• 基于时间分辨荧光微球的高灵敏度免疫层析检测方法，用于同时检测毛发中的麦斯卡林和LSD

  摘要麦斯卡林和麦角酸二乙胺（LSD）都是强效致幻剂，会对社会安全与公共健康造成严重威胁。由于气相色谱-质谱法（GC–MS）和液相色谱-质谱法（LC–MS）成本高昂且分析时间较长，难以满足公安毒品检测的快速需求。为解决这一问题，本研究基于时间分辨荧光微球，开发了一种可用于同时检测头

  来源：ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY

  时间：2026-07-29

• 综述：结构动力学中机器学习面临的不确定性问题：概率与非概率方法的综合综述

  摘要在大数据时代，机器学习已成为众多科学与工程领域中的强大工具，对结构动力学领域产生了深远影响。即便在没有明确物理机制的情况下，机器学习算法也能通过数据对物理现象进行建模，从而展现出诸多优势。然而，测量噪声和建模误差等不确定性因素可能会影响机器学习预测的可靠性，因此有必要具备有效

  来源：ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING

  时间：2026-07-29

• 用于涡轮空气分级机的先进人工智能辅助设计方法

  •提出了一种基于人工智能的框架，用于涡轮空气分级机的最佳运行与设计。•通过优化的多层感知器神经网络模型，实现了高精度的CS和CAI预测。•MPSO–MLPNN模型在CS预测方面表现最佳；GWO–MLPNN模型在CAI预测方面表现最优。•MOBA方法确定了分离精度与准确度之间的帕累

  来源：Powder Technology

  时间：2026-07-29

• 一种基于CPTU的考虑分类概率的海底土壤分层方法

  •提出了一种考虑土壤分类概率的CPTU分层方法。•基于分类不确定性对层界进行迭代优化。•在保留层间关系的同时消除那些无关紧要的薄层。•研究发现分类概率与实际精度之间存在强相关性。 引言 近年来，海上风电场、跨海桥梁、海底隧道以及海上石油天然气开发等海洋工程项目发展迅速。在复杂的

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-07-29

• 揭示潜在的因果成分：一种改进的基于格兰杰的时间序列因果发现方法

  摘要：时间序列数据中的因果发现对于理解生成观测到的时间模式的潜在机制至关重要。然而，传统的基于格兰杰的方法隐含地假设了因果充分性，这使得它们容易受到潜在因果成分的影响，这些成分可能充当隐藏的混杂因素、中介变量或冲突因素。这些潜在驱动因素会扭曲依赖结构，引发虚假的时间关联，并使因果

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-29

• 一种具有可控二硫化钼界面层和氧化铟锡（MoS2–ITO）背接触结构的CZTS薄膜太阳能电池新方法

  •本文介绍了一种在ITO背接触层上添加MoS₂界面层的CZTS薄膜太阳能电池。•经研究，Mo(0.45)S₂(0.55)是最佳成分组合，可使电池的功率转换效率达到1.512%。•MoS₂层与CZTS层的制备均采用了低成本且环保的溶胶-凝胶法与旋涂法。•通过XRD、FESEM、AF

  来源：FlatChem

  时间：2026-07-29

• 利用ADMM方法通过松弛变量求解二次规划而不增加问题规模

  摘要：像交替方向乘子法（ADMM）这样的近端方法在求解带约束的二次规划问题时非常有效。为了解决不可行的二次规划问题，通常会引入松弛变量以确保问题的可行性，但这会改变问题的结构、增大问题规模并降低数值求解速度。在本文中，我们提出了一种简单的ADMM方案，用于处理带有松弛变量的二次规

  来源：European Journal of Control

  时间：2026-07-29

• 在5纳米以下技术节点下，界面陷阱工程对新型H形纳米片场效应管的影响：面向未来CMOS应用的数字、模拟/射频及电路级优化

  抽象界面陷阱是下一代纳米片场效应晶体管架构中主要的可靠性问题之一，它会对静电效应和载流子控制产生显著影响。因此，本研究深入分析了受主/施主界面陷阱对一种新型H形纳米片场效应晶体管器件在数字、模拟及射频性能方面的影响。为了评估这些陷阱对器件行为的影响，研究将受主型和施主型的界面陷阱

  来源：AEU - International Journal of Electronics and Communications

  时间：2026-07-29

• 基于改进杜阿梅尔积分的大规模长期瞬态拓扑优化方法

  摘要 尽管瞬态拓扑优化在动态工程应用中至关重要，但由于传统时间积分方法如Newmark-β法的迭代特性，大规模长期问题的计算成本仍然过高。为提高设计效率与精度，我们提出了一种基于Duhamel积分的高效优化框架，用于解决长时间加载下具有高自由度的大规模问题。通过模态简化将大规

  来源：Engineering Structures

  时间：2026-07-29

• 基于深度学习的三维机翼空气动力学预测与表面生成方法

  摘要 传统的机翼设计方法依赖于工程经验、数值模拟以及风洞试验，这导致了较高的计算成本和漫长的设计周期。相比之下，深度学习能够减少对复杂物理模型和重复试验的依赖，从而提升设计效率。本文利用XFLR5生成的数据构建了NACA翼型与机翼的多模态融合数据集。基于该数据集，构建了一个由

  来源：Aerospace Science and Technology

  时间：2026-07-29

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