• 少样本路面缺陷检测采用增强多级多尺度图神经网络

  在复杂环境下进行路面缺陷检测由于数据稀缺及细节感知不足而仍具挑战性。研究人员提出一种稳定扩散与分形纹理混合数据增强算法（DFH‑Enhancement，stable diffusion and fractal texture hybrid data augme

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-07-20

• DirectDemodNet：面向偏振分集水下可见光通信的端到端神经解调器

  研究人员展示了一种水下可见光通信系统，采用圆偏振520 nm激光发射器、32APSK调制和偏振分集双孔径接收器。一种端到端后均衡网络DirectDemodNet直接将双偏振接收波形映射到32APSK符号对数几率(logits)，取代了传统的最小均方(LMS)+

  来源：Photonics

  时间：2026-07-20

• 基于ML的腐蚀埋地管道在地震动和断层位移联合作用下地震响应的易损性和功能完整性分析

  具有腐蚀缺陷的埋地管道在反向断层中表现出地震动与断层位移联合作用下的复杂地震响应。传统的有限元分析在全面解决此类问题时计算效率低下。本文提出了一种基于反向传播神经网络（BPNN）的地震响应预测与易损性评估方法。首先采用三维有限元模型分析腐蚀深度与壁厚比、径厚比

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-07-20

• 考虑分时电价与储能的多电动汽车充电站协调容量规划与充电调度

  随着电动汽车 (EVs) 的快速增长，高充电需求加剧了充电站 (CSs) 利用率的不均衡以及给配电网带来的压力。因此，研究人员提出了一种考虑分时 (TOU) 电价和储能系统 (ESSs) 的多充电站容量规划与充电调度的协同方法。研究中建立了一个总系统成本模型，

  来源：Energies

  时间：2026-07-20

• BPM音乐对男性大学短跑运动员运动后心率变异性的影响

  摘要背景：剧烈运动期间或运动后即刻发生的心源性猝死（SCD）仍是运动医学领域的重要关注点。心率变异性（HRV）是自主神经调节的关键指标，音乐节拍可能影响运动后自主神经恢复。本研究探讨了以每分钟节拍数（BPM）表示的不同音乐节拍条件对大学短跑运动员高强度运动后心

  来源：Frontiers in Sports and Active Living

  时间：2026-07-20

• 吸烟行为与尼古丁依赖：人格特质的预测作用

  背景：吸烟行为与尼古丁依赖仍然是全球重大的公共卫生问题。然而，个体易感性的差异无法仅由社会人口学因素完全解释。人格特质可能影响个体的吸烟行为与尼古丁依赖。因此，本研究探讨基本人格特质如何影响成年人的吸烟习惯与尼古丁成瘾，旨在识别与风险增加相关的人格特质轮廓。方

  来源：Frontiers in Public Health

  时间：2026-07-20

• 长期COVID患者脑灰质体积与外周色氨酸途径代谢物及抑郁症状的严重程度相关

  •右扣带回和顶叶区域的犬尿酸/喹啉酸比值较高与较高的全局脑容量相关。•PCS患者与康复的对照组之间在全局脑容量方面没有显著差异。•在PCS中，海马区的较大全局脑容量与更严重的抑郁症状相关。引言大约四分之一的新冠后状况患者会出现具有临床意义的抑郁症状（Seighali等人，2024

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-07-20

• S2ANet：基于语义空间驱动对齐的无人机无配准RGB-T图像显著目标检测网络

  摘要：在复杂的交通环境中检测显著物体仍是地面系统面临的一项艰巨任务。近年来，无人机因其能够提供灵活的视角以及捕捉互补的RGB和热成像图像的能力，而成为一种有效的解决方案。然而，直接融合这些模态数据往往会导致由于空间错位和语义差异而产生的伪影。为克服这些挑战，我们提出了一种基于语义

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-20

• 反向旋转：基于破坏数据的混合学习后门攻击框架

  摘要 分片学习是一种专为拥有私有数据且计算能力有限的参与者设计的新型协作式机器学习范式。与联邦学习及其他协作学习方法类似，分片学习也容易受到安全威胁，包括后门攻击。尽管先前的研究认为，由于攻击者无法获取其他参与者的训练数据及模型，分片学习对后门攻击具有很强的抵抗力，但本研究通

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-20

• 通过自注意力注入实现零样本跨域图像合成

  •我们提出了一种全新的无训练三分支去噪框架，该框架在跨域图像合成任务中展现出顶尖的性能，有效解决了风格一致性与结构保留之间的矛盾。•我们提出了风格引导机制，利用扩散模型中的自注意力语义，通过条件调制和基于能量的引导来实现风格协调，其效果优于AdaIN等统计方法。•我们引入了语义注

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-20

知名企业招聘：