• 从生物质结构到富含氢的合成气：用于水热气化的可解释机器学习方法

  •利用大语言模型（LLM）辅助提取，共编译了634条HTG/SCWG实验记录。•结构描述符提高了匹配子集H2预测的准确性。•堆叠集成模型的H2、CO2和CO预测R2值在0.94–0.96之间。•共形区间实现了90–100%的实证覆盖率。•机理分析将生物质结构与富氢合成气的选择性联

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-10-08

• 设计碳差价合约激励措施以推动欧洲碳捕集与封存技术的部署

  •碳差价合约（CCfDs）已被几个欧洲国家实施，以支持工业脱碳和碳捕集与封存项目。•CCfDs 的设计可能会对其成功与否以及推动碳捕集与封存部署的适用性产生重大影响。•本文根据共同标准比较了五个欧洲 CCfD 计划，确定了关键设计选择背后的驱动因素，并评估了它们对 CCS 项

  来源：International Journal of Greenhouse Gas Control

  时间：2026-10-08

• 基于景观格局分区的分类方法，用于异质农业景观中的高分辨率果园制图

  摘要 在高分辨率土地利用分类中，异质性农业景观中的挑战在于地理上变化的类别-特征关系，这些关系难以用单一的全球分类器来表示。我们开发了一个基于景观模式分区的分类（LPZC）框架，该框架将历史土地利用的组成和空间配置转化为景观模式分区（LPZs），然后利用这些分区来组织训练样本并拟

  来源：ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING

  时间：2026-10-08

• 从个性到声望：基于PLS-SEM与fsQCA的双方法分析大众精品消费

  摘要“平民奢华”，作为市场营销中的一种新趋势，代表了一种混合概念，即“大众化的声望或奢华”。随着高端中产阶级的不断增加，人们倾向于拥有一种介于独家奢华产品和中端产品之间、兼具高品质和排他性、价格又合理的高级产品。然而，关于内部心理因素和外部动机因素如何影响消费者对大众奢华品牌

  来源：Journal of Retailing and Consumer Services

  时间：2026-10-08

• 集成神经网络建模与改进的离散时间强化学习-EADRC控制技术，用于超超临界机组的灵活运行

  • 开发了一种改进的Titans模型，用于高精度的超临界（USC）单元建模。• 设计了一种带有电流观测器的离散时间EADRC（主动扰动抑制控制器），以减少观测延迟。• 分析了离散EADRC的参数调整和噪声敏感性。• 基于强化学习（RL）的在线调整增强了控制器的适应性。• 建模、跟

  来源：Energy

  时间：2026-10-08

• 一种新型的氨-氢气体轮机联合循环系统，该系统结合了喷射器-压缩机技术，采用增强型分流自冷凝超临界二氧化碳循环，并配备了富燃 Lean 燃烧室：对其热经济与环境性能进行了优化

  •创新的NH3/H2联合循环系统，结合了喷射器增强型SSTCPC和RQL燃烧室。•基于实际特性的1D CO2喷射器模型被开发并通过实验验证。•揭示了RQL燃烧室中存在一个关键的富燃空气比例，该比例会导致NOx排放急剧增加。•提高NH3比例可使热效率提高3.4%，并将平准化发电成本

  来源：Energy

  时间：2026-10-08

• 基于MLP的级联优化技术应用于一种新型的电力与蒸汽联合系统，该系统旨在协同回收燃料电池产生的废热和压力能

  • 提出了一种将质子交换膜燃料电池（PEMFC）与闪蒸热泵耦合的新系统。• 该系统能够回收PEMFC的压力能和废热。• 多层感知器（MLP）生成的替代模型的R²值接近1.00。• 开发了一种用于燃料电池联产系统的级联优化框架。• 案例研究表明，整体能源效率达到89.0%。 1.

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-10-08

• 在多流框架（MFD）下，针对高需求网络的分层协作信号控制：一种深度强化学习方法

  • 一个针对高需求网络的区域层级合作控制框架。 • 一种用于协调异构代理的深度强化学习算法。 • 一种用于信息分享的多级通信和协调机制。 • 通过改进的图表示学习增强感知能力。 • 在合成网络和真实世界网络中均实现了卓越的性能。 引言 自适应交通信号控制

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-10-08

• 面向多任务航路空中交通管制的顺序-层次协调方法

  • 开发了一种用于航路空中交通管制（ATC）的顺序分层协调（SHC）框架。• 通过约束传播将宏观规划与微观冲突探测与解决（CD&R）相结合。• 分层强化学习降低了多任务ATC决策的复杂度。• 通过专家模仿和干预响应增强了人机协作。• 实验表明任务完成率达到97.6%，决策成本

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-10-08

• 针对高通量流动场合的分类任务，进行了可靠性评估的机器学习方法研究

  •在小型圆形管道中捕获的Centerline DCCP-2探针测量数据。•基于物理的机器学习框架能够解析环形流动的子区域动态。•能够分类滚动环形、波剪切和细丝状环形流动子区域。•物理原理和排列重要性有助于消除冗余特征。•时间一致性有助于解决子区域边界处的误分类问题。引言热液系统是

  来源：Annals of Nuclear Energy

  时间：2026-10-08

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