• 自然旅游产品与体验中的技术刻意非使用——基于新西兰南岛下部旅游运营商的实证研究

  技术进步与旅游业多年来紧密交织，这一趋势因近期的新型冠状病毒肺炎（Covid-19）疫情而进一步加速。尽管已有大量文献讨论游客对技术使用的态度，但迄今为止，以运营商为焦点的研究仍然十分有限。本文基于实证研究，聚焦运营商对游客产品与体验中技术使用的看法。研究以D

  来源：Information Technology & Tourism

  时间：2026-09-22

• 基于开源贝叶斯方法的核电厂数字系统软件失效概率风险评估工具BAHAMAS

  数字仪控系统（digital instrumentation and control systems）是核电厂（nuclear power plant, NPP）现代化改造的核心，然而当前的概率风险评估（probabilistic risk assessmen

  来源：SoftwareX

  时间：2026-09-22

• 面向婴儿全局与区域呼吸感知的灵敏度增强型多线圈针织电磁感应体积描记技术

  在医院环境中，对婴儿呼吸的持续监测对于早期发现潜在危及生命的疾病至关重要，包括呼吸暂停、呼吸窘迫、气道阻塞以及与部分或完全肺塌陷相关的不对称肺通气[1,2]。然而，对于关注早期呼吸恶化的应用而言，呼吸量、呼吸暂停和区域失衡的额外信息将补充呼吸频率监测的不足。

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2026-09-22

• 融合FBG鞋垫与IMU数据的多模态可穿戴传感方法用于古典舞蹈负荷与表现监测

  研究人员提出了一种结合光纤布拉格光栅（FBG）鞋垫与惯性测量单元（IMU）数据的多模态可穿戴传感方法，用于古典舞蹈中的负荷与表现监测。该方法集成基于3D打印的FBG智能鞋垫与IMU，对古典舞蹈进行全面监测。系统可同时评估足底压力及胫骨方向等运动学参数。通过应用

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2026-09-22

• # 中文标题 基于依赖性降低指数(DRI)与改进牛顿-拉夫逊法(INRM)的智能微电网经济-环境-技术协同能量管理：插电式电动汽车(PEV)最优参与及自适应需求响应(DR)

  # 摘要翻译 本文提出了一种专门针对包含电动汽车(EV)和需求响应(DR)的微电网的能量管理与调度多目标框架。主要创新在于引入了一个独特的依赖性降低指数(DRI)目标函数，旨在增强微电网的自给自足能力。优化问题采用改进牛顿-拉夫逊法(INRM)求解。采用自适

  来源：International Transactions on Electrical Energy Systems

  时间：2026-09-22

• 基于磁耦合电抗器的DSSC有功-无功解耦控制：硬件辅助方法及性能验证

  分布式静止同步补偿器（Distributed Static Synchronous Compensator, DSSC）对于可再生能源并网系统中的灵活功率流控制至关重要，但其存在严重的有功-无功功率耦合问题，会恶化电压质量和动态性能。研究提出了一种基于磁耦合电

  来源：International Transactions on Electrical Energy Systems

  时间：2026-09-22

• 部分遮蔽条件下新型双Tied Cross-Link光伏阵列的混合PSO–Gazelle优化MPPT方法

  部分遮蔽条件（PSCs）会因失配损耗及多个局部最大功率点的出现而显著降低光伏（PV）系统的输出功率。本研究提出了一种新型双Tied Cross-Link（DTCL）光伏阵列配置，并集成了混合粒子群优化–瞪羚优化（HPSOGO）MPPT算法。研究人员首先将所提出

  来源：International Transactions on Electrical Energy Systems

  时间：2026-09-22

• NiTi合金生物医学应用综述：改性策略与制造技术研究进展

  镍钛（NiTi）合金，亦称Nitinol，属形状记忆合金（Shape Memory Alloy, SMA）类，因其独特的形状记忆效应（Shape Memory Effect, SME）与超弹性（Superelasticity, SE）而被广泛研究。上述特性源于

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-09-22

• 人工智能驱动的城市应急管理：城市数据基础与方法路径的系统综述

  本研究采用系统文献综述（systematic literature review, SLR）方法，对人工智能（artificial intelligence, AI）赋能城市应急管理领域的机器学习（machine learning, ML）与深度学习（deep

  来源：Progress in Disaster Science

  时间：2026-09-22

• 基于“7·20”暴雨极端条件下城市洪涝应急管理改进方法

  近年来全球各类灾难性灾害频发且强度加剧，如2005年美国卡特里娜飓风、2008年中国南方冰冻雨雪、2008年汶川地震、2011年东日本大地震等。随着气候变化与快速城市化，暴雨引发的城市内涝灾害频繁发生，人员与财产持续向城市聚集使得同等规模暴雨造成的内涝损失空前

  来源：Progress in Disaster Science

  时间：2026-09-22

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