• 基于时序特征的多维数据融合方法用于番茄地上部生物量估算

  摘要专业翻译 城市热暴露是城市地区气候变化中最关键且迅速加剧的影响之一。可靠测量室外热舒适度不仅对长期气候适应规划至关重要，对实时热风险管理的意义同样重大。然而，测量通用热气候指数（UTCI）的传统方法要么依赖计算密集型的辐射模型，要么依赖密集的现场监测网络，

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 面向稳健植物病害识别的联邦学习客户端级稳定化技术比较研究

  摘要 人工智能（AI）算法在精准农业中的成功整合，为农民提供了通过作物相关预测来识别潜在问题（如早期病害检测或虫害侵扰）的手段。该领域的新技术发展通过减少对专业人类经验的依赖并促进诊断程序的更广泛可及性，改善了传统农业的运作方式。然而，该领域的大多数研究依赖于

  来源：Sensors

  时间：2026-10-17

• 激光制造技术在纳米材料中的应用与研究：从功能表面到超快加工机制

  激光制造已成为制造微米和纳米结构最广泛应用的方法之一。其具有非接触能量传递、高空间选择性和广泛的材料兼容性，能够实现灵活加工。近年来，该领域已向功能导向的纳米制造方向发展，其目标不再局限于几何精度，还扩展到对光学响应、润湿性、界面化学、抗菌行为以及整体器件性能

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-10-17

• 热塑性聚氨酯稳定化的可持续方法：香草醛作为熔融加工中的天然添加剂

  高温加工过程中的热氧化降解仍然是限制热塑性聚氨酯（TPUs）性能的主要挑战。研究人员评估了香草醛（4-羟基-3-甲氧基苯甲醛），一种生物基酚类化合物，作为自由基清除剂和主要热氧化稳定剂。研究人员采用两步法，使用商业生物基多元醇、生物基扩链剂和二异氰酸酯混合物合

  来源：Polymers

  时间：2026-10-17

• 超越"是否参与"：卫生技术评估中患者与公众参与的多维评估与系统监测

  **摘要** 本内容无摘要可用。由于您有权访问该内容，本页提供完整的HTML全文。此外，可通过"保存PDF"按钮获取该内容的PDF版本。 --- **致编辑：** Reviriego-Rodrigo等人近期的发表的文章描述了在西班牙卫生技术评估网络（RedETS）中实

  来源：International Journal of Technology Assessment in Health Care

  时间：2026-10-17

• 结合 FIB 与 SEM 制备非晶玻璃纤维 STEM 切片的方法

  摘要制备用于透射电子显微镜观察的非晶玻璃纤维样品存在诸多挑战。对于石棉纤维而言，其圆柱形状、较低的导电性以及非晶结构使得传统的样品制备方法变得复杂，并且难以区分聚焦离子束（FIB）处理产生的伪影与原始玻璃结构。在此，我们提出了一种结合FIB与扫描电子显微镜（SEM）的技术流程，既

  来源：Journal of Non-Crystalline Solids

  时间：2026-10-17

• 甲烷热解作为低碳过渡技术的局限性：温室气体减排效果有限且加剧天然气依赖

  全球向低碳和可再生能源的能源转型对于应对日益严峻的能源和气候危机至关重要。在可再生能源大规模部署之前，甲烷（CH₄）热解——一种将CH₄分解为氢气和固体碳的方法——已被提议作为一种CO₂排放极少的过渡技术。然而，由于碳中储存的能量无法被利用，为满足相同的能源需求，CH₄的消耗

  来源：Energy Advances

  时间：2026-10-17

• 机器学习与化学动力学模型的协同：综述与方法论展望

  机器学习（ML）正在改变化学家生成具有理想特性的分子、规划合成路线、预测反应结果的方式，并使系统能够在无需持续人工监督的情况下执行实验。构建和训练底层模型推动了在自动化实验以及性质和条件预测方面的并行投资。在本综述中，我们关注液相反应的化学动力学模型，其中逆问题——将候选机理

  来源：Digital Discovery

  时间：2026-10-17

• 面向330 GHz SiGe HBT精确表征的TRL、8项、10项与16项在片校准方法比较

  本文讨论了对高频 SiGe 异质结双极晶体管（heterojunction bipolar transistor, HBT）进行表征所涉及的挑战。工艺工程师持续通过缩小尺寸和最小化寄生电容来提升器件性能；然而，这些电容——仅为数飞法（femtofarad, f

  来源：International Journal of Microwave and Wireless Technologies

  时间：2026-10-17

• 面向信用风险建模中类别不平衡的生成式深度学习：合成过采样方法的比较评估与Elastic Oversampling扩展

  本文应用生成式深度学习——GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）、VAE（Variational Autoencoder，变分自编码器）和CVAE（Conditional Variational Autoencod

  来源：Financial Innovation

  时间：2026-10-17

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