• 基于时序卷积和稀疏变换器网络的电动汽车充电系统中的DC系列电弧故障检测 杨凯、张顺、林荣源、涂冉、周学进、张仁成

  摘要 在电动汽车（EV）充电系统中，直流串联电弧故障由于其隐蔽性高且危险性大，已成为导致电动汽车火灾事故的重要原因之一。为了进行初步研究，在Simulink中建立了一个

  来源：Sensors

  时间：2026-03-18

• 美国轻型车辆的材料需求与供应链分析

  Kang Shen|Ramsharan Pandey|Jarod C. Kelly摘要以轻型车辆（LDVs）为主的美国交通运输部门在美国总体材料需求中扮演着重要角色。轻型车辆占美国乘客行驶里程的86%以上，以及汽车销量的97%，这表明了它们在塑造材料供应链中的重要地位。本研究探讨

  来源：Resources, Conservation & Recycling Advances

  时间：2026-03-18

• 气候在全球范围内影响着地上植物生物量与表土大量营养元素之间的比例关系

  **摘要** 土壤养分是限制植物生物量的主要因素，然而矛盾的是，一些生产力最高的生态系统却在养分贫瘠的土壤中繁衍生息。在此，我们在全球421个地点进行了实地调查，这些地点涵盖了所有主要的生物群落，以研究控制植物生物量（地上植物生物量的代理指标）与表土大量养分（氮、磷、钙、钾、镁

  来源：Journal of Sustainable Agriculture and Environment

  时间：2026-03-18

• 全球热带与亚热带地区小农参与林木与森林辅助性自然再生的案例论证

  小农管理着世界上相当大一部分的农业用地，其中在亚洲小农农场占比超过76%，在非洲占比约60%。通过采用辅助性自然再生（Assisted Natural Regeneration, ANR）实践，全球热带与亚热带地区的小农及数百万土地使用者可以在不放弃其农田或农

  来源：Small-scale Forestry

  时间：2026-03-18

• 深渊边缘：巴西巴拉那州（Paraná）濒危植物物种（Endangered Plant Species in Paraná, Brazil）

  摘要： 生物多样性丧失是由人类活动驱动的重大全球性挑战。在此背景下，区域性且更新的红色名录（Red List，基于IUCN——International Union for Conservation of Nature准则）对于记录受威胁物种及指导有效管理至关

  来源：The Botanical Review

  时间：2026-03-18

• 揭示缅甸中部干旱区农作树木与人类互惠关系以促进生物文化多样性保护

  为实现生物多样性保护的变革性转变，亟需深化对人类-自然互惠关系的理解。面对农田生物多样性及生态系统服务的广泛丧失，农作树木如何为人类提供多重效益、以及人类如何管护这些树木的证据，可为此类关系提供细致案例，并阐明互惠关系如何促进农业景观中的生物文化多样性。本研究

  来源：Ecosystems and People

  时间：2026-03-18

• 人工庇护结构为定居脊椎动物提供应对荒漠化加剧的微气候避难所

  背景：气候变化与人类干扰正在加速干旱地带的荒漠化，而干旱地带约覆盖地球表面的41%。精细尺度的微气候避难所可帮助缓冲这些生态系统中定居野生动物所承受的不断增强的热胁迫与水分胁迫。 目的：研究人员检验了生态友好型人工庇护结构是否能够复制基础灌木所提供的微气候收

  来源：Ecological Solutions and Evidence

  时间：2026-03-18

• 城市生态系统服务（UES）与反服务（UEDS）：基于影像发声法（photovoice）的描述符分析

  城市生态系统服务（Urban Ecosystem Services, UES）是指城市内自然或半自然空间为人类福祉提供的效益，而城市生态系统反服务（Urban Ecosystem Disservices, UEDS）则代表其负面影响。在拉丁美洲，超过80%的人

  来源：Journal of Integrative Environmental Sciences

  时间：2026-03-18

• 在左右摇摆中向前迈进：如何治理国家创新体系——以及由这些体系推动的创新生态系统？

  本研究基于中国百度自动驾驶创新生态系统案例（2013-2024），揭示NIS催化型IE通过平台化、制度多样化和市场边缘化三重治理机制解决效率与安全悖论，构建振荡模型，拓展NIS与IE的理论关联及生态系统悖论治理框架。

  来源：Technovation

  时间：2026-03-18

• 综述：人工智能与机器学习在光电子学和能源存储领域的应用：从材料设计到器件应用

  人工智能与机器学习在光电子与储能器件材料设计中的应用，涵盖数据驱动方法、多学科整合技术及自主实验等前沿方向，分析数据稀缺、模型泛化等挑战，并提出可持续与工业化未来路径。

  来源：Sustainable Materials and Technologies

  时间：2026-03-18

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