• GQ-train：带有自适应阈值和硬件友好随机舍入单元的梯度量化感知 CNN 训练

  摘要 随着对个性化模型需求的增加以及隐私保护重要性的日益凸显，在设备端环境中高效训练卷积神经网络（CNN）已成为一项关键挑战。特别是由于巨大的计算和内存访问需求，反向传播（BP）过程中的低位数量化至关重要。然而，传统量化技术难以应对梯度分布的高变异性，导致梯度量化出现显著的性

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-28

• IGR：基于层级引导扩散的身份保持服装修复

  摘要：服装恢复是虚拟试衣的逆操作，旨在从人物图像中恢复出平面服装。核心挑战在于忠实地保持服装身份特征，特别是细粒度细节和全局结构连贯性，同时避免幻觉或不一致的重建。由于目前可用的训练数据集与真实服装恢复所需的实际数据分布之间存在严重的域不匹配，这一问题进一步加剧。为了应对这些

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-28

• ConeAdv：针对3D点云的圆锥约束对抗性攻击

  摘要对3D点云的对抗性攻击为理解和提高安全关键应用（如自动驾驶和机器人操作）中感知系统的鲁棒性提供了宝贵的见解。然而，现有的对抗性攻击通常会施加固定或全局统一的方向约束，这限制了可行的扰动空间，并忽略了局部几何特性。在这项工作中，我们提出了一个基于圆锥约束的对抗性攻击框架，称为C

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-28

• 儿童双相情感障碍中白质结构和功能的状态特异性节段性异常

  摘要 目的 白质（WM）作为神经通讯的关键基础设施，与儿童双相情感障碍（PBD

  来源：Bipolar Disorders

  时间：2026-08-28

• 基于转移学习的、通过饥饿游戏搜索算法优化的深度卷积神经网络进行实证性资源高效害虫分类

  摘要 准确及时地识别害虫对于可持续的作物保护、精准农业和全球粮食安全至关重要。传统的手动侦察方法劳动强度大、耗时时间长，并且容易受到人为错误的影响，尤其是在大规模农业条件下。尽管深度卷积神经网络（DCNN）显著提高了害虫识别的自动化程度，但现有方法仍存在计算复杂度高、收敛不稳

  来源：International Journal of Tropical Insect Science

  时间：2026-08-28

• 基于实验的数据驱动性能预测方法：用于熔融纤维成型形状记忆聚合物复合材料，结合数据分割辅助的神经网络技术

  摘要 熔融丝制造（FFF）工艺用于制备形状记忆聚合物复合材料（SMPCs），在需要机械强度和可靠形状记忆性能的航空航天应用中具有潜力。然而，基于性能的工艺优化仍具有挑战性。因此，本研究建立了一个基于实验的工艺-性能数据库

  来源：Journal of Applied Polymer Science

  时间：2026-08-28

• 基于串联神经网络驱动的具有多损耗机制的红外-微波兼容隐身超材料吸波器的逆向设计

  摘要传统多光谱兼容超材料吸收体的设计依赖于经验性参数扫描，这效率低下。本文提出了一种基于串联神经网络（TNN）的智能逆向设计策略来优化微波吸收结构，该结构与预先设计的红外伪装层集成，以实现结合多损耗机制的红外‑微波兼容超材料吸收体。优化后的吸收体包括基于 ITO 的红外伪装层

  来源：Journal of Alloys and Compounds

  时间：2026-08-28

• 面向真实世界的神经辐射场：综述

  AbstractAI 摘要 要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。 了解更多 登录 摘要 摘要 神经辐射场（NeRFs）自发布以来重塑了 3D 场景表示。NeRFs 能够从 2D 图像有效地重建复杂的 3D 场景，推动了场景理解、3D 内容生成和机器人等领域和应

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-08-28

• 机器学习辅助的 FFF 打印碳纤维增强 ASA 复合材料断裂韧性预测：一种结合时间序列特征工程和物理信息正则化的多模型方法

  摘要 短碳纤维增强丙烯腈 - 苯乙烯 - 丙烯酸酯 (ASA-CF) 复合材料的熔融沉积成型 (FFF) 会产生由光栅方向、孔隙形成和层间结合变异引起的工艺诱导各向异性。经典的解析断裂模型，包括临界距离理论 (TCD)，能够建立可靠的组平均断裂载荷估计，但无法解决控制组件可靠

  来源：Theoretical and Applied Fracture Mechanics

  时间：2026-08-28

• 物理化学感知的机器学习加速绿色混凝土设计

  •知识驱动的数据驱动方法在混凝土设计中实现了出色的泛化能力•图神经网络使混凝土生产中多种固体废弃物的资源化利用成为可能•知识图谱将混凝土领域特定知识嵌入机器学习模型•知识感知的图神经网络设计可持续超高性能混凝土•知识与数据的交互作用可解释物理化学机制并优化知识引言超高性能混凝

  来源：Journal of Building Engineering

  时间：2026-08-28

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