• 综述：固态电解质的“从块材到界面”工程研究：为实现快速充放电的锂/钠离子电池而进行的技术探索

  固态电解质在锂钠离子电池快充中的应用及多尺度优化策略研究，重点分析离子传输动力学、界面失效机制及能量密度提升路径。

  来源：ADVANCES IN COLLOID AND INTERFACE SCIENCE

  时间：2026-04-03

• 基于机器学习的二氧化碳（CO2）、水与煤之间润湿性的预测研究，采用SHAP（Shapley Value）方法进行可解释性分析，并通过现场验证进行验证

  煤岩润湿性预测研究采用跨区域多源数据集（n=531），构建集成机器学习模型（RF/XGBoost/LightGBM/CatBoost/GBDT），通过贝叶斯优化和SHAP分析揭示压力、镜质体反射率、灰分及温度为关键控制因素，发现临界压力7.38 MPa区分吸附机制，并在Junggar煤田原位岩心验证中表现良好（R²=0.7206）。

  来源：International Journal of Coal Geology

  时间：2026-04-03

• 作为一种多维度、灵活且具有参与性的访谈方法——以美国南部地区的中国地理研究为例

  驾驶访谈作为多尺度研究方法，整合GIS数据、视频记录与参与者叙事，揭示美国南方华裔群体的空间经验与种族地理关联。通过混合田野调查与访谈、移动与静态方法，研究挑战了传统空间分析的局限，提出动态参与式知识生产模式，但存在驾驶安全与任务切换的实践难题，为城乡规划与社区研究提供新路径。

  来源：Geoforum

  时间：2026-04-03

• 综述：深部煤层气的热回收技术：机理、技术及发展挑战

  深煤bed methane（CBM）因高温高压、低渗透等问题制约传统开发，热回收技术通过调控吸附-扩散机制提升采收率，蒸汽注入成熟但效率低，二氧化碳封存兼具增气与减排潜力，微波/电加热精准但部署难，原位燃烧热效高但控温难。需通过多技术耦合、可再生能源耦合及系统优化实现高效低碳开发。

  来源：Fuel

  时间：2026-04-03

• 一种基于重构的新方法，用于利用扩散模型进行多变量时间序列异常检测

  时间序列异常检测中的扩散模型应用与优化，提出ReADD方法通过噪声注入与特征导向去噪提升正常与异常区分度，在四个数据集上实现精度、召回率和F1分数平均提升6.87%-7.01%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-04-03

• 针对目标的多模态三维检测的提案级融合方法

  三维目标检测中多模态融合存在提案质量差、特征采样不准、跨模态融合不足等问题。本文提出目标感知提案级融合框架TAFusion，包含双维过滤提案生成模块、目标感知特征采样模块和自适应特征融合模块，通过跨模态动态权重分配提升复杂场景检测能力，在nuScenes数据集上mAP达72.1，NDS达74.0。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-04-03

• 基于回归的3D形状监测技术：应用于具有螺旋缠绕光纤的柔性结构

  提出基于螺旋光纤嵌入圆柱弹性体的宏观弯曲传感器，通过可见光谱变化监测柔性结构形变，比较支持向量回归与XGBoost算法，发现SVM在预测精度和效率上更优，实现三维形变分析。

  来源：Journal of Lightwave Technology

  时间：2026-04-03

• DFCD：基于密度的模糊社区检测方法，结合偏置随机游走引导的节点采样

  针对复杂网络重叠社区检测中长距离节点距离计算不足及重叠隶属度计算困难的问题，提出密度基模糊社区检测方法（DFCD），通过偏置随机游走来捕获网络拓扑，利用节点流确定全局邻居并计算局部密度，构建三种节点-社区关系，设计新型隶属度计算函数，实验表明该方法在准确性和时间复杂度上优于现有方法。

  来源：IEEE Computational Intelligence Magazine

  时间：2026-04-03

• PhysioSync：基于生理同步的时序与跨模态对比学习方法，用于脑电图（EEG）驱动的情绪识别

  EEG情绪识别研究提出PhysioSync框架，通过跨模态对比学习和时间分辨率对比学习，融合EEG与PPS信号，解决模态间动态同步和语义一致性不足的问题，在DEAP和DREAMER数据集上验证了有效性。

  来源：IEEE Computational Intelligence Magazine

  时间：2026-04-03

• 离散时间神经动力学方法在快速约束L1范数最小化问题中的分析与应用

  提出两种改进的离散时间RNN解决约束型L-范数最小化问题，证明其在大步长下全局收敛，并应用于图像恢复，展示计算效率优势。

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2026-04-03

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