序列相关性等特征。预测的上跨率与两个验潮站的观测结果高度吻合。交叉验证表明该方法具有稳健的外推能力和较低的预测不确

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-08-30

• 使用全基因组测序技术对需要机械通气的儿科患者中革兰氏阴性菌的监测

  摘要 背景 尽管采取了广泛的感染控制措施，医院内感染仍然是一个主要挑战，其中与呼吸机相关的感染（VAI）是最难处理的。这对于需要长期

  来源：Journal of the Pediatric Infectious Diseases Society

  时间：2026-08-30

• 监管者作为创新赋能者：社会资本与爱尔兰中央银行的创新沙盒

  金融科技(Fintech)指技术驱动的金融创新，将金融与技术相结合，创造出影响金融市场和机构的新商业模式、流程或服务(Alt等，2018)。虽然常与数字金融混用，但后者更广泛地指金融服务的数字化，而金融科技则涵盖了推动该转型的具体创新(Allen等，2021；

  来源：TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE

  时间：2026-08-30

• 永远年轻？——绿色初创企业的技术影响

  绿色技术初创企业（Green Technology-Based Startups, GTBSs）开发的技术比其它初创企业和成熟企业（incumbents）更具影响力。引文溢价（citation premia）为8%–20%；新颖性（novelty）提高超过3个

  来源：TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE

  时间：2026-08-30

• 哪些碳政策引导创新？中国政策工具与政策组合的比较证据

  中国企业表现出强烈的非绿色创新持续性；聚焦的限制性和支持性政策组合改善了绿色转向；广泛的政策捆绑并未带来明显的额外创新收益；政策一致性比所部署的工具数量更为重要。

  来源：Energy Economics

  时间：2026-08-30

• 基于深度学习技术的山区单体树分割与多维属性提取多任务协同方法

  森林在陆地生态系统中发挥着关键作用，提供碳封存、木材生产和生物多样性维持等多种生态系统服务与功能（Alkama and Cescatti, 2016; Sexton et al., 2015）。因此，森林结构与组成的精确制图与监测对生态研究、生物多样性保护和可

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-08-30

• 面向遥感语义分割的视觉基础模型参数高效多模态自适应方法

  研究人员提出MoBaNet，一种面向遥感(RS)语义分割的参数高效多模态自适应框架。该框架冻结预训练视觉基础模型(VFM)骨干并仅将有限可训练容量分配至多模态专用操作，在默认DINOv2-ViT-B配置下仅训练5.43%参数即在两个ISPRS多模态基准上取得强

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-08-30

• 基于数据驱动深度学习方法增强静止卫星Himawari-8（H8）观测的气溶胶光学/微物理参数反演

  研究人员提出一种基于数据驱动深度学习的方法，利用静止气象卫星Himawari-8（H8）搭载的先进向日葵成像仪（Advanced Himawari Imager，AHI）观测，增强反演气溶胶光学与微物理参数。深度信念网络（Deep Belief Network

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-08-30

• 物理引导的机器学习方法用于从Landsat地表反射率估算时空无缝FAPAR

  吸收性光合有效辐射比例（FAPAR）量化了植被在400–700 nm光谱范围内吸收的太阳辐射比例，是冠层能量吸收能力的基本指标（Fensholt et al., 2004）。它是估算生态系统净初级生产力（NPP）的关键输入参数，并为气候变化对植被动态的影响提供

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-08-30

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