• 物理信息神经网络用于非经常性交通拥堵检测：以首尔环形高速公路为例

  非经常性拥堵（Non-recurrent congestion, NRC）由事故、车道封闭和恶劣天气等不可预见事件引起，约占城市高速公路所有延误的一半，但仍难以将其与经常性瓶颈处的常规拥堵区分开来。本研究提出一种基于物理信息神经网络（Physics-Infor

  来源：Symmetry

  时间：2026-08-20

• 基于机器学习方法的钢筋混凝土构件安全状态模式识别研究

  结构安全状态的模式识别对于既有结构及灾后受损建筑的性能评估与维护具有重要意义。在机器学习的总体框架下，研究人员采用BP神经网络（BP neural network）作为结构安全分类模型的实现方式，提出了一种针对钢筋混凝土受弯构件的安全状态模式识别方法。该方法基

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-08-20

• 沟谷区域岩爆灾害识别的应力扰动系数法：案例研究

  学习注意力决定了教育成果和在线教学的有效性。传统教师主导的干预在数字环境中固有受限，基于视觉的头部姿势监测在现实条件下鲁棒性差。本文提出一个基于深度学习的框架，利用可穿戴惯性传感器（IMU）连续监测头部姿势用于学习注意力应用。一个可穿戴六轴设备捕获头部运动学。

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-08-20

• 古代钱币分类中深度迁移学习模型的比较评估

  本文提出了利用迁移学习对古代钱币进行分类的深度学习模型，并将其应用于一个从专门收藏中整理的自定义数据集。该数据集经过严格的准备和质量筛选而精心构建；保留的细粒度类别存在不平衡。研究人员首先进行二分类，随后分别对DenseNet121、EfficientNetB

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-08-20

• ## 中文标题 通道选择性BO-Fusion-PINN用于永磁同步电机参数泛化故障诊断

  由于制造公差和热漂移引起的参数变化使得永磁同步电机（PMSM）故障严重程度估计变得困难，因为电机级偏移与故障效应在d–q模型中相互耦合。本文提出了一种用于参数泛化故障诊断的通道选择性BO-Fusion-PINN。研究人员首先利用健康参考窗口通过积分最小二乘

  来源：Machines

  时间：2026-08-20

• 低可观测有源配电网中基于Mamba驱动的时空图神经网络故障定位方法

  在低可观测有源配电网中实现精确故障定位受到节点间不确定关系、早期暂态信息利用不足以及全局上下文缺失的阻碍。针对这些挑战，研究人员提出一种自适应Mamba驱动的时空图神经网络（AM-STGNN）。该框架提供统一的任务驱动时空表示体系，逐步融合故障传播建模、全局依

  来源：Machines

  时间：2026-08-20

• 基于卷积神经网络-长短期记忆网络的时间序列健康状态预测在深海矿物提升泵海上试验中的应用

  作为深海采矿系统的核心动力设备，深海矿物提升泵在高静水压力、复杂海洋环境及固体颗粒介质耦合的恶劣服役条件下连续运行，其运行状态呈现显著的强非线性、时变波动与局部突变特征。因此，针对深海矿物提升泵的时间序列健康状态预测，对实现预测性维护及保障海上试验与采矿作业安

  来源：Signals

  时间：2026-08-20

• 一种轻量级硬件友好的CNN加速器安全强化方法

  卷积神经网络（CNN）作为人工智能的重要分支，在安全关键场景中具有广泛应用，其硬件加速器也在不断发展。然而，硬件故障可能导致参数位翻转，精心设计的位翻转攻击（BFA）也会严重降低其分类准确率。本文提出一种硬件友好的安全强化框架，利用浮点数在存储单元上的表示特性

  来源：Electronics

  时间：2026-08-20

• 综述：联合运动干预对老年人认知的影响：一项系统综述与荟萃分析

  背景/目的：将运动与认知训练相结合（联合干预，Combined Intervention）是应对年龄相关认知衰退的一种策略；然而，目前尚不清楚哪种运动类型能最大化联合干预的神经保护作用。因此，本系统综述与荟萃分析（systematic review and m

  来源：Healthcare

  时间：2026-08-20

• 核电站液态流出物中氚的自动化在线液体闪烁监测过程的设计与实现

  核电站放射性液态流出物的实时监测对于环境安全保障至关重要，然而现有的液体闪烁计数（LSC）仪器体积庞大（>200 kg）、局限于实验室，且无法自主在线部署。本研究提出并实现了一种全自动在线LSC监测过程，该过程将海水采样、蒸馏预处理、液体闪烁剂混合、双光电倍增

  来源：Processes

  时间：2026-08-20

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