• 基于自监督学习的刻蚀工艺建模：弥合仿真与实验数据之间的鸿沟

  摘要专业翻译 为实现更高性能和更高密度的集成电路，业界提出了多种复杂器件结构，如全环绕栅极场效应晶体管（Gate-All-Around Field Effect Transistor, GAAFET）和互补场效应晶体管（Complementary Field

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-10-18

• 考虑时间-温度协同效应的焊接过程中CFRP热分解定量预测模型

  设计了一种定量模型，用于预测CFRP（碳纤维增强聚合物，Carbon Fiber Reinforced Polymer）在焊接过程中的热分解过程；CFRP的热分解受温度和时间协同影响；建立了物理信息神经网络（PINN，Physics-Informed Neur

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-10-18

• 面向边缘AI的硬件辅助动态量化控制框架：基于FPGA的自适应精度缩放与低开销实现

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-10-18

• 基于顺序不变Transformer与自适应神经推理引擎的TSK故障诊断模型研究

  摘要

  来源：Processes

  时间：2026-10-18

• 基于傅里叶神经算子集成模型的直齿轮齿面应力快速预测

  直齿轮齿面应力的含摩擦有限元求解耗时数十秒。一个由十个成员组成的傅里叶神经算子（FNO）集成模型，使用432个准静态平面应变解中的270个进行训练（单齿接触区含库仑摩擦），可根据法向接近量、摩擦系数、弹性模量和接触位置预测齿面应力场。在留出轨迹上，该模型以1.0%的相对L2误

  来源：Lubricants

  时间：2026-10-18

• 可解释性引导的轻量级CNN优化用于小麦病害分类：基于专家病斑掩膜、定量解释评估与失败模式诊断的模型精炼

  可解释人工智能（XAI）引导的轻量级卷积神经网络（CNN）优化超越事后解释。专家病斑掩膜使解释质量可进行定量评估。XAI诊断失败模式并引导针对性模型精炼。增强模型在改善可解释性的同时达到98.33%准确率。该框架支持资源受限视觉系统的可信人工智能（AI）。

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2026-10-18

• 基于物理信息神经网络（PINNs）的PEM电解槽膜减薄退化建模

  质子交换膜（proton exchange membrane, PEM）电解槽是可持续制氢的关键技术，但膜退化会妨碍其长期性能，并带来可靠性和安全性挑战。因此，准确建模这种退化对于优化耐久性和性能至关重要。为解决这些问题，传统基于物理的模型已被开发出来，具有可

  来源：Energy and AI

  时间：2026-10-18

• 基于混合粒子群优化-人工神经网络建模与独立数学公式的曲面复合光伏组件电气性能评估

  ： 曲面及共形光伏（PV）组件在传统平面组件难以集成的应用场景中日益受到重视。然而，组件曲率引入的几何效应使精确的电气性能评估与预测变得复杂。本研究提出了一种实验与数据驱动相结合的框架，用于评估曲面复合PV组件在户外运行条件下的电气性能。实验中采用了一块中心曲

  来源：International Journal of Low-Carbon Technologies

  时间：2026-10-18

• 基于物理驱动、数据驱动与融合方法的探地雷达反演算法研究进展

  地下空间的透明化探测对于城市安全与资源开发至关重要，而探地雷达（ground-penetrating radar，GPR）反演是实现该目标的核心技术。近年来，GPR反演经历了从传统物理驱动方法向深度学习驱动方法及其融合策略的重大转变。本文以2018至2025年

  来源：Algorithms

  时间：2026-10-18

• 基于直接神经动态规划（DNDP）的模拟假肢腿膝-踝关节步态轨迹跟踪动作-评价自适应最优控制

  假肢腿的有效控制对于恢复自然运动能力和提高截肢者生活质量至关重要。该研究提出一种直接神经动态规划（Direct Neural Dynamic Programming, DNDP）算法，该算法利用耦合的动作网络与评价网络（action and critic ne

  来源：Mathematics

  时间：2026-10-18

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