• 自適應(yīng)擬連續(xù)方法及基于理論的統(tǒng)一后驗誤差估計的晶體缺陷模擬

  Adaptive quasicontinuum methods with unified residual-force based a posteriori error estimates for efficient crystalline defect simulations.摘要

  來源：Computer Physics Communications

  時間：2026-03-01

• 基于高級GPU的蒙特卡洛中子傳輸方法研究

  GPU蒙特卡洛中子輸運算法優(yōu)化及性能提升研究。提出統(tǒng)一CPU-GPU數(shù)據(jù)傳輸框架、改進的REP算法、PAT tally算法、PAB裂變中子存儲算法及池式分層緩存策略。基于RMC代碼驗證，GPU版本k_eff偏差<2 pcm，通量相對誤差<1%，單GPU等效140-150 CPU核心，REP算法效率提升5.35倍，存儲效率接近理論極限。

  來源：Computer Physics Communications

  時間：2026-03-01

• 在“干草堆”中尋找針：多頻段多設(shè)備的無線電指紋識別技術(shù)

  提出多頻段多設(shè)備無線電指紋（M2RF）系統(tǒng)，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自注意力機制實現(xiàn)動態(tài)頻譜分割，可實時識別多信號共存場景下的合法設(shè)備并定位惡意干擾源，在15種設(shè)備重疊測試中達到99.56% F1-score和92.44%惡意用戶檢測率，誤檢率僅2.72%。

  來源：Computer Networks

  時間：2026-03-01

• APTREC：基于大型語言模型的APT戰(zhàn)術(shù)/技術(shù)識別

  APT戰(zhàn)術(shù)識別框架基于大語言模型，通過構(gòu)建對齊MITRE ATT&CK框架的戰(zhàn)術(shù)子圖數(shù)據(jù)集和兩階段推理架構(gòu)，提升威脅識別精度（F1+13%）與可解釋性，解決傳統(tǒng)方法規(guī)則依賴性強、模型泛化能力差的問題。

  來源：Computer Networks

  時間：2026-03-01

• 在MEC（移動邊緣計算）中，基于DRL（深度強化學習）的隱私保護視頻流任務(wù)卸載技術(shù)：同時考慮能量限制

  隱私保護與資源約束協(xié)同優(yōu)化的移動邊緣計算視頻任務(wù)卸載模型提出基于約束馬爾可夫博弈的CPO-MADDPG算法，通過雙通道策略梯度分離獎勵與約束成本，結(jié)合雙頭critic和約束感知優(yōu)先經(jīng)驗回放優(yōu)化，有效降低延遲、能耗并保護隱私，提升用戶體驗。

  來源：Computer Networks

  時間：2026-03-01

• 評估基于知識的法律文本分析方法：一項基準研究

  法律自然語言處理領(lǐng)域，ASKE方法通過挖掘法律文本潛在語義結(jié)構(gòu)，在LexGLUE數(shù)據(jù)集上對比SOTA模型，展現(xiàn)優(yōu)異的文檔分類和知識抽取性能，尤其在EUR-LEX、ECtHR等任務(wù)中超越傳統(tǒng)TF-IDF+SVM模型，但弱于Legal-BERT等專用模型。應(yīng)用場景涵蓋合同分析、判例檢索，局限在于僅支持英語且需改進推理能力。

  來源：Computer Law & Security Review

  時間：2026-03-01

• 具有回程鏈路優(yōu)化的時空感知任務(wù)卸載技術(shù)，應(yīng)用于車載邊緣計算

  智能交通系統(tǒng)中車載邊緣計算任務(wù)卸載的協(xié)作決策模型與混合算法優(yōu)化，有效緩解交通熱點回傳瓶頸問題，降低系統(tǒng)平均延遲12%，提升任務(wù)成功率。

  來源：Computer Communications

  時間：2026-03-01

• Per-FedDMA：一種基于深度多采樣和超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)適應(yīng)的個性化聯(lián)邦學習方法

