• 低真空环境下隧道混凝土微结构退化与气密性演变机制研究

  隧道混凝土的气密性对于真空管道运输系统（ETTS）的安全高效运行至关重要。然而，低真空暴露可能导致混凝土微结构退化，尤其是浆体-骨料界面，从而削弱其气密性。本研究系统考察了低真空条件下隧道混凝土的微结构退化与气密性演变规律，这对真空隧道运输系统具有关键意义。通

  来源：Underground Space

  时间：2026-10-18

• 城市更新中CPTED与可持续管理对居民感知居住环境质量的影响机制——基于中国长春的实证研究

  本研究考察中国长春城市更新地区中，犯罪预防通过环境设计（crime prevention through environmental design, CPTED）、可持续管理（sustainable management, SM）与居民感知的居住环境质量（pe

  来源：Buildings

  时间：2026-10-18

• 塑料及塑料废物相关危险化学品（TCDD、DEHP、BPA和丙烯腈）的环境赋存与多器官毒性：机制、生物标志物与监管启示

  塑料增塑剂、塑料材料降解产物及塑料生产所用添加剂等合成化学品，对人类健康与自然环境构成显著威胁。2,3,7,8-四氯二苯并对二噁英（TCDD）、邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯（DEHP）、双酚A（BPA）和丙烯腈（ACN）等危险化合物普遍存在于土壤和水体等环境

  来源：Materials

  时间：2026-10-18

• 北方居住型历史街区室外热舒适的人本化评价——以太原东三道巷为例的热适应行为缓冲与三元评估模型

  本研究以太原东三道巷历史文化街区为案例，构建了“物理条件×居民感知”的2×2论证矩阵。基于冬夏两季的ENVI-met微气候模拟与同步问卷调查，通过偏差检验和嵌套模型比较，揭示了通用热气候指数（UTCI）和生理等效温度（PET）在所选典型气象日条件下的季节性适用

  来源：Sustainability

  时间：2026-10-18

• 结合型与桥接型社会资本视角下利雅得城市社区韧性实证研究

  理解社区韧性（community resilience）仍然是一个持久挑战，特别是在阿拉伯海湾城市，如利雅得（Riyadh），该城市以多个沙特部落之间多样化的社会纽带为特征。急剧的人口增长、移民及部落群体涌入城市，改变了经济形态，但同时也增加了面对一系列自然与

  来源：Sustainability

  时间：2026-10-18

• 农业与畜牧业残余物厌氧消化产沼气的区域潜力评估：以马达加斯加分散式户用系统为例

  马达加斯加面临严峻的能源挑战，同时每年产生大量农业与畜牧业残余物，这些残余物目前管理不善或被露天焚烧。本研究评估了马达加斯加农业区通过分散式农场级厌氧消化（AD）利用可回收农业残余物生产沼气用于家庭能源的潜力，并识别了沼气生产潜力最高的区域。研究将24个区域的

  来源：Sustainability

  时间：2026-10-18

• 基于马尔可夫的机器人砌筑作业扰动与系统可用性随机建模：对可持续建造的启示

  摘要译文：机器人建造系统遵循结构化的技术循环，但仍会受到作业扰动的影响，而确定性的循环时间模型无法充分表征这类扰动。现有方法未能将实验观测到的扰动与全尺寸机器人砌筑的技术状态序列充分整合，以开展长期可用性评估。本研究开发并数值验证了一个十二状态马尔可夫模型，包

  来源：Sustainability

  时间：2026-10-18

• 旱地内蒙古隐藏土地系统重组与面向可持续土地管理的对比转型——基于2001—2020年土地覆盖转移矩阵与有向加权网络

  旱地土地覆盖变化（land-cover change）由环境与人类过程交互塑造，但仅基于净面积变化（net area change）的评估可能掩盖景观动态底层的内部转换。研究人员利用源自六类主要土地覆盖类别的转移矩阵（transition matrices）和

  来源：Sustainability

  时间：2026-10-18

• 基于SwinV2-FPN-SAFM Mask R-CNN的遥感影像滑坡实例分割方法研究

  滑坡编目制图可为山区灾害应急响应与危险性评估提供支撑。由于复杂山地环境中滑坡尺度多变、形态不规则以及与视觉相似背景的干扰，单个滑坡的准确识别与轮廓勾画仍具挑战性。为解决上述难题，本研究对Mask R-CNN的特征通路与掩膜监督进行了改进。将ResNet50替换

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-10-18

• 基于大语言模型的结构化目标引导强化学习

  • 介绍了 SGRL，一种新颖的 LLM 增强型 RL 框架，用于长程探索。 • 使用优先级权重对候选目标进行排名，以优先考虑长远目标。 • 使用基于 LLM 的动态动作掩码将策略与目标对齐。 • 提高探索效率，同时减少 LLM 令牌使用量。 引言 强化学习（RL）在不同领

  来源：Neural Networks

  时间：2026-10-18

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