• 面向工业脱碳的碳意识生产调度：一个整合环境与公共卫生双重效益的人工智能框架

  萨米娅·埃拉塔尔（Samia Elattar）摘要工业制造占全球温室气体排放量的21%，然而传统的生产调度系统未能将实时碳意识纳入运营决策中。流行病学研究发现在长期排放此类气体的地区，哮喘、慢性阻塞性肺疾病和过早死亡的发生率较高。尽管针对工业脱碳的政策正在增加，但目前的生产调度策

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2026-06-06

• 基于四阶相场法(phase-field modeling)的功能梯度材料断裂分析的物理信息神经网络(Physics-informed Neural Networks, PINNs)

  摘要：本研究提出一种基于四阶相场公式(varies-order phase-field formulation)、用于功能梯度材料(functionally graded materials, FGMs)断裂分析的变分能量基物理信息神经网络(Physics-i

  来源：Mechanics of Materials

  时间：2026-06-06

• 含横向局部化界面缺陷的分层材料——基于物理驱动神经网络(PDNN)求解

  摘要：涂层—基底界面的复杂缺陷会削弱涂层的力学性能及服役寿命。然而，含非均匀界面缺陷的分层材料其结合行为仍对传统计算方法构成挑战。研究人员提出了一种基于物理驱动神经网络(Physics-Driven Neural Network, PDNN)的策略，用以求解含

  来源：Mechanics of Materials

  时间：2026-06-06

• 脑电图疲劳分析与检测引擎：一种用于基于脑电图的驾驶员疲劳检测的可泛化且可解释框架

  驾驶员疲劳可导致高达20%的交通死亡。然而，基于脑电图（EEG）的检测系统仍然受到以下问题限制：生理学依据较弱的行为学标签、较差的跨被试泛化能力，以及不足的可解释性。研究人员提出了基于脑电图的疲劳分析与检测引擎（EEG-FADE），以应对这些挑战。EEG-FA

  来源：Machine Learning with Applications

  时间：2026-06-06

• 基于机器学习的可微分并发多尺度拓扑优化框架，用于桁架结构的设计

  吴一辰|王磊|刘亚茹摘要多尺度桁架结构由周期性或空间变化的桁架格构组成，由于其具有较高的承载能力且材料使用量极少，因此展现出巨大的潜力。然而，传统的桁架格构设计方法主要基于经验或启发式原则，受到设计空间庞大且离散化的限制，这阻碍了它们与高效的结构设计方法（如基于梯度的多尺度拓扑优

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-06-06

• 双卷积神经网络深度学习在主动缓存中的应用，以提升雾计算/边缘计算网络的性能

  Bahareh Shafaie|Marjan Kuchaki Rafsanjani|Brij B. Gupta伊朗卡兹温伊斯兰自由大学计算机与信息技术工程学院卡兹温分校摘要物联网（IoT）上设备的快速增长导致移动数据流量显著增加，从而在包括医疗保健和交通在内的各种应用中引发了网络

  来源：Internet of Things

  时间：2026-06-06

• 基于PCA-DBSCAN的煤岩复合体初步损伤检测与岩爆预警

  费武|永瑞李|冯远李|硕高|庆哲崔|春峰叶|存宝李摘要在深部采矿过程中，岩爆频繁发生。这些现象属于煤岩复合体（CRC）的灾难性破坏；然而，识别其前兆信号仍然具有挑战性。本研究提出了一种基于主成分分析（PCA）和密度的空间聚类方法，并结合噪声检测算法（DBSCAN），用于煤岩复合体

  来源：International Journal of Mining Science and Technology

  时间：2026-06-06

• 双流注意力引导学习在弱监督全切片图像分类中的应用

  曹道西|程航北|李一金|周若琳|张学汉|李新毅|李斌伟|顾宣成|张建安|刘学宇|吴永飞太原理工大学计算机科学与技术学院（数据科学学院），中国山西省太原市030024摘要全切片图像（WSIs）由于其超高的分辨率和丰富的形态学信息，在癌症诊断中发挥着至关重要的作用。多实例学习（MIL

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-06

• 经典流体的MetaDensity泛函学习：用对关联（Pair Correlation）正则化（Regularizing with Pair Correlations）

  ： 研究人员研究并利用了近期由Kampa等人[Phys. Rev. Lett. 2025, 134, 107301]提出的神经Meta密度泛函理论（Neural Metadensity Density Functional Theory, Neural MDF

  来源：The Journal of Physical Chemistry B

  时间：2026-06-06

• 压燃式发动机中氢气与甲烷引气对第二代及第三代生物柴油影响的实验研究及基于人工神经网络（ANN）的分析

  本研究介绍了柴油、蓖麻油甲酯（castor oil methyl ester，COME）及斜生栅藻甲酯（Scenedesmus obliquus methyl ester，SOME）在氢气（H₂）与甲烷（CH₄）引气双燃料工况下的实验研究与人工神经网络（Art

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-06-06

知名企业招聘：