当前位置:首页 > 今日动态 > 神经科学
  • 针对任意尖端加载和重力下基于Cosserat杆的连续机器人的无约束三维静态建模的数据高效物理信息学习

    连续机器人因其高度可变形结构表现出复杂行为,这使得精确建模特别具有挑战性。研究人员提出了一种基于Cosserat杆理论的物理信息神经网络(PINN)框架,用于快速且精确地建模连续机器人的静态行为。该方法通过将控制平衡方程、分布重力载荷以及本构关系直接嵌入训练损

    来源:Results in Engineering

    时间:2026-08-21

  • 复杂宿主内基孔肯雅Caputo模型非线性动力学的推进:分数阶微积分与深度神经网络创新方法

    在本研究中,研究人员提出了一种新颖的智能计算框架,利用深度神经网络(DNN)和改良Adams-Bashforth方案,以提高模拟非线性宿主内基孔肯雅病毒模型动力学的准确性。研究人员使用Caputo导数开发了一个分数阶房室模型,以研究在适应性免疫反应和记忆效应下

    来源:Results in Engineering

    时间:2026-08-21

  • 基于电化学阻抗谱(EIS)的户外光伏内部参数机器学习预测方法

    机器学习(ML)能够在多个领域实现精确分析与预测,尤其在光伏(PV)系统中,发电量受多变气候条件强烈影响。对气候和/或故障条件敏感的光伏内部参数的预测,仍有助于精确预知光伏行为。此外,电化学阻抗谱(EIS)被认为是一种强大的技术,可通过动态光伏阻抗谱提取给定气

    来源:Results in Engineering

    时间:2026-08-21

  • 基于跨域数据融合与重构及小样本辅助的齿轮箱故障诊断框架

    行星齿轮箱作为现代工业中的核心传动部件,直接影响设备运行的稳定性和效率。然而,在实际工业场景中,由于复杂的运行条件、安全要求和高测试成本,获取充足且多样化的真实故障振动样本具有挑战性。这一限制导致了突出的“小样本”问题,严重制约了传统数据驱动诊断模型的性能和泛

    来源:Results in Engineering

    时间:2026-08-21

  • 利用拓扑感知的门控图神经网络增强潮流估计

    准确且可扩展的交流潮流(AC power flow)代理模型对于日益动态化和逆变器主导的电力系统中的实时电网监测、事故分析(Contingency Analysis)和决策支持至关重要。然而,现有大多数代理模型因其在网状输电网络中捕捉长程非线性依赖关系的能力有

    来源:Next Energy

    时间:2026-08-21

  • 综述:基于MXene的纳米结构用于神经生物传感:综述

    MXene衍生的纳米复合材料已成为一种新兴的二维(2D)材料,在神经生物传感领域展现出卓越潜力。其微小界面阻抗(<10 kΩ)、极高电导率(10,000 S·cm<sup>-1</sup>)和可控表面特性,使研究人员能够实现稳定且精确的神经信号采集。生物相容性

    来源:Materials Today Sustainability

    时间:2026-08-21

  • TransGLSTM:基于视觉的交通事故预测——使用带循环和图的Transformer

    早期准确地预测交通事故可使高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车有效采取预防措施。使用行车记录仪视频作为输入提供了一种更具成本效益的解决方案。然而,由于驾驶场景的复杂性,这具有挑战性。最近基于Transformer的方法在基于视觉的事故预测中展现了最先进的

    来源:Machine Learning with Applications

    时间:2026-08-21

  • 故事类型对健康老龄化中话语产出评估的影响

    老龄化影响话语产出(discourse production),尤其在75岁及以上人群。使用单张或序列图片导致不同叙事。序列图片增加叙事长度但不提升叙事质量。“偷饼干”(Cookie Theft)和“争吵”(Quarrel)揭示了重要的故事特异性模式。

    来源:Journal of Neurolinguistics

    时间:2026-08-21

  • : 轻中度阿尔茨海默病希腊语使用者连贯话语中的代词产生

    阿尔茨海默病 (AD) 说话者表现出比年龄和教育程度匹配的对照组更高的代词与名词比。代词过度使用因任务而异,在结构化叙事中最为明显。AD 中的代词过度使用反映了词汇检索和工作记忆缺陷。AD 中的代词过度使用反映了多因素认知语言学限制。

    来源:Journal of Neurolinguistics

    时间:2026-08-21

  • 在复杂多含水层系统中传统插值与机器学习方法的三维水文地质建模基准测试

    研究区域:本研究聚焦于德国北部盆地柏林-勃兰登堡地区一个地质复杂的多含水层系统。该区域受多次第四纪冰川作用塑造,形成了以冰川构造变形、超深谷地、侵蚀窗口和不连续含水层为特征的异质地质架构。研究重点:研究人员提出了一种可扩展且可转移的工作流程,通过整合钻孔数据和

    来源:Journal of Hydrology: Regional Studies

    时间:2026-08-21


高级人才招聘专区
最新招聘信息:

知名企业招聘:

    • 国外动态
    • 国内进展
    • 医药/产业
    • 生态环保
    • 科普/健康