• 基于 LIBS-FTIR 双光谱用于肾细胞癌检测的超疏水微结构基底

  摘要 液体活检结合光学光谱在疾病筛查方面具有巨大潜力。具体而言，激光诱导击穿光谱（LIBS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）为元素和分子谱提供了快速、互补的见解。在生物流体干燥过程中，“咖啡环效应”（CRE）会产生不均匀的溶质沉积，导致 LIBS 信号大幅波动。FTIR 分子

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-08-27

• 一个精确的自发布里渊散射光谱噪声模型及其验证

  •提出了一种与增益相关的布里渊散射噪声模型，并通过实验进行了验证。•实验结果表明，与恒方差模型相比，所提出的模型能更准确地再现从测量光谱中提取的布里渊散射（BFS）误差。•所提出的模型更好地把握了测量光谱的统计特性，并提高了基于人工神经网络（ANN）的BFS估计的一致性。引言布里

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-08-27

• 数据驱动的双阶段优化方法及其在压气机叶片设计中的应用

  •提出了一种用于复杂工程结构高维优化的数据驱动两阶段优化方法。 •初步的设计空间缩减和启发式神经网络优化提高了代理模型的精度。 •该方法使压气机效率提高了 5.49%，压比提高了 4.17%，同时将计算时间减少了 53.68%。 引言 复杂航天系统的优化设计涉及数百甚至数千

  来源：International Communications in Heat and Mass Transfer

  时间：2026-08-27

• 基于隐式Lyapunov函数方法的时滞模糊四元数值惯性神经网络的固定/预设时间同步

  **摘要** 本文通过隐式李雅普诺夫函数方法，研究具有时变延迟的模糊四元数惯性神经网络（FQVINNs）的固定时间同步问题。提出了一种包含李雅普诺夫函数的隐式函数方程，并设计了包含隐式李雅普诺夫函数的简单控制器。根据基于隐式函数的固定时间同步引理，对具有延迟的FQVINNs的

  来源：Fuzzy Sets and Systems

  时间：2026-08-27

• 面向稀疏点云重建的几何一致鲁棒学习

  •识别稀疏有符号距离学习中法向-切向敏感度不对称性 •曲率自适应的各向异性邻域稳定薄结构重建 •显著性引导采样改善薄结构和高曲率区域恢复 •与SDRO在稀疏ShapeNet上相比，L1 Chamfer距离从0.63降至0.46 •在稀疏输入下在ShapeNet、FAUST和S

  来源：Computers & Graphics

  时间：2026-08-27

• 将变压器神经网络与先进的双相位相关性分析相结合，用于预测阿尔文Ringwood反应堆（ALWR）核心子通道的特性

  摘要 轻水反应堆（LWR）堆芯内部垂直子通道中的冷却剂循环，尤其是在两相流状态下，会引发复杂的行为和非平衡现象。为了准确模拟棒束中的流动特性，需要进行大量的计算循环、复杂的物理现象建模以及漫长的处理时间。此外，反应堆堆芯内不同子通道中的冷却剂会经历多种边界条件，而且在核反应堆

  来源：Annals of Nuclear Energy

  时间：2026-08-27

• 基于深度学习校正的具有随机参数的超材料吸声特性预测

  ## 摘要 由于制造过程和复杂的操作环境，声学超材料的声吸收性能常常存在不确定性。尽管矩方法可以在随机因子框架内预测这种不确定性，但由于计算复杂度高以及多尺度几何参数的耦合，其预测精度往往无法满足设计要求。为了解决这些挑战，本文提出了一种新策略，该策略利用深度神经网络（DNN）

  来源：Aerospace Science and Technology

  时间：2026-08-27

• 面向生物启发式跨模态记忆痕迹扩展的忆阻神经电路设计与实现

  摘要 跨模态记忆印记扩展是大脑整合多感官信息的关键机制，通过已建立的记忆痕迹促进新记忆的形成，其中协同的感觉通道为记忆增强提供了神经基础。这一过程对于生物智能系统的高效学习和灵活适应至关重要。本文提出了一种基于忆阻器的跨模态记忆印记扩展电路，用于模拟果蝇中视 - 嗅联想记忆和

  来源：AEU - International Journal of Electronics and Communications

  时间：2026-08-27

• 面向机动目标制导控制一体化的自适应广义神经网络

  **摘要** 本文研究在末端视线（LOS）角约束、模型不确定性和外部扰动条件下，拦截器对机动目标的制导与控制系统一体化（IGC）问题。为了在预定时间内估计未知的目标机动，提出了一种预定时间扩展状态观测器（PTESO），其中引入三角时间缩放函数以抑制瞬态峰值并增强估计鲁棒性。

  来源：Aerospace Science and Technology

  时间：2026-08-27

• 基于 CRV-PINN 的渠道粗糙度反演与水动力流场重构

  •DT-PTV 和 CRV-PINN 框架减少了非接触式流量测量对密集示踪粒子的依赖。 •改进的 DT-PTV 通过动态阈值和匈牙利算法实现准确的稀疏粒子跟踪。 •CRV-PINN 利用物理约束实现流场重建和粗糙度反演。 •在人工河道和天然河流的开阔水道中进行了速度、流量和粗

  来源：Advances in Water Resources

  时间：2026-08-27

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