Average Commuting Time by Gender and Age in Japan（1）－Characteristics of the Distribution
■摘要本报告是基于 NLI 研究所 2019 年至 2025 年每年收集的原始调查数据，研究日本按性别和年龄组划分的平均单程通勤时间趋势的四部分系列报告中的第一篇。在第一部分中，我们描述了不同性别和年龄的通勤时间分布的特征。研究结果显示，男性的通勤时间往往随着年龄的增长而增加，而女性的通勤时间从40多岁开始普遍减少。这些在全国和地区范围内观察到的模式为该系列的后续分析奠定了基础，后续分析将更详细地探讨 2019 年至 2025 年之间的变化以及地区差异。■索引 1——简介 2——系列结构 3——调查概述 4——按性别和年龄组分布 5——区域比较 6——结论 众所周知，通勤时间因性别和年龄组而异
Turkish shipbuilder to launch ARES Naval in Saudi Arabia with two shipyards: CEO
海湾合作委员会国家是“ARES 未来的最大出口市场之一”，ARES 造船厂首席执行官 Oğuzhan Pehlivanli 告诉 Breaking Defense。
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 30, Issue 1, February 2025
1) 一种基于分解的进化算法，具有聚类和层次估计的多目标模糊柔性车间调度作者：X. 张，S. 刘，Z. 赵，S. Yang 页数：2 - 152) 利用可解释的人工智能增强最后一英里路由的遗传算法作者：Y. Kim, R. Khir, S. Lee 页数： 16 - 303) 学习预选：分类中多目标特征选择的基于过滤器的性能预测器作者：R. Jiao、B. Xu、M. Zhu 页数：31 - 454) 缓解进化多任务中负迁移的最优线性交叉作者：Z. Liu、J. Yuan、H. Zhang、T. Zeng、Z. Zhu 页数：46 - 605) 动态灵活调度中深度强化学习的利基遗传编程作者：M
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 1, February 2026
1) 人工智能：人类在下一代人工智能发展中的作用作者：S. S. Arslan 页数：4 - 202) 以强化学习为重点的人工智能/机器学习的安全风险：来自网格应用程序的回顾和观点作者：K. -B. Kwon, S. Mukherjee, R. R. Hossain, V. Adetola 页数：21 - 353) 基于结构的鲁棒分形图神经网络，具有用于分子特性预测的分子指纹 BERT 作者：Y. Dong, M. Xu, L. Tang 页数：36 - 504) YOLO-ITC：一种用于实例分割的新 YOLO 方法个体树冠作者：Z. Sun, B. Xu, M. Zhang, J. Sch
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 1, January 2026
1) 隐私保护视频异常检测：调查作者：Yang Liu、Siao Liu、朱晓光、Hao Yang、Jielin Li、JuncenGuo、Liangyu Teng、Dingkang Yang、Yan Wang、Jing LiuPages：2 - 212) SSPPI：从序列和结构角度预测跨模态增强的蛋白质相互作用作者：Xiangpeng Bi, Wenjian Ma、Huasen Jiang、Weigang Lu、Zhiqiang Wei、Shugang 张页数：22 - 363) 整合临床知识图谱和基于梯度的神经系统，通过七点检查表增强黑色素瘤诊断作者：Yuheng Wang、Tianze
中国活板蜘蛛属 Latouchia Pocock, 1901 的 5 个新种（Araneae，Halonoproctidae）摘要基于形态学和分子证据，从中国南方地区描述了活板门蜘蛛属 Latouchia Pocock, 1901 的 5 个新种：L. jihe sp.。十一月(♂♀)，L. wufeng sp。十一月(♂♀)，L. wuhan sp。十一月(♂♀)，L. yinggen sp。十一月(♂♀) 和 L. zhangping sp。十一月(♂♀)。 L. jinyunhao, Yu & Zhang, 2025 的雄性和雌性也根据在中国四川省南充市采集的标本进行了重新描述，距离重庆
