学术背景 随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提升，建筑管理系统（Building Management Systems, BMS）的智能化与高效化成为了学术界和工业界关注的焦点。传统的BMS依赖于基于规则的控制方法，无法动态适应环境变化，如能源价格波动和气象条件的变化。近年来，机器学习（Machine Learning, ML）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展为BMS的智能化提供了新的可能性。然而，现有的BMS在实时数据处理和决策响应方面仍存在不足，尤其是在资源受限的环境中，如何实现低延迟、高吞吐量的ML模型部署成为了一个亟待解决的问题。 为此，Mohammed Mshragi和Ioan Petri等学者在2025年发表了一篇题为《快速机...

学术背景 随着全球能源结构向可再生能源转型，分散式能源存储（decentralized energy storage）的重要性日益凸显。与传统的集中式能源存储系统不同，分散式能源存储将能源生产和存储过程本地化，减少了大规模系统故障的风险，并提高了能源供应的连续性和灵活性。然而，分散式能源存储项目的复杂性和资源有限性使得企业难以确定战略优先级，这可能导致投资失败或效率低下。 为了解决这一问题，作者们提出了一种基于人工智能（AI）驱动的决策模型，旨在为分散式能源存储投资提供有效的战略指导。该研究不仅关注如何优化投资决策，还通过引入信息增益（information gain）和大规模专家选择技术，提高了决策的一致性和效率。 论文来源 这篇论文由Gang Kou、Hasan Dinçer、Edanu...

学术背景 在现代供应链管理中，物流服务商的选择是一个复杂且关键的问题。企业需要评估和选择能够高效管理和执行物流任务的第三方企业或组织。然而，现实中的决策过程往往涉及大量的不确定性和模糊性，传统的决策方法难以有效处理这些复杂信息。为了解决这一问题，模糊集理论（Fuzzy Set Theory, FST）及其扩展形式，如直觉模糊集（Intuitionistic Fuzzy Sets, IFS）和犹豫模糊集（Hesitant Fuzzy Sets, HFS），被广泛应用于多属性决策（Multi-Attribute Decision Making, MADM）问题中。 近年来，直觉犹豫模糊集（Intuitionistic Hesitant Fuzzy Sets, IHFS）作为一种新的模糊信息表示工...

露天矿山爆破作业在矿物提取中至关重要，但同时也伴随着显著的环境和结构风险。爆破过程中产生的峰值粒子速度（Peak Particle Velocity, PPV）是评估爆破振动对周围结构和环境影响的关键指标。准确的PPV预测对于优化爆破实践、减少环境破坏和确保结构安全具有重要意义。传统的预测方法在处理非线性关系和高维数据时存在局限性，而机器学习（Machine Learning, ML）技术，特别是混合机器学习方法，展现出在PPV预测中的巨大潜力。本文旨在系统综述混合机器学习技术在露天矿山爆破PPV预测中的应用，探讨其优势、挑战及未来研究方向。 论文来源 本文由Gundaveni Shylaja和Ragam Prashanth共同撰写，两位作者均来自VIT-AP University的计算机科...

随着全球环境问题的日益严峻，企业在供应链管理中越来越重视绿色和可持续的发展。绿色供应链管理（Green Supply Chain Management, GSCM）已成为企业提升竞争力和实现可持续发展的重要手段。然而，绿色供应商的选择（Green Supplier Selection, GSS）是一个复杂的多准则群体决策问题（Multicriteria Group Decision-Making, MCGDM），涉及多个决策者的不同意见和不确定性。传统的MCGDM方法在处理专家意见的信任度和模糊性方面存在不足，难以准确反映现实中的复杂情况。 为了解决这一问题，Prasenjit Mandal等学者提出了一种基于毕达哥拉斯语言信息（Pythagorean Linguistic Informat...

