• 从数字包容到数字韧性：对非洲人工智能驱动的非正式微型企业系统的系统综述

  摘要

  来源：Systems

  时间：2026-07-24

• 脂质氧化对富含磷脂酰肌醇和磷脂酰丝氨酸的神经元仿生模型中膜特性的影响

  氧化应激是神经退行性疾病的关键驱动因素，但其对复杂神经元膜的力学特性的影响仍不明确。研究人员采用计算与实验相结合的自下而上方法，研究了从简单双分子层到模拟人类神经元组成的复杂混合物在内的仿生膜。结果表明，氧化影响了所有研究中的膜特性。尽管在所有系统中都观察到膜

  来源：The Journal of Physical Chemistry B

  时间：2026-07-24

• 机器学习辅助统计建模在生物聚合物水凝胶溶胀行为中的比较评估及其材料优化

  本研究深入考察了以海藻酸钠制备的生物聚合物水凝胶的溶胀特性，采用传统和现代建模技术预测并优化该过程。水凝胶溶胀性能在控释给药、伤口敷料和食品技术应用中有重要应用，因此对预测和调控策略有很高需求。在此，研究人员设置了不同浓度的聚合物、交联剂、微藻细胞和培养基体积

  来源：ACS Omega

  时间：2026-07-24

• 基于分裂栅闪存的多元内存计算用于基于内容的图像检索

  基于内容的图像检索（CBIR）系统在边缘设备上的部署对于智能应用中的实时视觉分析至关重要，然而它面临着持续的算法冗余和冯·诺依曼硬件瓶颈的挑战，导致显著的能耗和延迟开销。研究人员展示了一种基于分裂栅（SPG）闪存的多项式神经网络（PNN）加速器，以提高CBIR

  来源：Chip

  时间：2026-07-24

• 物理正则化贝叶斯神经网络与到达时间精细化用于混凝土梁中基于声发射的损伤源定位

  PR-BNN-ATR（物理正则化贝叶斯神经网络与到达时间精细化）框架集成了TDOA（到达时间差）物理正则化与变分贝叶斯推理，用于具有不确定性意识的声发射（AE）源定位。在五根梁上，平均定位误差为3.10–6.19 mm，马哈拉诺比斯覆盖率为82.1–98.8%

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-07-24

• 多站点短期风分量预测的混合自适应时空领域知识引导神经网络

  对大气中风行为进行建模是人类长期以来的目标，也是推动风能发展的必要举措。真正的挑战在于，对非线性动力系统进行建模以模拟其间歇性行为具有很高复杂性。当前预测模型的模拟通常是近似的，且耗时长、计算代价高。本研究提出一种新型混合自适应时空领域知识引导神经网络，用于面

  来源：Energy and AI

  时间：2026-07-24

• 市场规则驱动的神经网络用于高效不平衡电价预测

  研究人员提出了一种市场规则驱动的神经网络（MRINN）作为紧凑的规则驱动神经预测模型。该模型以原始市场信号为输入，在隐空间内将不平衡电价形成规则嵌入为可微算子，避免了从滞后价格中重新学习已知确定性映射所带来的信息损失。与现有纯数据驱动的深度模型相比，MRINN

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-07-24

• 综述：同步催化反应动力学建模的高级策略：综述

  准确的同步反应动力学建模对于实现工业催化过程中产物选择性、产率及反应路径的精确控制至关重要。本综述对同步反应的先进动力学建模方法进行了全面分析。传统最小二乘优化足以应对简单体系，但复杂的反应网络需要借助遗传算法(GA)、蚁群优化(ACO)和粒子群优化(PSO)

  来源：Hybrid Advances

  时间：2026-07-24

• 激活诱导对称核的神经网络逼近及其定量误差分析

  本研究研究由可调半双曲正切（half-hyperbolic tangent）激活函数生成的对称化神经网络（symmetrized neural network, SNN）算子。该构造基于配对密度核ℵt与ℵ1/t，其平均定义对称核ℱ。该核为正、偶、归一化且保持单

  来源：AppliedMath

  时间：2026-07-24

• RIFT-STGNN：鲁棒交错频率-趋势时空图神经网络用于交通流预测

  短期交通流预测（short-term traffic flow forecasting）在同时出现不完整观测（incomplete observations）、窗口内频率变化（within-window frequency variation）和状态依赖的传感

  来源：Mathematics

  时间：2026-07-24

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