  本文提出基于深度多采樣與超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)適應(yīng)的個性化聯(lián)邦學習方法Per-FedDMA，通過超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)生成Transformer的自注意力層參數(shù)以適應(yīng)客戶端數(shù)據(jù)異質(zhì)性，結(jié)合多路徑多尺度特征提取機制增強低層細節(jié)捕捉能力，并采用自適應(yīng)優(yōu)化策略提升通信效率，實驗表明在非獨立同分布場景下較基線方法通信效率提升顯著且模型性能優(yōu)化。

  來源：Computer Communications

  時間：2026-03-01

• 超越預(yù)測：評估材料科學應(yīng)用中特征選擇方法的穩(wěn)定性

  本研究通過穩(wěn)定性測試框架比較了監(jiān)督學習、無監(jiān)督方法及統(tǒng)計方法在材料科學中的特征選擇可靠性，發(fā)現(xiàn)監(jiān)督模型（如XGBoost）雖預(yù)測精度高（R2>0.95），但特征重要性排名不穩(wěn)定，而無監(jiān)督方法（如特征聚類）和Spearman相關(guān)分析穩(wěn)定性更優(yōu)。建議結(jié)合模型無關(guān)方法與領(lǐng)域知識以提升因果解釋可信度。

  來源：Computational Materials Science

  時間：2026-03-01

• 通過基于知識的篩選方法和價電子濃度標準識別出的穩(wěn)定高熵合金

  高熵合金六方密堆積結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性研究基于40,920種四元等原子比合金的篩選，通過原子半徑、電負性差異及Miedema模型計算混合焓，結(jié)合第一性原理確定FCC/BCC/HCP結(jié)構(gòu)形成能，發(fā)現(xiàn)HCP在VEC10區(qū)域均有穩(wěn)定傾向，與單組元過渡金屬的電子濃度趨勢一致，為多組元合金設(shè)計提供新基準。

  來源：Computational Materials Science

  時間：2026-03-01

• 使用混合分子動力學（MD）和tfMC方法模擬硅的熱氧化過程

  硅熱氧化過程中，MD與tfMC混合方法有效整合快慢過程：MD模擬O2分子與硅表面的快速吸附及解離，tfMC處理氧擴散和結(jié)構(gòu)弛豫等慢過程。結(jié)果顯示氧化速率隨時間顯著下降并自限，氧化物層結(jié)構(gòu)符合實驗及理論預(yù)測。該方法為納米級氧化層研究提供新途徑。

  來源：Computational Materials Science

  時間：2026-03-01

• 通過協(xié)同的多機制“力場”技術(shù)，可輕松合成功能化的磁性殼聚糖，從而實現(xiàn)高效的高氯酸鹽吸附

  本研究成功制備新型功能化磁性殼聚糖微球DFC，系統(tǒng)評估其在不同pH、腐殖酸及干擾離子條件下的六價鉻酸根吸附性能，發(fā)現(xiàn)最佳pH為5.0，五次循環(huán)后吸附能力保持率超過80%。FTIR和XPS分析表明季銨基團靜電吸引、氯離子交換及疏水/孔填充效應(yīng)協(xié)同作用，形成高效吸附機制。

  來源：Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects

  時間：2026-03-01

• 從頭算方法評估HMn?O?（其中H = Rb、Cs、Sr和Ba）作為插層電池電極材料的重金屬離子替代物的性質(zhì)

  該研究通過密度泛函理論系統(tǒng)探究Cs、Ba、Rb、SrMn?O?陰極材料的結(jié)構(gòu)、電化學及電學性能，發(fā)現(xiàn)CsMn?O?/RbMn?O?體積變化顯著，基于內(nèi)能和費米能方法驗證電壓趨勢一致，電子結(jié)構(gòu)計算顯示所有材料具備良好導(dǎo)電性，但循環(huán)穩(wěn)定性受體積變化影響。研究表明HMn?O?化合物可作為鋰基電池替代材料的候選體系。

