• 交通与电网的融合：车网互动技术的进展 [编者按]

  IEEE交通电气化委员会于2024年1月1日正式成立。不过，其起源可追溯到电气工程诞生之初，因为交通运输在某种程度上一直依赖电力。设立专门负责这一领域的委员会的动机，反映了过去20年中交通运输领域的变革——它从以机械工程为主的领域逐渐转变为高度依赖电力的领域。因此，IEEE需要为

  来源：Chinese Journal of Electrical Engineering

  时间：2026-07-20

• 基于声学信号的水轮机单元异常检测方法及改进的含Inception模块的卷积神经网络

  •提出一种结合Inception和ECA的CNN-IM模型，用于水轮机的声学异常检测。•实现无需手动特征处理的端到端检测，且能适应噪声和工况变化。•在真实水电站中验证了该模型的有效性。引言水轮机是水力发电的核心设备，在可再生能源基础设施中起着关键作用[1]。然而，它们往往在条件多

  来源：Applied Acoustics

  时间：2026-07-20

• 基于在线学习的水下声学AFDM通信均衡技术

  •针对水下声学AFDM通信，本文提出了一种基于FCGenNet的AFD-DFE接收机。该FCGenNet结合了LSTM层与残差结构，能够根据当前接收到的信号以及历史决策信息来生成自适应的前馈和反馈滤波器系数，从而提升在时变水下声学信道中的均衡性能。•针对所提出的FCGenNet辅

  来源：Applied Acoustics

  时间：2026-07-20

• U-STAR：基于分布自适应样条与潜在结构学习的异构按需时空数据高效交付时间估算方法

  摘要：在智能决策支持系统中实现精确的行驶时间估算对于优化按需送餐服务至关重要。然而，在缺乏全球导航卫星系统信号的复杂环境中，实际配送数据存在极端的时空异质性，这带来了两大科学挑战。首先是与分布相关的异质性：快递员的行为具有随机性，如等待和绕路，从而导致数据分布不规则。这类不规则性

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-20

• UF-YOLO：一种用于农业视频中精准检测棉花顶芽的统一特征建模方法

  •UF-YOLO：一种用于田间微小棉花顶芽的轻量级视频检测器。•LSFM结合局部细节与语义特征，以识别纹理较弱的微小目标。•DSR通过偏移引导的重采样技术，减少模糊和低分辨率带来的混叠问题。•STA整合短期特征信息，提升视频中跨帧检测的稳定性。•AgriSOV：一个针对实际棉花打

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-20

• 大型语言模型作为软信息推理工具：一种用于电解铜价格预测的新型多模态深度学习方法

  摘要：准确预测电解铜等关键原材料的价格，对于企业的采购、库存管理、成本控制以及风险防范具有重要意义。然而，由于价格波动的非线性特征、复杂的市场驱动因素，以及数值型硬信息与文本型软信息难以整合，电解铜价格预测面临诸多挑战。为解决这些问题，我们提出了一种全新的预测方法——BCBM（B

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-20

• 基于生物气体的氢气生产与二氧化碳捕集：技术经济及气候影响评估

  1. 引言 迅速向净零能源系统转型对于应对气候变化及实现长期可持续发展目标至关重要。为此，需减少现有的温室气体排放，并通过二氧化碳去除技术从大气中清除已存在的二氧化碳。可再生氢气被视为减少难以减排领域排放的关键技术，到2050年欧洲的氢气需求可能超过5000万吨。虽然电解技术

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-07-20

• 一种根据样品主要成分估算钨的地球化学背景值的方法

  摘要地球化学背景值通常用作评估样本的参考标准。然而，样本中的元素浓度会受其岩性及风化作用的影响，这使得难以使用同一参考标准进行比较。基于771份岩石、土壤和沉积物的丰度数据，我们提出了一种方程式，可根据样本中的主要成分估算钨的地球化学背景值。从实验室分析质量要求来看，用该方程计算

  来源：Applied Geochemistry

  时间：2026-07-20

• 遵循电网还是构建电网的Vehicle-to-Grid技术？控制架构、部署路径及实际应用前景

  摘要：车辆到电网（V2G）技术正从零散的示范应用迈向早期商业化部署，而充电设备的控制架构将决定V2G能够在何处安全应用，以及能在何处创造实际价值。目前大多数投入使用的V2G系统都属于跟网型控制方式，这类方式在电网结构稳定且需要可调度输出服务的场景中表现良好。然而，在电网参考信号较

  来源：Chinese Journal of Electrical Engineering

  时间：2026-07-20

• 声学与音频信号处理中的GPU加速技术综述

  摘要AI总结要查看此由AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要声学和音频信号处理在我们的日常生活中起着重要作用。多媒体应用以及各种实用的音频工具都依赖于这一领域的技术进步。同时，它们的效率取决于能够提供所需计算资源的计算系统的性能。GPU（图形处理单元）最初是

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-07-20

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