• LGR：利用李雅普诺夫梯度正则化提升对抗性集成模型对强健模型的迁移能力

  摘要：基于集成方法的技术已被证明可通过整合不同架构和训练数据下的模型，有效提升对抗性样本的迁移能力。然而现有方法主要聚焦于优化集成权重或整合路径，而对决定迁移能力的核心因素——谱稳定性——探讨不足。具体而言，现有方法生成的噪声往往具有高频特性，极易被强大的防御机制识破。为解决这一

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• 适用于大型数据集的叠加k均值聚类算法

  摘要重叠聚类允许对象属于多个簇（多重分配），这一特性在文档组织、社交网络分析以及入侵检测等领域非常有用。在用于重叠聚类的算法中，基于重叠k均值算法的算法最为常见。现有研究中有一些基于OKM的算法能够生成良好的聚类结果，但当数据集规模变大时，这些算法的运行时间会显著增加，而如今大型

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• 青少年首次躁狂发作与大麻使用对丘脑体积变化的初步研究

  摘要 背景 有研究指出，双相情感障碍患者的大脑丘脑结构存在异常，而且这种异常与大麻使

  来源：Bipolar Disorders

  时间：2026-07-19

• 综述：深度学习在皮肤科图像分析中的应用：架构、评估指标、泛化能力及可解释人工智能的综述

  摘要人工智能已成为皮肤科图像分析中的核心方法论支柱；然而，相关研究在分类、分割、检测、可解释性以及临床泛化方面仍存在碎片化现象。本综述系统梳理了2023年至2026年间发表的135项研究，重点关注卷积神经网络（CNN）、视觉变换器、混合CNN-变换器架构、集成系统、分割网络、检测

  来源：ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING

  时间：2026-07-19

• 利用物理信息神经网络优化风光储联合惯性系数，以抑制以水力发电为主导的电力系统中的频率振荡

  摘要：低频振荡会严重威胁以水力发电为主的电力系统的频率稳定性。虽然可以通过调整水轮机调速器的比例-积分-微分参数来缓解这类振荡，但这种调整会削弱水力发电机组的主频率调节能力。随着风能、光伏和储能系统越来越多地被纳入水力发电输送网络，这些可再生能源的快速调节能力为抑制水力机组功率波

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-07-19

• 基于统计物理学与人工神经网络模型研究Zr-MOF上碳氢化合物的吸附行为用于天然气净化

  •结合统计物理学与人工神经网络模型，研究烃类在Zr-MOF上的吸附现象。•多层统计物理模型能够精准拟合实验得到的等温线（R2 ≈ 0.991–0.999）。•吸附机制表现为多分子吸附及多层结构形成。•相互作用能（<20 kJ·mol-1）表明该吸附为FJI-W60表面的物理吸附。

  来源：Microporous and Mesoporous Materials

  时间：2026-07-19

• 具有温度调控界面电荷捕获特性的光电子MoS2突触晶体管

  摘要光电子神经形态器件对于在智能边缘系统中实现类似视觉的感知功能以及就地计算至关重要。对于在较高温度下工作的突触器件而言，界面特性是其整体性能的关键决定因素。尽管已有大量研究通过界面工程优化器件的电学响应，但界面电荷行为随温度的变化及其对二维光电子器件性能的影响仍需进一步探索。在

  来源：Materials Science in Semiconductor Processing

  时间：2026-07-19

• 富含氧空位的ZnO中间层对HfO2/ZnO/HfO2突触器件中开关特性及突触功能的影响

  摘要均匀且渐进的导电性调节是忆阻式突触器件的关键要求。传统的基于HfO2的忆阻器件往往存在随机导电丝形成以及导电性突然变化的问题，这导致了器件间以及不同工作周期间的巨大差异，同时还使得突触权重调节出现非线性和不对称性。因此，稳定并控制导电丝的形成对于实现可靠的模拟开关功能及突触操

  来源：Materials Science in Semiconductor Processing

  时间：2026-07-19

• 基于中性图的能量感知公平完全支配算法，用于高效的卫星集群协调

  摘要本研究提出了一种新的EA公平完全支配框架（EA-ETD），该框架利用简单的神经图模型来优化卫星集群。它在中性图环境中引入公平支配约束，以保持平衡的协调责任，管理网络拓扑结构以确保韧性，并在动态且不确定的空间通信条件下有效利用资源。该框架将公平TD问题扩展到简单神经图中，从而确

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-19

• 利用本构人工神经网络加速碳/环氧复合材料的应变率效应预测

  摘要 在冲击和碰撞场景中，复合结构的设计亟需考虑应变率效应，因为材料的力学性能会随着局部受力速率的变化而发生显著变化。为确保结构在碰撞中的安全性，对这类材料的动态响应进行表征通常需要大量资源。虽然基于数据的机器学习模型能够便捷地从实验数据中提取复杂的材料特性，但它们往往缺乏物

  来源：COMPOSITE STRUCTURES

  时间：2026-07-19

知名企业招聘：