• BeamGuard：面向6G毫米波V2I链路的风险感知多模态波束预测与自适应虚拟波束宽度控制

  摘要：6G 毫米波（mmWave）车对基础设施（V2I）链路中的可靠波束管理是一个核心挑战，其中窄波束提供高阵列增益，但容易受到移动性引起的失准、遮挡和域变化的影响。BeamGuard 是一个多模态感知辅助的波束管理框架，它结合外部感知与可选的部分带内毫米波功率观测，以预测

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2026-09-11

• 基于 Sb2Se3 相变材料的宽带、低损耗、可调透射率光学滤波器的设计与仿真

  我们提出了一种基于三硒化锑（Sb2Se3）的透射振幅滤波器，其工作波长约为1064 nm。Sb2Se3是一种相变材料（PCM），在红外光谱中吸收率低，各相之间折射率对比大且稳定，并且具有高光学耐久性。现有基于相变材料的近红外滤波器由于吸收率高而导致透射效率低。我们阐述了选择长

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 边缘FPGA上微秒级延迟全片上限价订单簿预测：一种轻量级INT8一维卷积神经网络软硬件协同设计

  高频交易需要微秒级的确定性推理，而易产生抖动的一般用途处理器无法胜任，但用于实时限价订单簿（LOB）预测的全片上边缘FPGA预测器仍研究不足。本文提出一种硬件-软件协同设计，将轻量级残差1D-CNN映射到单个独立边缘FPGA上，用于LOB价格变动预测。在144维的FI-201

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• AP3-FedFleet：面向异构物联网系统的动态分层隐私保护异步联邦学习

  摘要： 联邦学习（FL）使多台设备能够在不共享原始数据的情况下协同训练机器学习模型，非常适合物联网（IoT）应用。然而，这种方法并非完全安全，因为交换的梯度仍可能泄露敏感信息。诸如梯度深度泄露（DLG）等攻击可以重建原始训练数据，而成员推理攻击（MIA）可以确定某个数据样本

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 小气体，大作用：调控地壳丰度高正极中的微结构缺陷用于先进电池

  摘要：过渡金属（TM）氧化物材料的固相合成仍然是一个涉及其输入反应物和输出产物的“黑箱”，其中热力学和动力学因素共同主导着晶体的演化 [1]。众所周知，焓（ΔH）和熵（ΔS）的变化基于 ΔG = ΔH — TΔS 决定化学反应性并驱动相变 [2]。然而，揭示熵和焓对无机氧化

  来源：CHAIN

  时间：2026-09-11

• 周期性PLCA：面向以太网多终端网络的确定性和带宽高效介质访问

  摘要：近期，随着带宽需求的增加和向区域架构的转变，车载网络（IVN）中车载以太网的采用率不断提升。特别是，10BASE-T1S的使用正在扩展，将以太网从骨干网络扩展到边缘设备，从而实现"全以太网车辆"的构想。10BASE-T1S采用以太网多点拓扑结构，保留类似于传统CAN的总

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 基于关键点和时频表示的鲁棒机器学习框架用于音频拷贝-移动伪造检测

  摘要：复制-移动伪造是一种用于隐藏或重复语音片段的音频伪造类型。验证音频真实性在音频取证中变得至关重要。本研究提出了一种新型基于机器学习的复制-移动伪造检测框架。原始音频信号被转换为时频表示并进行预处理。然后使用FAST算法检测关键点，并使用SIFT算法描述关键点。在对关键

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 采用有源钳位电路的软开关高增益DC-DC转换器

  摘要：本文开发了一种软开关高升压DC-DC变换器，基于输入电感、三绕组耦合电感、开关电容电压倍增器和有源钳位电路的协同集成。通过使用输入电感、开关电容电压堆叠和耦合电感实现高电压增益。输入电感平滑输入电流，同时参与能量传输和电容充电，从而增强升压能力。传输的能量通过多个次级绕

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 面向人体通信链路的个性化心律失常监测语义心电通信

  本文提出了一种基于人体通信（HBC）链路的个性化心律失常监测语义心电图传输框架。心电图信号通过深度自编码器压缩为低维度潜在特征，并经由基于HBC的无线链路进行传输。在接收端，心律失常检测可通过心电图重建或基于潜在特征的分类方式实现，分类方法采用支持向量机（SVM）。基于MIT

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 电力系统的热安全鲁棒性半径

  摘要：本文提出了一种用于交流电力系统运行点热安全性的一阶鲁棒性半径。该半径用于控制室研究、规划研究和调度比较中的事后分析，工程师需要了解哪些被监控的线路最接近过载以及哪种注入模式导致了这种风险。该半径是指在所有被监控的线性化热限制范围内允许的最大注入变化范围。允许的变化可能包括

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

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