• 基于AI的高能量磷酸铁锂(LFP)电池电压降快速预测方法

  动态电负载下的电压降对锂离子电池性能至关重要，同时也是电池电学建模的关键指标。普通等效电路模型(ECMs)虽广泛用于此目的，但在低温区域进行电压降预测时缺乏准确性。近年来，以神经网络或混合模型形式呈现的基于人工智能的模拟方法已获得广泛关注。尽管此类方法在中温条

  来源：EES Batteries

  时间：2026-09-25

• 基于您提供的论文内容，我按照评审学术论文的标准，依次回答以下四个问题。 **中文标题** 水稻种植脱碳与秸秆资源化管理：技术路径、权衡与未来展望

  **论文摘要翻译** 水稻种植对印度的粮食安全至关重要。印度每年从约4600万公顷的土地上生产约1.37–1.5亿吨谷物，但同时也产生了约1.6–2.25亿吨的稻草。其中约4000–5000万吨为盈余秸秆，主要集中在印度-恒河平原。水稻-小麦轮作周期短，助长了

  来源：Waste Management Bulletin

  时间：2026-09-25

• 公众对Waste 4.0技术的采纳：基于阿联酋的整合行为模型（ISWAM）研究

  理解公众对Waste 4.0技术的采纳：来自阿拉伯联合酋长国的整合行为模型。该研究整合了智能废物采纳管理模型（ISWAM）；环境有用性发挥完全中介作用；意图-行为差距无法用感知易用性解释；基于奖励的激励系统展现出更强的接受度。

  来源：Waste Management Bulletin

  时间：2026-09-25

• 基于光谱-偏振异构信息协同增强的复杂背景目标检测方法

  摘要复杂背景下的目标检测仍然具有挑战性，因为在单一的光谱或偏振特征空间中，目标和背景往往难以充分分离。此外，传统检测器通常利用多维异构特征的能力有限，这可能导致虚警和漏检。为了解决这些问题，本文提出了一种基于光谱 - 偏振异构信息协同增强的目标检测方法。首先，采用密度峰值聚类

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-09-25

• 求解波动方程的稳定化加权龙格-库塔间断伽辽金方法

  摘要 提出了一种新颖的稳定性改进的间断伽辽金（DG）方法用于求解波动方程。该方法被称为稳定化加权龙格 - 库塔间断伽辽金方法。我们采用对称内罚伽辽金（SIPG）格式进行空间离散。对于时间离散，我们应用了本文提出的稳

  来源：Journal of Geophysics and Engineering

  时间：2026-09-25

• 分布式智能供水IoT-SCADA跨区过程-感知分离攻击测试平台与CZSD-Net检测方法

  摘要

  来源：Sci

  时间：2026-09-25

• 基于半主动悬架的商用车辆制动转向姿态控制方法研究

  摘要

  来源：Vehicles

  时间：2026-09-25

• 基于Transformer时序强化学习的串联弹性执行器近端策略优化控制方法

  摘要 串联弹性执行

  来源：Actuators

  时间：2026-09-25

• 一种无去污剂样品制备方法，实现无脱盐串联翻译后修饰富集

  打开图形查看器 摘要 基于质谱（MS）的蛋白质组

  来源：Journal of Proteome Research

  时间：2026-09-25

• 生物质气化模拟与结焦风险预测：一种化学计量热力学平衡与机器学习多模型融合方法

  •结合机器学习（ML）的热力学平衡模型用于预测团聚风险。•由牛顿 - 拉夫森求解器预测合成气组成和自热温度。•LSBoost 模型根据灰分化学特性准确预测团聚温度。•确定了咖啡壳（高碱生物质）的关键团聚阈值。•确定了无团聚咖啡壳气化的最佳当量比（ER）。引言生物质是一种重要的

  来源：Biomass and Bioenergy

  时间：2026-09-25

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