  來源：Computational Condensed Matter

  時間：2026-03-01

• 多孔介質(zhì)中氣固吸附的跨溫度預(yù)測：一種結(jié)合物理約束和機器學習的混合方法

  氣吸附溫度預(yù)測的物理指導(dǎo)機器學習框架研究：通過整合廣義范德華配分函數(shù)與機器學習參數(shù)-溫度映射及熱力學約束殘差修正，構(gòu)建分層物理指導(dǎo)機器學習框架，驗證顯示該框架在六個不同氣固系統(tǒng)（包括甲烷和二氧化碳在煤、 kerogen、石墨及MOFs中的吸附）中均優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀⒒A(chǔ)物理理論和純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，揭示了有機質(zhì)結(jié)構(gòu)柔性差異導(dǎo)致的吸附機理溫度依賴性規(guī)律。

  來源：Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects

  時間：2026-03-01

• 基于直覺模糊群決策方法的自然保護海岸方案

  自然解決方案在海岸保護中的應(yīng)用研究，提出融合模糊德爾菲法與模糊TOPSIS的多準則決策框架，通過專家評估篩選18項海岸防護措施，并以臺灣臺南金海岸為案例驗證其實踐價值。

  來源：Coastal Engineering

  時間：2026-03-01

• 使用Arlequin方法的材料損傷懲罰版本對編織碳/碳化硅（C/SiC）復(fù)合材料螺栓連接件進行多尺度分析

  復(fù)合材料螺栓連接多尺度漸進損傷分析方法研究，提出融合區(qū)域建模與材料損傷懲罰Arlequin耦合的跨尺度方法，實現(xiàn)不同尺度損傷狀態(tài)的同步演化分析，驗證了方法在抗拉強度預(yù)測（相對誤差9.6%）和失效機制（線彈性-偽屈服-斷裂三階段）中的有效性。

  來源：Composite Structures

  時間：2026-03-01

• 一種用于模擬三維針刺非織造預(yù)制件層間分層行為的新方法

  本文針對3D針刺非織造預(yù)成型材料的層間剝離行為，提出一種混合有限元建模方法，結(jié)合殼單元模擬織物鋪層和桁架單元模擬針刺纖維束，通過實驗參數(shù)校準，驗證模型預(yù)測剝離載荷-位移曲線的準確性，并發(fā)現(xiàn)針刺密度與平均剝離載荷呈線性關(guān)系。

  來源：Composite Structures

  時間：2026-03-01

• 用于輕質(zhì)、緊湊型以及泡沫纖維增強部件的高效多尺度仿真方法

  提出基于有效介質(zhì)理論和材料卡片的多尺度建模框架，通過整合孔隙率、纖維長度及取向分布，實現(xiàn)發(fā)泡纖維增強材料（FIM）的精確機械性能預(yù)測，并驗證其在商業(yè)軟件中的適用性。

  來源：Composite Structures

  時間：2026-03-01

• 基于擠壓技術(shù)的3D打印制造的混凝土構(gòu)件中孔隙和纖維的取向及空間分布

  短纖維增強3D混凝土打印中孔隙與纖維取向的空間分布及性能影響研究，采用微CT掃描技術(shù)分析不同噴嘴形狀和間隙距離下單/多纖維試樣的孔隙結(jié)構(gòu)及纖維取向規(guī)律，發(fā)現(xiàn)噴嘴壓力與重力共同作用形成孔隙率梯度，纖維排列受噴嘴幾何形狀和間隙距離顯著影響，圓形噴嘴因更高的出口高度增強纖維軸向排列，內(nèi)外區(qū)纖維取向差異經(jīng)擠出變形后仍存在，孔隙和纖維的定向分布導(dǎo)致材料力學性能各向異性及不同失效模式。

  來源：Journal of Building Engineering

  時間：2026-03-01

• 在下班后過度使用移動智能技術(shù)以促進創(chuàng)新的悖論：這對工作績效是福音還是禍根？

  創(chuàng)新工作要求驅(qū)動員工非工作時間移動智能技術(shù)使用，通過挑戰(zhàn)-阻礙應(yīng)力框架和資源保存理論，揭示其導(dǎo)致心理資源耗竭與工作投入的矛盾效應(yīng)。

  來源：European Management Journal

  時間：2026-03-01

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