• 基于量子启发与深度神经模型集成的新一代信息物理系统入侵检测

  信息物理系统（CPS）可能引发执行和安全风险。由于日益增长的安全问题，入侵检测对于维护系统完整性至关重要。如今，深度学习（DL）方案已被部署用于增强网络攻击检测，但这些模型容易过拟合，从而降低检测性能。因此，本研究提出了一种新型的基于深度学习的入侵检测系统（I

  来源：Frontiers in Computer Science

  时间：2026-07-28

• PriSparK：基于事件稀疏自适应聚合的隐私保护且通信效率高的联邦脉冲神经网络学习方法

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-07-28

• COVDGNet：一种使用肺部CT扫描准确分类非COVID-19和COVID-19病例的深度卷积神经网络方法

  尽管全球在从COVID-19疫情中恢复方面取得了进展，但必须认识到病毒已进入一个危险的新阶段，需要立即采取协调一致的努力以彻底战胜病毒。该疾病的早期检测需要实施一种高效的诊断技术。研究人员提出了众多卷积网络模型用于分类良性和恶性肺部COVID-19图像。然而，

  来源：Systems and Soft Computing

  时间：2026-07-28

• 基于深度学习和多模态数据的教学质量评估系统

  教学质量评估在改善学习成果和机构效能方面起着关键作用；然而，传统评估方法主要依赖单模态信息，限制了对复杂课堂互动的准确捕捉。本研究提出一种基于深度学习的教学质量评估系统，采用公开的多模态教学效能数据集（Multimodal Teaching Effective

  来源：Systems and Soft Computing

  时间：2026-07-28

• 人工神经网络网：基于人工神经网络预测静脉曲张性溃疡分期以辅助治疗方案制定

  静脉曲张为腿部瓣膜功能障碍致血液淤积而扩张扭曲的静脉，其周边开放性创口称静脉曲张性溃疡，亦归属慢性静脉功能不全范畴。本研究提出的人工神经网络(ANN)旨在识别静脉曲张分期。该网络通过若干步骤完成分期分类：i)预处理：以马尔可夫随机场(MRF)与暗通道先验(DC

  来源：Systems and Soft Computing

  时间：2026-07-28

• 计算智能方法研究含非线性分层与对流边界效应的三角楔面上Williamson混合纳米流体流动

  先进新技术高度依赖冷却与加热系统的热性能与高效运行管理，纳米流体与混合纳米流体在提升该性能方面发挥重要作用。针对这一挑战性任务，研究人员考察了由二硫化钼（MoS2）与氧化石墨烯（GO）纳米颗粒分散于甲醇中构成的具有热分层的Williamson混合纳米流体在三角

  来源：Physics Open

  时间：2026-07-28

• 埋地输氢管道泄漏源分析与氢扩散规律研究

  为探究埋地输氢管道的氢泄漏与扩散行为，研究人员建立了专用于埋地管道的流体域模型，考察了操作压力、泄漏尺寸、土壤类型及泄漏方向对氢弥散的影响。结果表明，气体扩散速度与泄漏率均随管道操作压力及泄漏尺寸增大而成正比增加。氢在低黏度土壤中表现出更高的扩散速度，砂土中的

  来源：Petroleum

  时间：2026-07-28

• 主动式自主资产管理壳（Agentic AAS）在循环制造中的应用

  研究人员提出了一种动态主动式资产管理壳（Agentic Active Asset Administration Shell, A4S），该架构在一个神经符号（neural-symbolic）框架内统一了表示、集成和编排。A4S将AAS标准IEC 63278扩展

  来源：JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS

  时间：2026-07-28

• 机器学习与神经网络模型在VNIR图像中石棉-水泥检测的比较评估

  高光谱成像是一种成熟的遥感技术，用于材料检测和分类，依赖于数百个反射波段来利用地表材料的光谱特征。尽管高光谱图像在材料识别方面表现出卓越的能力，但由于数据量和处理需求，其在实际应用中可能受到限制。因此，研究人员对评估低维多光谱图像在材料检测任务中的能力越来越感

  来源：Digital

  时间：2026-07-28

• 儿童杜氏肌营养不良症的神经心理学与情绪-行为特征：一项单中心临床研究

  背景：杜氏肌营养不良症（DMD）是一种X连锁疾病，由DMD基因的移码变异引起，导致肌营养不良蛋白缺乏和进行性肌肉退化。除运动受累外，证据表明DMD与认知障碍和情绪-行为（EB）负担相关，可能与脑肌营养不良蛋白亚型（Dp71、Dp140、Dp427）表达改变有关

  来源：Children

  时间：2026-07-28

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