• 偶氮聚合物化合物光致突触行为与视觉记忆建模

  自适应与智能物质正成为非传统计算范式发展的基石，因为它能够在物质层面以类似于生物神经元系统的方式处理和存储信息。测试神经形态数据处理实现的一个关键要求是，能够建模和预测材料在不同刺激条件下的响应。在本工作中，研究人员开发了一个建模框架，能够描述光响应有机材料在

  来源：Advanced Optical Materials

  时间：2026-07-15

• 基于非匹配网格接触等效的伸缩翼结构Flutter分析

  摘要

  来源：Aerospace

  时间：2026-07-15

• 基于健康特征与迁移学习实现商用储能电池循环寿命的早期预测

  摘要

  来源：Batteries

  时间：2026-07-15

• 智能图-区块链医疗存储与AI驱动的异常检测和分布式阈值安全

  存储在去中心化系统中的医疗数据的隐私和完整性对医疗行业提出了重大挑战，即在维护敏感医疗数据的安全性和完整性方面面临显著挑战。本文提出了一种创新的基于人工智能（AI）的框架，该框架将图论区块链结构（graph-theoretic blockchain struc

  来源：Ain Shams Engineering Journal

  时间：2026-07-15

• 使用适配器克服连续图像分类任务中的灾难性遗忘

  当前的卷积神经网络（CNN）模型在图像分类任务中表现出色，常能达到与人类能力相当甚至超越的性能。然而，当这些模型被置于持续学习场景中时，新的图像类别逐步加入，它们在先前所学类别上的准确率往往急剧下降，这一现象被称为灾难性遗忘（CF）。现有缓解CF的技术通常带来

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2026-07-15

• 挤压通道中耦合应力混合纳米流体流动的形状依赖性热质与微生物传递的基于神经网络（ANN）的预测

  本研究以数值模拟方式并基于人工神经网络（ANN）框架，预测并探究了在磁流体力学（MHD）与耦合应力效应影响下，生物对流非球形GO–Al₂O₃/血液混合纳米流体流动的热量、质量与微生物传递行为。由于混合纳米流体具有优异

  来源：Hybrid Advances

  时间：2026-07-15

• 架构之上的超参数：聚合损失准备金评估中神经网络的控制对比研究

  研究人员的目的是在匹配的数据、训练和评估协议下，比较用于聚合损失三角形（aggregate loss triangle）准备金评估的神经网络架构，并在数百次训练运行中将架构选择与超参数配置分离开来。研究人员将 DeepTriangle 框架的 GRU 基线模型

  来源：Risks

  时间：2026-07-15

• 有限时间预设性能控制用于具有非对称输入饱和的二自由度直升机系统

  本文研究了有限时间框架下具有非对称输入饱和的非线性系统的预设性能跟踪控制（Prescribed Performance Control, PPC）。研究人员构建了一种新型性能函数，可在无严格初始条件限制下显式调节收敛时间。为了解决饱和效应，引入了基于违背程度的

  来源：Mathematics

  时间：2026-07-15

• 移动社交媒体休息对皮层唤醒与神经生理恢复的双重影响：基于脑电图（Electroencephalography, EEG）信号频谱分析的研究

  唤醒（Arousal）对于认知觉察至关重要，其在长时间任务中通常会下降。目前，移动设备常在休息期间被用于放松及对抗此种下降，然而其对神经生理恢复的影响仍知之甚少。因此，研究人员比较了传统安静休息与移动任务休息对健康年轻女性（20–25岁，n=20）皮层唤醒（C

  来源：Signals

  时间：2026-07-15

• 基于CT的磁能收集系统中考虑非线性B–H特性的感应电压数据驱动预测

  本文介绍了一项关于开发基于深度神经网络（DNN）的代理模型的研究，用于在基于电流互感器（CT）的磁能收集系统中快速预测感应电压。基于CT的磁能收集器是有前途的低功耗电子设备自供电能源，但其输出性能受磁芯材料非线性磁行为的强烈影响。因此，准确预测感应电压对器件设

  来源：Materials

  时间：2026-07-15

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