• 参考平面定义的紧凑型PDN单元建模，用于基于无凸点TSV的三维集成

  •为基于无凸点TSV的3D封装开发了一种紧凑型PDN单元模型。•共同的焊盘边缘P/G参考定义了HFSS–ADS Z11比较。•在0.1–20 GHz范围内比较Z11的幅度、相位和阻抗最小值。•研究了双层组合和第二种横向PDN几何结构。•基于几何信息的RLCG元件将物理结构与紧凑网

  来源：Integration

  时间：2026-10-28

• 用于大型语言模型中旋转位置嵌入的随机计算硬件加速器

  •首个用于旋转位置编码（RoPE）的随机计算（SC）加速器。 •共享Sobol源、64项cos/sin查找表以及公共移位Q5.8归一化。 •相比五次迭代的CORDIC，节省58.8%面积、88.3%功耗和86.2%峰值功耗。 •实测成本：每次旋转92.9倍实时延迟和30.2倍能量

  来源：Integration

  时间：2026-10-28

• CoCrFeNiCu合金中的TRIP活性成分区域：机器学习筛选与原子级机制

  摘要：为了提高CoCrFeNiCu合金的强度-韧性协同性，提出了一种结合分子动力学（MD）和机器学习（ML）的成分设计策略。在600个MD拉伸案例（298–873 K）上训练的双目标XGBoost模型，对于强度的交叉验证R²达到了0.957，对于韧性的交叉验证R²达到了0.821

  来源：Intermetallics

  时间：2026-10-28

• 通过Gd3+掺杂调控Nd: GYAG晶体的光谱性能：晶体生长、第一性原理计算及1.06 µm发光的性能增强

  摘要 采用激光加热基座生长（LHPG）法成功生长了高质量1 at.% Nd掺杂GdxY2.97−xAl5O12（Nd: GYAG）单晶（x = 0, 0.05, 0.10, 0.30, 0.50, 0.69, 0.99）。采用第一性原理计算建立了结构变化与光谱性质之间的关系。据

  来源：Infrared Physics & Technology

  时间：2026-10-28

• HAPR-net：基于无监督对比学习的雾感知渐进式恢复网络用于遥感图像去雾

  摘要 大气中的雾霾和气溶胶引起的散射会显著降低光学遥感成像质量。现有的基于深度学习的去雾方法通常依赖配对的雾天/清晰图像进行监督训练，难以有效处理非均匀雾霾和复杂大气条件引起的空间退化变化。为此，我们提出HAPR-Net，一种基于无监督对比学习和雾感知渐进恢复的遥感图像去雾网络。

  来源：Infrared Physics & Technology

  时间：2026-10-28

• 用于RGB-热成像跟踪的多模态层次化空间感知网络

  摘要近年来，RGB-热红外（RGBT）跟踪因其全天候运行能力而受到越来越多的关注。然而，现有方法未能充分挖掘跨模态特征的互补性，且对目标空间和尺度变化的适应性较差，导致跟踪精度较低。为解决这些局限性，我们提出了一种基于多模态分层空间感知（MMHSP）网络的新型RGBT跟踪器。首先

  来源：Infrared Physics & Technology

  时间：2026-10-28

• 通过赫尔维茨-弗罗贝尼乌斯流形的亏格零Whitham层次

  摘要 B. Dubrovin 引入了一类 Dubrovin–Frobenius 流形结构，定义在由亏格 g 的黎曼曲面到球面的分歧覆盖空间上，且具有给定的分歧轮廓。该结构现被称为亏格 g 的 Hurwitz–Frobenius 流形。我们研究亏格零的 Hurwitz–Frobe

  来源：Journal of Geometry and Physics

  时间：2026-10-28

• HOD在L(R)中的局部可定义性

  我们证明，在 \(L(\mathbb {R})\) 中，假设 \(V\) 中存在大基数，则对所有 \(\mathsf {HOD}\) 基数 \(\eta \in [\boldsymbol {\delta }^2_1,\Theta )\)，\(\mathsf {HOD}{\para

  来源：The Journal of Symbolic Logic

  时间：2026-10-28

• 评论《心律失常性二尖瓣脱垂：儿童和青少年的患病率、特征和高危特征》

  尊敬的编辑： 我们怀着极大的兴趣阅读了Lenarczyk等人关于儿童和青少年心律失常性二尖瓣脱垂的文章，该研究在一个主要基于成人队列的领域提供了迫切需要的儿科数据。1 他们的工作非常及时，因为心律失常性二尖瓣脱垂和心源性猝死的风险标志物主要从成人研究中推断而来，而这些研究在疾病

  来源：Cardiology in the Young

  时间：2026-10-28

• 某些具有非光滑核的奇异积分的端点估计

  摘要：设L是L²(ℝⁿ)上型为ω的闭稠定算子，其中0≤ω0} t^{1/p}f*(t) 若q=∞，其中f*是函数f的递减重排。根据上述定义，立即得到L^{p,p}(ℝⁿ)与L^p(ℝⁿ)一致。注意L^{∞,∞}(ℝⁿ)=L^∞(ℝⁿ)。L^{p,∞}(ℝⁿ)表示弱L^p(ℝⁿ)空

  来源：Journal of Mathematical Analysis and Applications

  时间：2026-10-28

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