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  • COOT-CNN:基于轻量卷积架构的元启发式优化深度学习框架用于混凝土基础设施多类别鲁棒裂缝检测

    自动化裂缝检测是结构健康监测(SHM)中的关键任务,人工视觉检查通常耗时、主观且易出错。尽管基于卷积神经网络(CNN)的方法已显示出强大性能,但大多数现有方法依赖于固定架构和手动调整的超参数,限制了在不同表面条件下的适应性。本文提出了一种端到端的元启发式优化深

    来源:Ain Shams Engineering Journal

    时间:2026-06-24

  • 重组人神经生长因子滴眼液用于神经营养性角膜炎的角膜感觉和神经再生

    本研究(研究人员)回顾性评估了接受重组人神经生长因子(recombinant human nerve growth factor, rh-NGF)治疗的神经营养性角膜炎(neurotrophic keratitis, NK)患者的长期神经再生和角膜感觉。研究人

    来源:Ornamental Plant Research

    时间:2026-06-24

  • 综述:精准精神病学中的伦理问题叙事性综述:映射跨模态的未解决张力

    精准精神病学(Precision Psychiatry)承诺为精神卫生保健提供更客观和有效的方法,然而随着技术进步,其实施引发了日益增长的伦理挑战。本叙事性综述对62项研究中报告的伦理问题进行了定性综合,重点关注核心原则冲突时出现的实际张力。本综述没有围绕传统

    来源:Journal of Personalized Medicine

    时间:2026-06-24

  • 深度学习驱动的飞机起飞速度预测:基于波音737-300数据的MLP、1D-CNN、LSTM及注意力架构对比研究

    现代航空支撑着日益广泛的民用和军事任务,为此设计的机体必须满足严格的安全与性能要求。起飞和着陆阶段是飞行中最易发生事故的部分,尽管它们仅占整个航班时间的一小段,这使得准确预测起飞速度成为一个与安全紧密相关的问题。此前一项机器学习研究采用经典回归器,以压力高度、

    来源:The Aeronautical Journal

    时间:2026-06-24

  • 基于符号神经网络方法的孤立波结构多样性:探究应变波方程

    一种新颖的基于修正广义Riccati方程映射神经网络(MGREMNN)的方法是本研究的基本主题,通过探索应变波模型孤立子解的非线性动力学特性,这些解支配微结构固体中的波传播。应变波特别引人注目,因为它们在传输过程中保持其形状和速度。应变波的非线性动力学行为可以

    来源:Mathematics

    时间:2026-06-24

  • 基于混合FEA-ANFIS框架的十二足Jansen机器人对称性破缺与容错分析

    本研究针对一个十二足Jansen步行机器人提出了一个全面的对称性破缺分析框架,该框架将有限元分析(FEA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)代理建模相结合。通过在基于PLA的3D打印原型上结合21个单腿和多腿故障场景以及10个载荷水平(20–200 N),

    来源:Symmetry

    时间:2026-06-24

  • 使用多元神经网络模型进行鱼菜共生系统中跨系统短期溶解氧预测

    鱼菜共生系统表现出水质参数的复杂多元动态,其中溶解氧(DO)是生物稳定性的关键指标。本研究提出了一个动态多元预测框架,利用从多个异构鱼菜共生池塘收集的物联网(IoT)数据进行短期溶解氧预测。问题被重新定义为回归任务,以在短时间内(约5分钟)预测未来DO值,从而

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-06-24

  • 基于深度神经网络的地热回灌系统热突破预测与参数优化——以齐河地热田为例

    预测热突破(thermal breakthrough)和优化注采参数(injection-production parameters)对于地热可持续发展至关重要。传统多孔介质(porous media)中的水热耦合模拟(hydrothermal coupled

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-06-24

  • 车载Stewart平台调平控制研究

    为了解决自主救援车辆在非结构化路面上运行时因车辆姿态变化导致无自理能力伤员的安全问题,研究人员提出了一种基于Stewart平台的主动调平控制方案。首先,建立了完整的Stewart平台运动学和动力学模型以及双层平台调平控制模型。随后,设计了一种基于径向基函数(R

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-06-24

  • 三域连续颅脑超声表型与结局在极早产儿严重脑损伤:一项单中心队列研究

    摘要 背景/目标:严重脑损伤(SBI)在极早产儿中包括具有不同时间、负担和结局的异质性病变。研究人员使用颅脑超声(CUS)来描述严重脑损伤实体、记录的时间、三域负担、因神经预后不良而撤除、限制或不升级生命支持治疗(neuro-WWLST)后的死亡,以及存

    来源:Children

    时间:2026-06-24


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