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  • 基于光子纳米梁谐振器实现全光非线性激活函数及其在光神经网络中的应用

    本研究提出了一种面向集成光神经网络的新型非线性激活函数,该函数基于热驱动光子晶体纳米梁谐振器并与相变材料锗锑碲(GST)集成。研究人员首次将基于GST的光子晶体纳米梁谐振器用于通过受控热相变实现动态、可调谐的非线性,从而调制谐振器的光学响应。所提出的非线性激活

    来源:IEEE Photonics Journal

    时间:2026-07-02

  • 面向参数化ADR方程的自适应多区间数值方法及神经引导网格加密

    研究人员提出了一种参数化深度学习辅助的数值框架,用于高效且鲁棒地求解非线性一维对流-扩散-反应(Advection-Diffusion-Reaction, ADR)方程,尤其关注以薄边界层为特征的强对流主导情形。该框架将参数-几何自适应深度神经网络(Param

    来源:IEEE Access

    时间:2026-07-02

  • 基于多视图超声心动图优化深度学习(DL)模型的心肌梗死(MI)检测

    心肌梗死(MI),又称心脏病发作,是全球主要死亡原因之一。早期且精准的MI识别可显著改善患者预后,并降低严重心肌损伤的可能性。本研究提出采用深度学习(DL)模型,即卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),并结合多视图成像,以提高MI检测的准确性与可

    来源:IEEE Access

    时间:2026-07-02

  • 刺激响应性压电支架作为驱动神经组织再生的先进体外平台

    研究人员开发具有生理相关性的体外人类中枢神经系统(Central Nervous System, CNS)模型仍是神经科学与转化研究的重大挑战。传统二维(2D)培养及动物模型往往无法捕捉神经组织的结构、生化及功能复杂性,限制了其在疾病建模与治疗测试中的预测价值

    来源:ACS Omega

    时间:2026-07-02

  • 人工神经网络微调以提高低推力空间轨迹成本近似器的精度

    近年来,利用人工神经网络(ANN)近似低推力轨迹成本(推进剂质量或飞行时间)的应用日益广泛,其在CPU时间和精度上均优于解析近似或基于形状的方法等传统方法。训练ANN需要数据集,对于低推力轨迹近似器,这通常通过预先优化大量随机生成的轨道间轨迹来产生。虽然该数据

    来源:Aerospace Science and Technology

    时间:2026-07-02

  • 自适应埃尔米特科尔莫戈罗夫-阿诺德网络(AHKAN):面向多级连接与导数信息学习的稳定几何神经算子

    经典的科尔莫戈罗夫-阿诺德网络(Kolmogorov-Arnold Networks,KANs)采用固定阶次的全局基函数(如B样条、径向基函数)以及缺乏可解释性的抽象权重。本研究提出了自适应埃尔米特科尔莫戈罗夫-阿诺德网络(Adaptive Hermite K

    来源:Expert Systems with Applications

    时间:2026-07-02

  • 基于贝叶斯多模态融合的自主水下航行器海底生境测绘

    自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles, AUVs) 采集丰富的多模态遥感数据,但由于噪声和生境变异性,异构传感器数据流的稳健融合与分类仍具挑战性。研究人员提出了一种贝叶斯多模态神经网络(Bayesian multimod

    来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence

    时间:2026-07-02

  • 曲面薄壁零件周边铣削过程中力致变形快速预测方法

    由于刚度较低,薄壁零件在周边铣削(peripheral milling)过程中易发生力致变形,这严重限制了加工精度与效率。在现有研究中,对于曲面薄壁零件,通常采用有限元法(Finite Element Method, FEM)进行变形预测。然而,传统有限元法通

    来源:Modelling

    时间:2026-07-02

  • 基于神经元功能与连接模式规律的生物神经网络建模

    尽管近年来生物神经网络的重建取得了进展,但这些网络结构属性背后的生成原理仍未被完全理解。大脑中属于不同功能类别的神经元,如感觉神经元(sensory neurons)、中间神经元(interneurons)或运动神经元(motor neurons),表现出不同

    来源:Computation

    时间:2026-07-02

  • 综述:基于分类学的学习驱动同步定位与地图构建方法分析

    近年来,学习驱动方法显著提升了同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统的能力,特别是在噪声、动态物体和感知模糊等挑战性环境中。然而,现有文献在感知模态、数据集、评估协议和报告实践方面存在高

    来源:Automation

    时间:2026-07-02


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