• 一种用于增强大规模系统日前太阳能预测的混合机器学习框架

  本研究调查了使用人工神经网络（ANN）进行日前太阳能功率预测。以小时分辨率进行日前太阳能发电预测。使用四年数据支持全面的模型训练、测试和评估。评估了加权平均和多输入集成方法以改进预测。使用来自南加州两大公用事业公司的真实世界数据进行验证。

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2026-07-30

• 综述：肩胛骨聚焦康复作为过头运动员肩部康复的辅助手段：一项系统评价

  摘要目的：综合现有关于肩胛骨聚焦康复作为过头运动员肩部康复辅助手段的证据。方法：本系统评价遵循系统评价和荟萃分析优先报告条目（PRISMA 2020）指南进行。电子检索在PubMed、MEDLINE Complete、CINAHL、Scopus和Google

  来源：Journal of Bodywork and Movement Therapies

  时间：2026-07-30

• 早期低强度运动对局灶性脑梗死后大鼠抗重力比目鱼肌的保护作用

  摘要 背景：脑卒中后的骨骼肌变化是影响后续运动恢复的主要因素。 目的：研究早期低强度运动对实验性脑卒中后运动功能、神经功能缺损、比目鱼肌质量、肌纤维类型组成及肌纤维横截面积的影响。 方法：成年雄性Wistar大鼠被随机分为缺血对照组（IC；n=23

  来源：Frontiers in Rehabilitation Sciences

  时间：2026-07-30

• STEMorph：一套基于NimStim衍生、从愤怒到快乐形变（morphing）的情绪面孔刺激集

  引言：通过面部表情识别情绪对解读社会线索至关重要，但常受偏差影响，即特定情绪存在系统性识别优势。然而不同研究对这类偏差的报告并不一致，很可能源于方法学差异，这凸显了采用标准化方法的必要性。传统面孔形变方法会产生不自然的刺激，并可能混淆情绪解释。为解决该问题，研

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-07-30

• 2024年IEEE VLSI测试与可靠性研讨会精选特刊

  确保现代集成电路的可靠性、稳健性及可信度，已成为半导体行业面临的核心挑战之一。随着技术不断缩小尺寸、器件差异性日益增加，以及复杂系统级芯片在关键安全应用中的广泛使用，这些芯片因制造缺陷、老化效应、环境干扰和恶意攻击而出现故障的概率显著上升。与此同时，人工智能、自主系统

  来源：IEEE Design & Test

  时间：2026-07-30

• 马里奥·塞萨尔·梅洛·马萨·德·坎波斯 [控制界人物]

  研究人员通过访谈形式，回顾了其从电气工程教育到工业控制领域的职业生涯。研究人员的早期兴趣源于仪器与过程控制领域，既包括严谨的数学建模，也涉及实际应用潜力。在Petrobras工作期间，研究人员专注于工业设施的自动化与控制系统实施，直面理论应用于实践的挑战，并因

  来源：IEEE Control Systems

  时间：2026-07-30

• 一种集成互信息聚类与深度神经网络框架用于预测弹性工作制下的出行行为

  弹性工作制（Flexible Working Arrangements，FWAs）允许工作者调整其日程与地点，主要用以支持工作与生活平衡，同时间接影响交通状况。然而，其对出行行为的影响仍无定论。部分研究认为其可减少交通拥堵与车辆行驶里程（Vehicle Mil

  来源：Multimodal Transportation

  时间：2026-07-30

• 基于神经网络的各向同性多凸超弹性建模——可压缩与不可压缩材料的充分必要条件

  本研究针对超弹性各向同性多凸（polyconvex）材料模型，系统分析了适用于可压缩与不可压缩材料的多种充分及必要条件，重点聚焦于神经网络实现方式。研究人员同时评估了此类模型的表达能力、精度、简洁性及计算效率，以验证其实际应用价值。研究中将凸符号奇异值神经网络

  来源：Journal of the Mechanics and Physics of Solids

  时间：2026-07-30

• 稳态粘弹性蠕流（Steady Viscoelastic Creeping Flows）的物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）模拟

  粘弹性流体流动由高度非线性、耦合的质量、动量和本构方程控制，这给数值模拟带来了显著挑战。尽管此类流动已使用基于离散化的传统方法进行了广泛研究，但使用物理信息神经网络（PINNs）进行模拟却很少受到关注。本研究调查了PINNs作为无网格框架，用于在蠕流（Cree

  来源：Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics

  时间：2026-07-30

• 综述：脉冲神经网络中的注意力机制：从神经编码到硬件实现

  脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）提供了一种具有生物学基础且高能效的传统深度学习替代方案，但长期以来在复杂感知任务上的表征能力难以匹敌人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）。注意

  来源：Journal of Automation and Intelligence

  时间：2026-07-30

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