• 一种结合LSTM与朴素贝叶斯的方法，用于提升磁异常检测性能

  •在磁异常检测中引入LSTM网络，以提高识别精度。•采用贝叶斯准则降低磁异常检测的误报率。•将所提方法与传统方法以及最先进的机器学习方法进行比较。1. 引言磁异常检测通过测量地球周围磁场的扰动来识别隐藏的铁磁性物体（Zhao等人，2021年）。由于磁场传播不太可能受到空气、水、土

  来源：Journal of Applied Geophysics

  时间：2026-08-06

• 具有干扰补偿的液压机械手性能优化反步控制

  •通过变换误差反步法来实现预定性能的约束。•哈密顿-雅可比-贝尔曼最优性被融入反步控制中。•演员-评论家网络能够提供在线的近似最优控制补偿。•在五自由度液压操纵器上证明了其稳定性并进行了验证。引言由于具有高功率密度和较强的恶劣环境适应能力，液压操纵器被广泛应用于建筑、采矿、林业和

  来源：ISA Transactions

  时间：2026-08-06

• 提升分支策略：学习改进分支方法

  •一种新的机器学习框架能够迭代改进现有的混合整数线性规划分支策略。•提升式分支方法能够生成更小的搜索树，从而保持较低的决策时间。•经过训练的模型性能可超越现有的先进标准方法和模仿方法。•当问题具有结构相似性时，该方法表现尤为出色。 引言 当今各行业每天都会面临复杂的组合问题。例

  来源：European Journal of Operational Research

  时间：2026-08-06

• 利用机器学习优化茶渣衍生的碳量子点在超级电容器电极中的合成工艺

  •借助CatBoost模型（R2 = 0.791 ± 0.214），优化了利用茶叶加工废弃物合成碳量子点的方法。•溶剂类型起主导作用（占比88.8%）：在180°C/3小时、BSR为1:35的条件下，使用DMF可生成19.61%的碳量子点；而在116°C/5.9小时、BSR为1:

  来源：Diamond and Related Materials

  时间：2026-08-06

• 一种用于半经典非线性薛定谔方程正问题与反问题的深度学习WKB-PINNs框架

  摘要：我们提出了WKB-PINNs框架，这是一种用于半经典非线性薛定谔方程的建模方法，它将温策尔-克拉默斯-布里渊相位-振幅分解方法融入到物理信息神经网络中。在这种方法中，解被分解为快速振荡的实数相位和复数包络，随后利用完整的强形式残差以及初始条件和边界数据来训练两个耦合的替代模

  来源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation

  时间：2026-08-06

• 综述：石油工程中的物理信息机器学习：进展、应用与未来方向

  摘要：在数据有限且计算资源紧张的情况下，石油工程作业在模拟复杂的地下动态过程时面临着日益严峻的挑战。虽然传统模拟器能够严格遵循物理规律，但其高昂的成本阻碍了实时应用；而常规机器学习模型虽速度快，却常常给出非物理性的预测结果，并且在数据稀疏的情况下表现不佳。物理引导型机器学习为这一

  来源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation

  时间：2026-08-06

• 基于PINNs的CFRP层合板全场应变重建：克服边界条件与载荷条件不完整的挑战

  •建立了一种基于PINNs的复合材料全场重建框架。•引入自适应加权机制，以缓解训练过程中的梯度异常问题。•通过硬约束和先验对称性映射，消除非物理性的位移现象。•即便在数据极度稀疏、边界条件及载荷未知的情况下，仍能实现高精度重建。 引言 碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材

  来源：COMPOSITE STRUCTURES

  时间：2026-08-06

• 车辆边缘计算中的异构图增强多目标依赖感知任务卸载

  摘要 车辆边缘计算通过车辆、边缘设备与云端的协同作用，实现了对计算密集型车辆应用的支撑。然而，由于子任务之间的依赖关系、异构计算资源、系统规模的动态变化以及不同的延迟与能耗偏好，基于依赖关系的任务卸载仍然面临诸多挑战。现有方法通常依赖于固定的标量化方式、启发式子任务排序或元启

  来源：Internet of Things

  时间：2026-08-06

• 社交焦虑障碍中长期威胁辨别学习的电生理学研究

  •在恐惧学习过程中，患有社交焦虑障碍的参与者在区分条件刺激+与条件刺激-方面存在部分缺陷。这种区分能力不足在晚期正电位中最为明显。而恐慌障碍患者和健康对照组则没有表现出类似的威胁与安全区分能力缺陷。这些结果凸显了在社交学习经验巩固过程中，恐惧区分能力缺陷可能扮演的角色。 引言

  来源：Behaviour Research and Therapy

  时间：2026-08-06

• 一种可复制的三维人类脑组织模型，用于研究生理状态及疾病相关的小胶质细胞表型特征

  基于干细胞（stem cell）的体外模型在阐明人脑细胞功能与相互作用方面具有巨大潜力，但存在可重复性、成熟度和细胞类型多样性的限制。特别是，长期整合成熟小胶质细胞（microglia, MG）以及研究神经炎症（neuroinflammation）一直具有挑战

  来源：Nature Neuroscience

  时间：2026-08-05

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