• 为数字创业配置开放政府数据（OGD）平台：从社会技术系统角度出发，运用fsQCA方法进行研究

  摘要 在数字经济中，开放政府数据（OGD）日益成为数字创业环境的重要组成部分。本研究基于社会技术系统理论，并采用模糊集合定性比较分析（fsQCA）方法，对23个推出OGD平台的中国城市进行了研究。以“人–结构–技术–任务”框架为指导，我们识别出三种与城市层面高水平数字创业相关

  来源：TECHNOLOGY IN SOCIETY

  时间：2026-09-02

• 多组分镍基超级合金微观结构演变中塑性驱动的元素重新分布：一种基于热力学的多组分晶体塑性相场建模方法

  多组分Ni基超级合金中的元素分配主要由热力学驱动力控制，进而影响服务条件下沉淀物生长、粗化和筏层迁移的动力学。在这些力中，弹性应变能对元素分配的改变起着关键作用，从而影响微观结构的演变，但塑性变形的贡献仍了解不足。在此，我们采用晶体塑性耦合相场模拟来彻底研究在施加应变条件下多组分

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PLASTICITY

  时间：2026-09-02

• 一种用于可穿戴微环境热管理的散射调节辐射冷却纳米纤维膜装置，该装置结合了摩擦电能收集技术

  •纤维的直径和厚度调节了PTC薄膜中的太阳散射。•负载SiO2/TiO2的纤维增加了散射效果、紫外线屏蔽能力和介电响应。•TERC装置保持了91.56%的太阳反射率和<0.4%的紫外线透过率。•室内太阳测试显示，相比棉质材料，该材料可降低13.85°C的温度。•CN@Ni材料可以

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-09-02

• 高熵偏磷酸酯催化剂的一步可扩展合成方法

  •通过低成本的金属硝酸盐和磷酸铵，实现高熵偏磷酸盐的一步法、可扩展合成。•可调节组成，从一元体系到五元体系（Fe、Co、Ni、Cu、Mn），具有均匀的元素分布。•通过原位XRD、TG-FTIR和拉曼光谱技术，对温度依赖性的形成机制进行了研究。•利用球磨辅助的 batch 过程，实

  来源：Chemical Engineering Journal

  时间：2026-09-02

• 环形-球形查询融合技术在全面的3D密集场景字幕生成中的应用

  摘要 3D密集字幕生成旨在使模型能够理解输入的3D场景，并生成与不同空间区域相关的文本描述。基于Transformer的最新方法，如Vote2Cap-DETR++，放弃了传统的“检测-然后描述”流程，采用端到端框架，其中使用投票查询来提取位置和上下文特征。然而，原始的投票查询

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• VALOR：具备退化感知功能的一体化视频修复技术，助力强大的多模态理解

  • 一个多退化基准测试评估了大语言模型（MLLM）在视频理解方面的鲁棒性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• A2ANet：用于空中移动平台成像的机对机无人机自 Motion 补偿时间检测技术

  •A2ANet 通过短窗口全局自我运动补偿对历史特征进行对齐。•运动引导的残差门控融合了对齐的历史数据、差异和运动先验。•运动引导的门控融合增强了小型无人机目标的微弱时间线索。•联合优化提高了检测精度和时间补偿的稳定性。引言无人机已广泛应用于低空检测（Zhang 等，2025a）

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• GLEVO：基于全局上下文的局部几何增强方法，用于自动驾驶中的自监督视觉里程计，该方法通过一个基础模型实现

  •GLEVO 提出了一种基于视觉基础模型（VFMs）的自主单目视觉里程计范式。•GS-LGCA 和 GCFF 将全局语义和局部几何信息融合用于姿态估计。•RefineNet 以较低的开销纠正残余姿态误差。•在 KITTI、KITTI-360 和 Oxford RobotCar 数

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• 基于变压器的时间序列预测中的保预测精度低位量化技术

  基于Transformer的架构在多变量时间序列预测中取得了出色的性能，因为它们能够捕捉复杂的时间模式和变量间的依赖关系。然而，它们庞大的内存占用和比特操作成本限制了在资源受限设备上的部署。低位量化可以提高效率，但过度的量化通常会由于时间激活异常值和累积的预测误差而降低预测准确性

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

• 基于相似性和接近方向的替换性分析方法，用于k近邻分类器

  **摘要** k近邻分类器（KNN）是一种经典的数据驱动模型，用于处理分类问题。然而，现有的各种KNN在判断靠近分类边界的测试样本时容易出错。为了解决KNN的这一缺陷，本文提出了一种基于相似性和接近方向的替代性分析方法，该方法可以被视为一种泛化的度量学习KNN。通过整合接近方

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

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