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压力扫描阀系统在风洞中的应用[测试测量][工业自动化]

为了研究3种典型压力扫描阀系统在风洞环境中的应用特性并为相关试验提供技术支撑，采用系统性研究与对比分析的方法，做了基于PSI 9116电子压力扫描阀、DTC Initium多参数数据采集系统、Optimus智能测控系统的风洞试验，同时开发了高速风洞通用测力测压软件平台、建立了风洞试验性能评估体系以验证系统精度，得到了3种系统的量化性能对比结果，为风洞试验设备选型提供了科学依据。

发表于：2026/6/15

基于光学干涉模型的碳化硅外延层厚度测量研究[测试测量][工业自动化]

碳化硅外延层厚度的精确测量是半导体器件制备的关键，基于2025年全国大学生数学建模竞赛B题实测数据开展研究。首先，采用Savitzky-Golay平滑滤波、波长窗口函数与Huber Loss鲁棒损失函数，预处理原始数据中的高频噪声、基线漂移及异常值。其次，构建双光束干涉模型，结合Sellmeier色散方程等推导厚度与相关参数的定量关系，通过快速傅里叶变换初估、非线性最小二乘迭代优化及逆方差加权平均实现高精度反演，经回灌检验验证有效性。再次，建立多光束干涉模型，基于传输矩阵法反演厚度，提出振荡成分提取与基线恢复校正方法降低干扰。

发表于：2026/6/15

基于TQWT-MSPCA-GNN多模态特征的混合神经网络EEG情绪识别[人工智能][医疗电子]

脑电图 （EEG） 信号能客观反映情绪状态，是情绪研究的重要工具。基于EEG信号的情绪识别算法的开发已经取得了显著进展。然而，脑电信号的非平稳、低信噪比特性以及情绪表征的复杂时空依赖性，对模型的识别性能带来了困难。传统方法难以在时间和空间两个维度捕捉到远距离时间序列数据的相关性，从而影响情绪分类的效果。为了解决上述问题，提出了一种通过可调Q因子小波变换（TQWT） 对原始EEG信号进行多尺度分解，并在各尺度上采用多尺度主成分分析（MSPCA）进行去噪和降维。将分解后的多频带信号构建为动态脑功能网络，并引入图神经网络（GNN）来挖掘脑区之间与情绪相关的连接特征。最后，将TQWT提取的时频特征与GNN提取的空间关系特征进行融合捕获时间和空间特征进行分类。在SEED数据集上的实验结果表明，特征重构后的数据在EEG情绪分类任务中是有效的，对3种情绪的识别准确率达到了98.15%±0.63%。

发表于：2026/6/15

乡村实景影像中动态目标智能剔除与修复研究[人工智能][其他]

实景三维建模是构建数字孪生与智慧乡村数字底座的核心技术。针对无人机倾斜摄影中动态目标导致模型几何畸变与纹理失真的问题，提出一种改进YOLO11s小目标检测与图像修复的协同框架。方法设计了融合空间注意力与金字塔下采样的卷积模块以增强小目标检测能力，并结合基于Transformer结构增强的增量式图像修复算法，对剔除区域进行语义一致与纹理连贯的高质量修复。实验表明，改进模型在VisDrone2019数据集上mAP@0.5达到46.4%，较基线提升8.0%，参数量仅为9.7M。该框架为实景三维建模中动态干扰物的自动化剔除提供了轻量化解决方案。

发表于：2026/6/15

扩散模型的推理端优化：可控性与加速的方法综述[人工智能][其他]

扩散模型在图像、语音与科学计算中表现优异，但工程部署常受两类瓶颈约束：一是推理可控性不足，条件对齐易因随机性与时间步离散误差而波动；二是推理开销偏高，多轮的采样会大量增加时延。聚焦推理端优化，围绕可控性与效率两条主线，对近年代表性工作进行系统梳理，强调在不改动模型与数据的前提下，通过对扩散推理过程的约束与择优，在少步与极少步条件下同时提升条件对齐与细节稳定，并显著降低时延。同时概述了具备迁移性的应用场景。最后，提出面向应用级部署的展望，追求速度、覆盖与质量的统一提升。

发表于：2026/6/15

绿色算力评价指标体系与实现路径研究[人工智能][数据中心]

近年来，全球数字化转型加速推进，算力需求持续提升，算力中心建设加快推进，为数字经济发展提供了高效的算力资源，但也带来了大量的能耗和碳排。随着全球能源的日益紧张以及碳排放问题日益受到关注，绿色低碳与可持续发展成为产业共识。绿色算力是以最小化能源消耗和环境影响，提供最大化算力资源和服务为目标的算力形式，是未来算力发展的重要形态和方向。对绿色算力基础概念、评价指标体系进行深入剖析，从节能降碳、提效赋能维度构建绿色算力评价指标模型，并提出绿色算力实施路径，以期更好地指导绿色算力的建设和评价。

发表于：2026/6/15

面向电网应急保供的氢能知识图谱构建与优化方法[人工智能][智能电网]

针对电网应急保供过程中信息分散、状态异构、知识缺失与决策耦合等问题，提出一种面向电网应急保供的氢能知识图谱与协同决策一体化方法。以“氢能为手段、电网保供为目标”为主线，构建氢能侧、电网侧、调度侧三域耦合知识表示框架。在知识抽取层，采用基于LoRA微调大语言模型的问答式联合抽取机制，实现跨句实体关系识别与场景语义增强；在知识补全层，提出融合R-GCN与符号规则推理的混合补全策略；在状态感知层，融合时序传感器流、设备图纸与运行数据，构建可动态更新的多模态知识图谱；在演化层，引入基于熵的不确定度主动学习机制实现知识持续迭代。实验表明，所提方法将NER F1提升至92.0%，RE F1提升至88.9%，跨句RE F1达65.4%，知识补全Hits@10达58.2%，并在关键负荷恢复率、恢复时长及决策时延等指标上优于多种对比方法。论文为氢能参与电网韧性提升与应急供电调度提供了一条兼具知识表达、推理与协同决策能力的技术路径。

