• 需求侧灵活性特征化与有效部署障碍分析框架：荷兰案例研究

  需求侧灵活性预期将在解决因对可变可再生能源依赖增加而产生的能源系统挑战中发挥关键作用，但当前市场对其发展构成了多种障碍。尽管多项研究描述了各类障碍，例如技术障碍（如工艺和运营依赖性及缺乏适用技术）、经济障碍（如投资和运营成本）、监管障碍（如市场准入参数）以及行

  来源：Energy Policy

  时间：2026-10-31

• 战时电力稀缺管理：乌克兰限电机制、豁免规则与阶梯电价需求响应方案评估

  摘要专业翻译 乌克兰通过一套复杂且频繁变动的小时停电计划（Hourly Outage Schedules, HOS）、豁免规则和管制价格体系来管理电力短缺。研究人员提出一种居民阶梯电价方案：家庭月用电量超过其2021年月度消费量80%的部分，适用显著更高的边际

  来源：Energy Policy

  时间：2026-10-31

• 受控信息获取下小时级风电功率预测的Transformer注意力、延迟自适应集成与跨域迁移评估

  本研究评估信息获取（information access）、架构控制（architectural control）和延迟适应（delayed adaptation）如何影响小时级风电功率预测（hourly wind-power forecasting）。201

  来源：Energy and AI

  时间：2026-10-31

• 道路货运脱碳中替代燃料与动力系统选择的范围综述及概念框架

  道路货运脱碳中替代燃料与动力系统选择的范围综述与概念框架。本系统性范围综述分析了道路货运中替代燃料与动力系统选择的定量方法。遵循PRISMA-ScR（系统综述和元分析首选报告项目扩展版-范围综述）指导流程，识别了6,372条数据库记录，最终综合了45篇原始研究

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2026-10-31

• John Hattie的Visible Learning综合质量评估：301项影响力的PICO一致性、可重复性与教育相关性

  - 在Visible Learning所评估的301项影响力中，仅18.6%满足全部四项PICO（Population, Intervention, Comparison, Outcome；人群、干预、比较、结局）标准。 - 301项影响力中仅2项可被完全复现

  来源：Educational Research Review

  时间：2026-10-31

• 丹麦COVID-19前三波疫情期间发病率与死亡率的社会不平等：一项全国性注册队列研究（2020–2022）

  本研究旨在考察丹麦前三波新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情期间，基于不同个体层面社会经济地位指标所呈现的发病率与死亡率社会不平等现象，并进一步探讨整个疫情期间此类不平等的潜在变化趋势。研究对象涵盖全体丹麦人口。研究人员提取并分析了丹麦所有居民在前三波疫情

  来源：European Journal of Public Health

  时间：2026-10-31

• 层次结构系统风险的向量熵建模：基于连续随机向量微分熵的混沌—依赖分解与系统性风险监控

  层次系统通常是复杂的、具有自适应性并表现出随机行为（stochastic behavior）的。此类系统可靠性领域的一个紧迫问题是系统风险（systemic risk），其指整个系统失效的风险，而非仅其组成部分的失效。目前，系统风险研究尚未得到充分开展，用于其

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-31

• 石墨烯氧化物膜中离子吸附与扩散的共离子依赖机制研究

  氧化石墨烯膜（GOMs）是能源、水处理与环境应用中极具潜力的离子分离材料。然而，关于共离子种类、浓度及离子缔合如何定量调控GO纳米通道内吸附与传输的认知仍十分有限。研究人员结合平衡吸附测量与浓度梯度驱动及电场驱动的传输实验，量化了GOMs在Na2SO4、MgS

  来源：CARBON

  时间：2026-10-31

• 人工智能赋能医疗器械监管合规科学：从前市审批到上市后监督，我们离目标还有多远？

  尽管人工智能（AI）在医学领域作为医疗器械已被广泛研究，但其作为监管机构治理工具的作用在很大程度上仍未被探索。创新型AI集成医疗器械的快速涌入，揭示了当前人工设计的监管体系（Hud-RS）中的关键瓶颈，包括审批延迟和资源约束。在本研究中，研究人员构想了一个全面

  来源：Engineering

  时间：2026-10-31

• 物理约束生成对抗网络（PCGAN）驱动的北极海冰厚度（SIT）日尺度时空预测研究

  随着北极海冰的快速缩减，预测其时空变化已成为极地气候研究的重要技术基础。现有物理驱动范式（physics-driven paradigm）和数据驱动范式（data-driven paradigm）在表征海冰过程机制和学习复杂时空模式方面各自展现出优势；然而，两

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-10-31

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