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  • 整合图、大语言模型与智能体:推理与检索

    生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI)已迅速改变了智能系统的格局,大语言模型(Large Language Models, LLMs)在理解、生成和推理非结构化文本方面展现出强大性能。尽管取得了这些

    来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY

    时间:2026-07-22

  • 基于整合亲和超滤的多维筛选从工业栽培天麻中鉴定乙酰胆碱酯酶抑制剂

    本研究开发了一种用于数据驱动发现乙酰胆碱酯酶(AChE)抑制剂的多维筛选平台。研究人员引入对数拟合以表征动态超滤-液相色谱(UF-LC)结合进程,并建立了一种两阶段高速逆流色谱(HSCCC)策略,用于高纯度分离活性化合物。通过整合网络药理学和PC12细胞实验,

    来源:Industrial Crops and Products

    时间:2026-07-22

  • 融合时空特征的电池包长期服役故障动态迁移诊断

    可靠的异构电池系统间故障诊断对于大规模电动汽车车队的安全至关重要。本研究利用多特征卷积神经网络(Multi-feature Convolutional Neural Network, MCNN)及来自1000辆电动汽车的长期运行数据,开发了一种跨域诊断框架以解

    来源:Green Energy and Intelligent Transportation

    时间:2026-07-22

  • 等离子体矩闭合关系的机器学习方法:综述

    大规模全球等离子体模拟的需求在空间和实验室等离子体物理中均构成持续挑战。任何基于流体模型的模拟都固有地需要高阶等离子体矩的闭合关系。本综述汇编并分析了近期机器学习(ML)方法在开发能够捕捉等离子体流体模型中动理学现象的改进闭合模型方面的激增。研究人员调查了两个

    来源:Journal of Plasma Physics

    时间:2026-07-22

  • 短程低剂量甲氧氯普胺作为青少年自主神经功能异常相关胃肠动力障碍的桥接治疗:病例系列

    背景:自主神经功能异常(dysautonomia),包括体位性心动过速综合征(postural orthostatic tachycardia syndrome, POTS)及相关体位性障碍,在青少年中常伴有严重的胃肠道(gastrointestinal, G

    来源:Children

    时间:2026-07-22

  • 一种用于碳排放预测的时间树突神经模型

    摘要:准确的碳排放预测对于区域低碳转型以及中国“双碳”目标的实现至关重要。然而,碳排放系统呈现显著的复杂非线性关系与时间依赖特征,传统统计方法与常规神经网络难以充分刻画其动态演化过程。为应对这一挑战,本文提出一种融合时间树突神经模型(Temporal Dend

    来源:Mathematics

    时间:2026-07-22

  • 基于低复杂度的可重构智能表面(RIS)辅助无线系统块选择方案

    在存在严重阻塞的无线网络中,路径损耗严重限制了通信覆盖范围。可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surfaces, RIS)提供了一种有前景的补救措施。然而,对海量反射单元进行细粒度控制会带来极高的计算开销,阻碍了实时部署。为

    来源:Telecom

    时间:2026-07-22

  • 无界场景中基于抗混叠神经辐射场的视图一致三维修复

    最近基于神经辐射场(NeRF)的修复技术的进展使得跨多视图图像的掩码区域补全成为可能。然而,仍然存在两个主要挑战:在复杂多目标干扰下高效生成精确掩码,以及在大规模无界360°环境中保持视图一致性而没有浮动伪影。为了解决这些挑战,研究人员提出了一种包含两个主要组

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-07-22

  • 实时神经自适应控制与触觉校准用于物理人机交互

    研究人员提出了一种应用于触觉传感接口(tactile sensing interface)的神经自适应控制(neuroadaptive control)框架,用于与机械臂进行实时、人类引导的物理交互。该框架采用双环架构(dual-loop architectu

    来源:Electronics

    时间:2026-07-22

  • 语义感知自适应节点混合方法

    图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)在各种图学习任务中取得了良好的性能。现实世界的图学习常受到严重标签稀缺的影响,这阻碍了GNNs的特征与拓扑学习并导致泛化能力差。因此,节点混合(Node Mixup)已被证明是一种有效的图数据

    来源:Electronics

    时间:2026-07-22


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