学术背景 近年来，纳米技术和物联网（IoT）的快速发展催生了一个革命性的领域——纳米物联网（IoNT）。纳米物联网将纳米级设备与互联网连接，使其能够在农业、军事、多媒体和医疗等领域中发挥重要作用。然而，尽管纳米物联网和机器学习（ML）都取得了显著进展，但关于两者如何结合的全面研究却相对缺乏。现有的研究主要集中在纳米物联网的架构、通信方法和特定领域的应用上，而忽略了机器学习在数据处理、异常检测和安全方面的潜力。因此，本文旨在填补这一空白，通过深入分析纳米物联网与机器学习的结合，探讨机器学习在纳米物联网中的最新应用，并系统地讨论这一结合所面临的挑战。 论文来源 本文由Aryan Rana、Deepika Gautam、Pankaj Kumar、Kranti Kumar、Athanasios V....

随着物联网（Internet of Things, IoT）和Web of Things (Wot)的快速发展，安全问题日益凸显。尤其是拒绝服务攻击（Denial of Service, DoS）的频发，使得Wot系统的安全性成为亟待解决的问题。Wot通过将物联网设备与Web技术集成，实现了设备与互联网的无缝连接，但这也带来了新的安全挑战。由于Wot设备的异构性和开放性，传统的安全机制难以应对复杂的攻击场景。因此，本文旨在通过系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR），探讨Wot系统中的安全威胁，特别是DoS攻击的检测与防御机制，并分析深度学习（Deep Learning, DL）技术在这一领域的应用。 论文来源 本文由Ruhma Sardar、Tay...

学术背景 随着全球气候变化的加剧和空气污染问题的日益严重，减少交通运输领域的碳排放和污染物排放成为各国政府和研究机构的关注重点。重型卡车（Class 8）作为美国货运的主要工具，贡献了大量的柴油尾气排放，尤其是细颗粒物（PM2.5）和氮氧化物（NOx）。这些排放不仅加剧了气候变化，还对公众健康，尤其是弱势社区和少数族裔群体，造成了不成比例的影响。尽管电气化被视为减少卡车尾气排放的有效手段，但其对电网的依赖可能导致电力生产设施的污染物排放增加，从而可能转移污染负担。因此，评估卡车电气化对空气污染差异的影响，尤其是对弱势社区和少数族裔群体的影响，具有重要的现实意义。 美国《通货膨胀削减法案》（Inflation Reduction Act, IRA）旨在通过投资清洁能源和电网脱碳来推动公平的能源...

风蚀（wind erosion）及其引发的尘埃问题对环境和人类社会造成了深远的影响。自20世纪90年代以来，尽管气候变化和社会经济条件发生了显著变化，美国尚未对风蚀的经济成本进行全面评估。近年来，随着气候变暖、干旱加剧以及可再生能源的广泛使用，风蚀及其引发的尘埃问题变得更加突出。例如，尘埃活动增加、山谷热（Valley Fever）感染病例激增等问题，都凸显了重新评估风蚀经济成本的紧迫性。风蚀不仅对农业、交通、能源等经济部门造成直接损失，还通过影响人类健康、生态系统服务等间接增加了社会负担。因此，本研究旨在通过整合已有研究和计算新兴成本，提供美国风蚀经济成本的现代基线评估，为政策制定和资源分配提供科学依据。 论文来源 本论文由Irene Y. Feng、Thomas E. Gill、R. S...

随着全球对能源效率和环境可持续性的关注日益增加，发光二极管（LED）技术已成为照明和显示领域的主流选择。然而，尽管传统LED技术在能效和性能上取得了显著进步，但其制造过程中对稀有材料的依赖以及对环境的影响仍然是一个不可忽视的问题。近年来，钙钛矿发光二极管（PeLEDs）因其轻量化设计、灵活性和宽色域等优势，逐渐成为下一代照明和显示技术的热门候选。然而，尽管PeLEDs在技术上取得了快速进展，其环境和经济影响的全面评估仍然缺乏，这对其未来的商业化至关重要。 本研究旨在从生命周期角度评估18种代表性PeLEDs的环境和经济性能，以确定可持续PeLEDs发展的有效工业技术路径。研究不仅关注技术性能，还深入分析了PeLEDs在整个生命周期中的环境影响，特别是铅（Pb）在PeLEDs中的毒性贡献，并提...