• 解析“不确定性揭示”机制：消费者创新动机与寻求刺激的心理如何驱动盲盒消费行为

  盲盒消费研究基于动机创新理论和刺激水平理论，通过311名消费者的问卷调查发现，创新动机正向影响消费意图，而感觉寻求在此过程中起调节作用，高感觉寻求者更易因创新动机产生购买意愿。研究提出动机×刺激的整合框架，强调不确定性零售需匹配消费者认知开放与刺激偏好。

  来源：Journal of Retailing and Consumer Services

  时间：2026-04-05

• 从技术信号到行为反应：揭示区块链可追溯性标签在生鲜电子商务中的影响

  区块链溯源标签通过供应链透明度和平台信任的中介作用增强消费者购买与口碑传播行为，客户创新性正向调节供应链透明度与标签的关系。填补了生鲜产品溯源研究空白，为电商平台应用区块链提供理论依据和实践启示。

  来源：Journal of Retailing and Consumer Services

  时间：2026-04-05

• 利用并行贝叶斯优化和人工神经网络（ANN）集成方法，对用于从天然气燃烧排放中捕获二氧化碳的多床变压吸附（VPSA）工艺进行技术经济优化和循环调度分析

  VPSA技术通过优化压力平衡步骤实现低浓度CO₂捕获的能源与成本平衡，提出多目标贝叶斯优化框架，综合考虑纯度、回收率及总年化成本，发现3个以上PE步骤对性能提升关键，并引入净回收率评估体系。

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-04-05

• 原位铁迁移技术实现了高效碱性水电解过程中的同步阴极-阳极调控

  同步双电极工程策略通过316不锈钢牺牲阳极的电解溶解，在电场驱动下实现铁物种向阴极迁移并共沉积NiMo合金，构建具有铁掺杂的纳米多孔阴极和 dealloyed 阳极，使碱性水电解槽过电位低至197 mV（HER）和285 mV（OER），能耗较贵金属体系降低10-12%，且工艺简化符合循环经济原则。

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2026-04-05

• 预见性研究中的知识管理方法——一项系统的文献综述

  本文通过系统文献综述探讨知识管理（KM）在战略前瞻研究中的应用。研究发现KM理论多从组织学习视角融入，知识过程框架应用较少，且系统性整合不足。研究建议未来需加强KM与前瞻方法论的结合，深化理论应用及实践指导价值。

  来源：Futures

  时间：2026-04-05

• 协调森林产品统计数据以改进行业建模：一种递归动态目标规划方法

  国际森林产品贸易数据存在测量误差、缺失值和贸易流量差异。本文提出递归动态目标规划方法，在2000-2022年期间通过优化偏差、遵守技术约束和贸易平衡，解决数据不一致性。结果显示：欧洲北美调整幅度小，而大洋洲非洲需更大调整，出口数据修正达20-30个百分点，产品类别中废料类调整最多。验证消除所有物质平衡违规，提升资源潜力评估和森林经济模型可靠性。

  来源：Forest Policy and Economics

  时间：2026-04-05

• 揭开暗网的神秘面纱：一种基于图谱的全面多视角分析方法

  暗网多源爬虫与通用图模型构建及隐蔽性、对抗性行为分析。采用融合种子节点、暗网搜索引擎和表面网搜索引擎的三通道爬虫系统，获取9.87百万页面及31.56百万条边的大型暗网图数据集，构建支持多粒度（页面/网站）、多视角（内部/边界）分析的通用图模型。实验表明该方法有效提升数据覆盖率与完整性，揭示暗网入口点隐蔽性差异及管理员通过镜像站点、特殊门户结构实施的对抗行为策略。

  来源：Forensic Science International: Digital Investigation

  时间：2026-04-05

• 基于模糊粒计算技术的鲁棒随机配置网络集成

  剩余寿命预测 模糊C-均值聚类 随机配置网络 集成学习 重尾噪声鲁棒性

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-04-05

• MITRec：用于多模态推荐的模式交织张量化分解方法

  多模态推荐系统通过融合用户行为与视觉、文本等多模态特征提升推荐精度，但现有方法难以有效捕捉高阶跨模态语义交互。本文提出MITRec框架，创新性地采用模态交织张量分解机制，将视觉与文本特征的高阶交互映射为样本特定的兼容信号，并辅以层次化注意力模块实现多层级语义细化。实验表明，该方法在Baby、Sports、Clothing数据集上NDCG@10指标分别提升6.37%、8.45%、12.92%，显著优于基线模型。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-04-05

• 一种基于机器学习并结合物理模型的方法，用于预测湿颗粒介质的力学性能

  两栖机器人湿润颗粒介质地形动力学研究，提出物理建模与深度学习融合方法。基于VOF模型构建多相流仿真环境，通过GAN数据增强减少实验需求，结合RFT理论推导物理公式，构建CNN-BPNN混合模型实现高精度力学特性预测，验证了物理约束与数据驱动结合的有效性，为复杂地形机器人开发提供新工具。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-04-05

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