• 面向边缘计算的高效基站部署：一种最外层用户优先的启发式方法

  摘要基站（BS）的高效部署是建立可靠且具有成本效益的边缘计算网络的基础。主要挑战在于在几何覆盖模型下，以最少的基站数量实现对预定用户位置的完全覆盖。这一难题在现实场景中因用户的地理分布不均匀而加剧，其中稀疏分布的边缘用户往往被忽视。为了解决这一问题，本文将基站部署建模为一个组

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-10-22

• 通过移动眼动追踪技术了解森林公园内游客的动态视觉注意力：对森林景观规划政策的启示

  摘要 公众对森林景观的偏好与他们的视觉行为密切相关。本研究创新地采用了移动眼动追踪技术，从中国张家界国家森林公园的30名游客那里收集了实时的眼球运动数据。研究结果表明，景观类型、观看距离、空间开放度和分布密度与游客的视觉注意力分配有显著关联。地质和文化景观吸引了更多的注视；开

  来源：Forest Policy and Economics

  时间：2026-10-22

• 迈向未来思维的整合认识论：前瞻性方法论的元综合分类体系

  •我们将44种分类整合为一个涵盖14个领域的先见方法分类体系。•我们区分了认识论、分析性、时间性、参与性和质量等多个维度。•我们记录了每一纳入来源如何对该分类体系作出贡献。•我们针对14个领域全面刻画了12种具有对比性的先见方法。•我们支持透明的方法比较、设计、组合与报告。引

  来源：Futures

  时间：2026-10-22

• 迈向净零云：一种 SLA 感知、碳优化和混合资源管理技术

  摘要 云数据中心（CDCs）构成了数字服务的基础，但它们也是全球碳排放和能源需求的主要来源。为了实现净零基础设施、环境可持续性、能源效率以及服务质量（即服务水平协议（SLAs）方面的保障），必须对这些要素进行平衡。本研究提出了一种新的混合云边资源管理框架，该框架具有能效高、碳

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-10-22

• 液态有机储氢载体（LOHCs）：储氢技术的最新进展与发展

  • 比较了四类LOHC体系：碳环族、杂环族、醇类和甲酸体系。 • 碳环类LOHC的转化率超过95%、选择性超过99%，但需要270–350 °C的反应温度。 • 双金属催化剂、单原子催化剂及金属-载体催化剂可提升LOHC的加氢与脱氢性能。 • 低温催化与一体化反应器是提高能效

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-10-22

• 利用碳沉积实现高效氢（H₂）生产和不纯二氧化碳（CO₂）的转化——通过Ni/CeO₂化学循环技术

  •碳沉积作为CO2转化的反应中间体•化学循环路线将H2的产生与不纯CO2的利用相结合•40 wt%的Ni/CeO2在含O2的CO2条件下实现了84.7%的CO2转化率•O2杂质增强了CO2的吸附并抑制了Ni的烧结•碳沉积从毒物重新定义为功能性参与者引言在全球追求碳中和的背景下，温

  来源：Energy

  时间：2026-10-22

• 关于飞行汽车混合动力系统的DGRU替代建模方法的研究

  • 提出一种适用于多模式飞行汽车的动态混合动力系统模型 • 构建一个用于任务驱动数据集生成的闭环仿真框架 • 开发一种面向闭环的改进型DGRU替代模型，用于混合动力系统的替换 • 用DGRU近似动态模型，并将仿真时间减少88% **引言** 随着城市空中出行

  来源：Energy

  时间：2026-10-22

• 随机扰动下城市燃气管网韧性动态演化仿真方法

  # 摘要 传统的可靠性分析不足以全面反映城市燃气管网在泄漏条件下的安全性能，而韧性概念提供了一种可行的分析框架。针对现有韧性度量指标在有效区分不同恢复过程方面能力有限的问题，本研究将改进的韧性量化方法与随机泄漏建模相结合，提出了一种城市燃气管网动态韧性模拟方法。案例研究结果

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-22

• Hi-DEC：面向智能网联汽车整车故障预测的层级双专家代码预测方法

  •Hi-DEC 预测智能网联车辆下一次进站时的整车故障。•双故障码图模型同时建模共现关系与时间迁移关系。•历史–新颖性解码器区分重复性故障与新兴故障。•Hi-DEC 在真实车队数据上提升了整体故障与潜在故障的预测效果。•排序预测结果可支持以可靠性为中心的检修计划制定。 引言

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-22

• 基于长期历史数据的铁路道岔可靠性探究：一种混合效应模型方法

  •物理、运营和天气因素对道岔故障的影响。 •用于资产可靠性分析的广义线性混合效应模型 (GLMM)。 •年龄和降雪是道岔故障的关键驱动因素。运营活跃度主导列车流量。 •降水降低道岔故障风险；雪、寒冷和炎热增加风险。 •道岔可靠性存在显著异质性，包括类似道岔之间也存在差异。

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-22

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