• 用于充气膜压缩分析的显式导数强约束PINNs方法

  沈新毅|李勇|刘财山 北京大学工程学院，中国北京100871 摘要 充气膜的压缩问题涉及几何非线性、未知内部压力以及具有一阶导数不连续性的未知接触边界等多重挑战，使得传统方法难以解决该问题。本文提出一种基于物理信息神经网络（PINN）的计算框架，以同时应对这些挑战。通过域分

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCES

  时间：2026-06-13

• SAGE：具有空间感知能力的引导式情感色彩迁移与类别自适应变换

  崔泰贤|朴珍婉 韩国首尔忠清大学高级成像科学多媒体与电影研究生院高级成像系，邮编06974 摘要 本文提出了一种基于神经网络的情感引导色彩迁移方法——空间感知引导情感模型（SAGE）。该方法旨在解决将抽象情感概念转化为具体色彩变化的同时，避免过度调整及不自然伪影的问

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-06-13

• CGNet：一种用于VLSI物理设计中拥塞预测的轻量级多模态框架

  摘要AI总结要查看此由AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要及时获取准确的拥堵信息，有助于优化现代超大规模集成电路的物理设计流程。现有的单模模型存在特征利用不足和预测精度不高的问题，而当前的多模方法则通常具有参数量大、推理速度慢以及计算复杂度高等缺点，难以应

  来源：ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems

  时间：2026-06-13

• 基于循环神经网络的多段互连快速电迁移分析

  摘要AI总结要查看此由AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要在电源传输网络中，预测电迁移应力是一个重要的可靠性难题。现有的半解析多层感知器模型忽略了电迁移扩散的马尔可夫序列依赖性，且由于需要进行全局拓扑分析，存在严重的可扩展性问题。为了解决这些架构和计算上的

  来源：ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems

  时间：2026-06-13

• 7-氯-4-(苯基硒基)喹啉对肿瘤进展及长春新碱治疗所致肿瘤性疼痛的治疗效能

  癌症疼痛是一种复杂病症，常因肿瘤进展和化疗诱导性神经病变而进一步加重。本研究评估了7-氯-4-(苯基硒基)喹啉（4-PSQ）在小鼠肉瘤180（Sarcoma 180，S180）诱导的癌痛及长春新碱（vincristine，VCR）诱导的周围神经病变中的治疗潜力

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-13

• 青少年住院患者神经性厌食症(Anorexia Nervosa, AN)及非典型神经性厌食症(Atypical Anorexia Nervosa, AAN)的社会经济剥夺(Socioeconomic Deprivation)分析

  目的(Objectives)：研究人员旨在探讨地区水平社会经济剥夺(area-level socioeconomic deprivation)与因非典型神经性厌食症(atypical anorexia nervosa)或神经性厌食症(anorexia nerv

  来源：Children

  时间：2026-06-13

• 用于二元Waring分解中Meta验证Sylvester重构的Hankel结构化图学习（Hankel-Structured Graph Learning for Meta-Verified Sylvester Reconstruction in Binary Waring Decomposition）

  摘要：二元Waring分解（Binary Waring Decomposition）旨在将齐次二元形式表示为线性形式的幂的最小和。在二元情形下，Sylvester定理通过结构化Hankel/截尾Hankel矩阵（Catalecticant Matrix）给出秩

  来源：Symmetry

  时间：2026-06-13

• 基于混合卷积神经网络与规则框架的绘人测验自动化特征层级分析

  绘人测验（Draw-a-Person, DAP）长期以来是心理与发展评估中广泛使用的实用工具，通过人形图画测量儿童的认知发展。然而，其传统评分过程依赖专业人员的手动检查，主观性高且难以规模化。为解决这些问题，本研究提出了一种混合方法，结合基于深度学习的视觉识别

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-13

• 在FPGA加速贝叶斯卷积神经网络中优化卷积运算与数据流

  贝叶斯卷积神经网络（BCNN）通过向权重或激活引入随机性来量化预测不确定性，这对于医疗诊断和自动驾驶等安全关键应用至关重要。然而，BCNN推理通常依赖于需要多次前向传递的蒙特卡洛（Monte Carlo）采样，导致计算量和能耗远超标准CNN硬件加速。FPGA凭

  来源：Electronics

  时间：2026-06-13

• 面向雷达信号分选与识别的统一框架

  本研究将雷达信号分选（Radar Signal Sorting, RSS）与雷达发射器识别（Radar Emitter Recognition, RER）重新定义为一个紧密耦合的联合优化问题，即雷达信号分选与识别（Radar Signal Sorting an

  来源：Electronics

  时间：2026-06-13

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