发表于：2026/6/15

MMAAF：一种基于多模态视觉特征与机器学习的气道插管困难评估框架[人工智能][医疗电子]

气道插管困难是临床麻醉中的重要风险之一，提出了一种基于患者张口静态图像的自动化、客观化气道评估框架MMAAF（Multi-Modal Airway Assessment Framework），针对患者数据集的张口图像，运用计算机视觉技术自动提取六项关键解剖学特征，与患者真实插管困难标签结合，构建结构化的多模态预测数据集，进行随机过采样技术处理，集成随机森林与梯度提升树两种机器学习算法进行模型训练与评估。结果表明，梯度提升树与随机森林模型在独立测试集上的预测准确率分别达到92%和93%，评估性能良好。同时，在MMAAF框架内进行逻辑回归模型训练，并依据特征重要性权重对特征进行加权，计算得到患者的个体化插管困难概率评分，为临床决策提供了基于多模态特征的直观量化参考。

发表于：2026/6/15

基于条件扩散模型的电算协同规划场景生成[人工智能][智能电网]

电算协同背景下，针对现有场景生成方法难以刻画算力负荷响应光伏出力协同规律的问题，提出一种融合混合整数规划（MIP）与条件扩散模型的两阶段场景生成方法。首先，分析算力负荷与光伏出力的耦合机理，构建基于MIP的算力任务调度模型，生成光伏-算力负荷联合场景。其次，以MIP生成场景为训练数据，构建以U-Net为骨干网络的条件扩散模型，将时间特征、气温、算力任务量等级、电价编码为条件向量，学习光伏-算力负荷的高维联合分布，实现可控场景生成。结果表明，所提方法生成的高保真联合场景能够为配电网规划提供可靠数据支撑。

发表于：2026/6/15

NuwaAI 即时交互数字文旅解决方案，重构文旅 IP 智能交互新体验[其他][其他]

NuwaAI以即时交互为核心，以智能体技术为支撑，为城市、景区、商圈提供更贴合真实落地需求的数字文旅解决方案，助力文旅产业高质量数字化升级。

发表于：2026/6/9

铁威马NAS一站式搞定高清安防存储[其他][安防电子]

铁威马 F4-425 Plus 四盘位 NAS 搭载自研 TOS 系统与监控管理软件，一站式整合存储与设备管控，大容量本地存录像、兼容多品牌摄像设备，高效满足日常安防留存取证需求。

发表于：2026/6/3

煤炭企业安全生产数据资产管理体系及实施路径[其他][其他]

基于数据资产的视角，分析了煤炭企业安全生产数据资产的涵义和特征，从数据资产管理对象、管理流程、管理标准、安全管理和权属管理五个层面构建了煤炭企业安全生产数据资产管理体系，分析了煤炭企业安全生产数据资产管理过程中存在的问题，从煤炭企业数据中台建设、数据资产管理标准规范、管理机制和管理人才队伍四个方面给出了煤炭企业安全生产数据资产管理的实施路径。

发表于：2026/5/26

互联网平台处罚行为的法律规制：现状、法理与路径[其他][其他]

制定规则并对违规行为实施处罚是互联网平台维护平台秩序的基本手段。当前立法赋予平台广泛裁量空间，致使平台在实施处罚行为时存在实体与程序的双重失范。在实体层面，处罚依据模糊导致平台裁量权过度扩张，处罚梯度过载造成惩戒力度与违规程度显著失衡；在程序层面，则存在事前告知欠缺和事后抗辩虚置等问题。平台处罚权源于用户权利的让渡和国家设定的法定义务，具有“准行政性”与算法依赖的双重属性。为此，规制平台处罚行为，应推动平台治理范式从私法自治转向公私协治。在实体层面引入比例原则，通过四阶审查实现过罚相当；在程序层面应构建技术性正当程序，强化算法透明度、用户参与与权利保障，以提升平台处罚的合法性、合理性与公正性。

发表于：2026/5/26

基于供应链的物流产品数据资源管理研究[其他][其他]

随着供应链数字化进程加速，物流产品作为目前供应链的典型物理载体，对其数据资源的高效管理成为优化供应链效率、降低成本的关键。为更好实现物流产品精准调度与共享，减少资源浪费，加强供应链韧性，从供应链全链路视角出发，面向物流产品数据资源全生命周期管理研究，构建了一套基于供应链业务的物流产品数据管理体系，提供有价值的数据资产，改善目前物流产品数据质量，完成对物流产品数据的治理任务，并为后续物流产品数据资源管理系统的研究提供思路。

发表于：2026/5/26

地籍数据治理中的常见问题分析及应对策略研究[其他][其他]

随着不动产统一登记制度的深入推进，历史积累的数据质量问题逐渐凸显，成为制约数据应用和业务协同的瓶颈。以甲市不动产登记数据深度整合治理项目为实践背景，系统分析了地籍数据治理过程中面临的典型问题，包括空间数据拓扑错误、虚拟与临时客体数据冗余、楼盘表逻辑关系混乱、登记数据与地籍数据关联不一致、历史遗留数据处理困难等。结合甲市治理实践，提出了“分类、识别、治理、质检”的系统化治理框架，并针对虚拟客体、空间压盖、楼盘表重复、登记挂接等问题提出了具体治理路径。研究表明，通过规则驱动、流程优化与技术业务协同，可有效提升数据质量与可用性。

发表于：2026/5/26