• 一种基于物理信息学习的新型二次型多层异质结构框架，用于高速纺织纺纱中任意梯度转子盘的设计

  •提出了一种全新的多层异质结构二次非均匀模型框架，用于处理任意梯度分布的热机械旋转盘问题。•通过较少的层级离散化即可达到有限元级别的精度，从而大幅降低计算成本并减少界面不连续性带来的影响。•将离心载荷、温度梯度、孔隙率以及复杂的材料梯度等因素统一到一种封闭形式的解析公式中。•通过

  来源：Materials & Design

  时间：2026-07-22

• 综述：面向智能人工感知与多模态融合的神经形态硬件材料：从感知到认知

  生物感官系统的特征在于感知、记忆与计算的紧密集成执行，为下一代人工智能硬件的发展提供了重要范式。相比之下，基于冯·诺依曼架构的传统感知系统常受限于密集的数据传输、高功耗及实时适应性不足。为克服这些限制，神经形态器件作为极具前景的硬件平台被广泛探索，因其可在物理

  来源：Interdisciplinary Materials

  时间：2026-07-22

• AMP–DA2MP和MDEA–DA2MP双溶剂胺混合物的密度实验与预测建模

  研究人员实验研究了在变化的胺浓度（2–5 M）、温度（25–50 °C）和CO₂负载（0–1.0 mol CO₂/mol胺）条件下，2-氨基-2-甲基-1-丙醇（AMP）+ 1,5-二氨基-2-甲基戊烷（DA2MP）以及甲基二乙醇胺（MDEA）+ DA2MP双

  来源：Next Energy

  时间：2026-07-22

• 7055铝合金T型板超声振动辅助蠕变时效成形的实验研究及基于BP神经网络方法的参数最优预测

  为了缓解传统蠕变时效成形（CAF）中固有的显著回弹和精度不足问题，本研究提出了一种超声振动辅助蠕变时效成形（UVCAF）工艺。以7055铝合金T型板为研究对象，研究人员系统地研究了超声振幅和蠕变温度对回弹率和残余应力的影响。为了弥补小样本实验中固有的数据稀疏性

  来源：Materials Today Chemistry

  时间：2026-07-22

• 热应激耐力后骨骼肌 twitch 舒张动力学：碳水化合物与安慰剂对比

  目的：比较在热环境中完成60 km自定节奏骑行后，摄入安慰剂(PLA)或6%碳水化合物(CHO)（以饮料或胶囊形式）对运动后twitch收缩特性与M波特征的影响。方法：10名训练有素的男性自行车手完成五项随机拉丁方试验：水(H₂O)、CHO饮料(CHOb)、P

  来源：European Journal of Applied Physiology

  时间：2026-07-22

• 从认知地图的神经采样实现目标导向的想象和规划

  人工智能系统正变得越来越智能，但在能耗和训练需求方面成本极高。相比之下，研究人员的大脑仅需20瓦的能量，即可进行在线学习并能瞬时适应不断变化的条件。这引出了一个问题：是什么数据结构、算法和学习方法使大脑能够实现这一点，以及这些方法能否移植到人工设备中。研究人员

  来源：Nature Machine Intelligence

  时间：2026-07-22

• 基于多机制增强型物理信息神经网络的山脊-山谷形膜结构风压预测

  摘要

  来源：Buildings

  时间：2026-07-22

• 结构信息神经网络用于边界观测问题

  研究人员介绍了一种新颖的机器学习（ML）架构，用于具有强物理先验的算子学习。学习到的椭圆算子可以从边界数据重建内部场。椭圆性确保了与几何无关的全局信息传递。在局部补丁上的新颖训练推动了训练效率和可扩展性。相比U-Net和图神经网络（GNNs），取得了显著的性能

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-07-22

• 热诱导应力阴影效应在多井水力压裂中的实验研究及基于神经网络的裂缝识别

  深部高温低渗储层的高效增产关键依赖于通过多井水力压裂（multiwell hydraulic fracturing）创建复杂裂缝网络，其中热诱导应力阴影效应（thermally induced stress shadow effects）调节裂缝扩展和连通性。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-07-22

• 面向图神经网络在交流最优潮流中的泛化研究

  交流最优潮流（ACOPF）对于大规模电网计算密集，使用传统求解器通常需要过长的求解时间。机器学习提供了显著加速，但现有模型在可扩展性和拓扑灵活性方面存在困难。为应对这些挑战，研究人员提出了一种混合异构消息传递神经网络（HH-MPNN），该网络将异构图表征网络（

  来源：Energy and AI

  时间：2026-07-22

知名企业招聘：