• HiResNet：一个从低层次到高层次的深度学习框架，用于更新大规模土地覆盖信息

  摘要： 这种大规模土地覆盖（LC）制图对于监测地球表面和管理环境变化至关重要。尽管机器学习（ML）和深度学习（DL）方法在LC制图方面取得了显著进展，但由于高质量训练标签的收集过程耗时且成本高昂，这些方法仍然存在重大局限

  来源：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

  时间：2026-04-02

• 利用琼脂生物模板法制备的ZnO纳米球对紫外光电探测器的性能表征

  摘要： 在本研究中，从红藻中提取的天然多糖——琼脂被用作生物模板，通过水热法合成ZnO纳米材料，用于紫外线（UV）光电探测器的应用。琼脂的引入有效调控了ZnO的成核和生长行为，使其形态从垂直排列的纳米棒转变为均匀分布的纳米球。扫描电子显微镜（SEM）和能量色散光谱仪（EDS）分

  来源：IEEE Photonics Journal

  时间：2026-04-02

• 工业4.0设计原则在连续生产过程中的应用：一个案例研究

  摘要： 本研究探讨了工业4.0设计原则在连续生产环境中的应用，具体而言是在一个铁磨厂中。研究旨在了解诸如互联互通、信息透明度、技术支持、分散决策和可持续性等原则在采矿行业中的实施情况，并识别相关挑战。研究在一个获得了财政支持以适应工业4.0技术的工厂进行了案例分析，同时通过访谈

  来源：IEEE Engineering Management Review

  时间：2026-04-02

• DBAF-Net：一种用于遥感变化检测的双分支对齐与融合网络

  摘要： 遥感变化检测（RSCD）领域取得了显著进展。目前大多数现有的RSCD方法遵循编码器-特征交互-解码器的架构。然而，这些方法在特征交互阶段通常以组合的方式处理空间细节和语义信息，导致空间特征和语义特征提取不足，同时

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-04-02

• 超越分层结构的量子互联网协议套件

  摘要：传统互联网所依赖的网络协议采用分层组织结构，但这种结构并不适合基于量子纠缠原理构建的量子互联网。量子纠缠具有非局部性和状态依赖性。本文提出了一种基于动态组合的量子网络组织原则，用分布式编排框架取代了传统的分层结构，该框架由节点的本地状态和“带内”控制机制驱动。每个节点运行

  来源：IEEE Transactions on Network Science and Engineering

  时间：2026-04-02

• GaN HEMT中的非阿伦尼乌斯效应（Non-Arrhenius Trapping Effects）

  摘要：本文报道了在氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMTs）的漏电流瞬变（DCT）测量中观察到的非阿伦尼乌斯行为的新物理解释。研究发现，场辅助的陷阱隧穿电离过程是导致这种温度依赖性DCT测量中非阿伦尼乌斯行为的关键因素。基于费米动力学传输（FKT）的物理模拟为所测行为提供

  来源：IEEE Transactions on Electron Devices

  时间：2026-04-02

• FeFET中局部铁电相分布引起的阈值电压变化及其缓解策略

  摘要：阈值电压的变异性是铁电场效应晶体管（FeFET）技术中的一个关键问题。在这项研究中，通过实验、建模和SPICE仿真相结合的方法，评估了局部化的铁电/介电（DE）分布对FeFET阈值电压的影响。该研究在28纳米工艺的FeFET制造平台上进行。实验结果表明，FeFET可能是一种

  来源：IEEE Transactions on Electron Devices

  时间：2026-04-02

• 利用分数延迟二阶Volterra系统进行最优非线性系统识别

  摘要： 本研究的目的是设计一种分数延迟二阶Volterra滤波器，该滤波器以离散时间序列作为输入，其输出尽可能接近给定非线性未知系统的输出。这里的“尽可能接近”是指在最小二乘意义上。采用这种设计的基本原因是，我们不直接在系统中引入高于二阶的非线性项，而是利用分数延迟的自由度来近

  来源：IEEE Transactions on Automatic Control

  时间：2026-04-02

• 结构时间适应性作为网络系统中的安全联锁机制

  摘要：传统的以消息为中心的通信标准将成功定义为消息的送达完成。在时间敏感的操作中，这种以送达为中心的定义会导致信息在其操作有效性失效后仍然被传递，从而浪费资源并影响决策，尽管这些信息已经过时。本文将这种现象称为“结构时间故障”（Structural Time Failure，简

  来源：IEEE Access

  时间：2026-04-02

• 基于GPU的CUDA-Q混合量子神经网络的图像分类与可解释性分析

  摘要：由于量子计算资源有限以及缺乏实用的可解释性技术，可解释人工智能（XAI）在量子机器学习（QML）领域尚未得到充分研究。在这项研究中，我们在CUDA-Q框架内实现了局部可解释模型不可知解释（LIME）算法，并提出了一种利用GPU加速的量子模拟进行可解释QML分析的方法。所有

  来源：IEEE Access

  时间：2026-04-02

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