• 基于可迁移集成残差收缩网络与自适应代价敏感学习的混合噪声条件下轴承故障诊断

  摘要 近年来，各种故障诊断方法被开发出来以应对数据噪声。然而，工作条件变化、随机噪声等因素导致不同样本之间的信噪比不一致，从而造成诊断结果不理想。因此，本文提出了一种基于可迁移集成残差收缩网络（TERSN）和自适应代价敏感学习（ACSL）的混合噪声条件下轴承故障诊断方法。T

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-13

• 基于变点的密度聚类：通过自适应的核心-边界识别方法

  •为非球形和密度分布不均匀的数据提出了一种复合密度因子。•通过变点分析识别核心和边界实例。•开发了一种图增长框架，用于逐步恢复簇结构。•无需手动调整密度或邻域参数。引言聚类是一种基本的数据分析技术，旨在自动将具有相似特征的样本分组到不同的类别中。它已被广泛用于图像处理[15]、异

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-13

• 间歇性禁食作为阿尔茨海默病的治疗策略：对脑源性神经营养因子调节机制的理解

  • 间歇性禁食可以增强BDNF的表达，从而支持阿尔茨海默病中的神经保护作用。 • 禁食通过激活自噬作用减少Aβ沉积和tau蛋白的过度磷酸化。 • 禁食产生的酮体有助于提高神经细胞的韧性和突触可塑性。 • 间歇性禁食改善代谢健康，减少阿尔茨海默病中的

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-10-13

• 用于非线性函数加速的完全可重构可编程VLIW架构

  **摘要：** 由于计算模式多样且仍在不断演进，非线性函数已成为神经网络推理的主要性能瓶颈。现有方案在效率与灵活性之间存在取舍：固定功能硬件虽然高效但难以扩展，而通用底层的处理方案对于多种非线性函数而言效率仍然不足。我们提出了全可重构向量（FRV）-特殊函数单元（SFU）-

  来源：IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems

  时间：2026-10-13

• 联合胃管末端测压与听诊技术在留置人工气道的神经重症患者中用于鼻胃管定位的应用：一项前瞻性诊断性初步研究

  **摘要** **背景** 胃管置入是神经重症患者肠内营养支持的核心环节。然而，胃管异位（尤其是误入气道）可能导致致命并发症。 **目的** 评估联合胃管尖端压力测量与听诊方法在确认神经重症患者（伴有气管插管）胃管位置的准确性。 **研究设计** 本前瞻性研究纳入

  来源：Nursing in Critical Care

  时间：2026-10-13

• 一种具有多激活函数的域分解深度神经网络方法用于求解椭圆型和抛物型界面问题

  摘要 我们研究了标量椭圆型和抛物型界面问题，其中解或通量中的不连续性必须跨越静止或移动的界面进行解析。我们采用了一种基于域分解的物理信息神经网络框架，在每个子域中使用一个独立参数化的网络，并通过解和通量跳跃残差施加界面条件。在该框架内，我们提出了一种多激活函数（MAF）机制

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-10-13

• 基于校准辅助的应力光控相位编程技术，用于3D打印光学神经网络前端

  •为3D打印的开放神经网络（ONN）前端制定了辅助校准的压力光相位编程方法。 •在±5%的增益误差控制场景下，评估了0.85的压力控制过程窗口。 •MPB代理验证将相位编程误差保持在0.0012π以下。 •理想情况下，每个节点进行一次增益校准后，4节点和8节点情况下的

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-10-13

• 基于贝叶斯优化卷积神经网络在嵌入式设备上实现能效型PM2.5空气质量预测

  摘要： 在微控制器级设备上实现实时PM2.5预测是一个挑战，因为传统学习模型通常需要高内存、高计算和高功耗。本文提出了一种贝叶斯优化卷积神经网络（BOCNN），用于嵌入式设备上的轻量级基于PM2.5的空气质量管理预测。该方法利用贝叶斯优化来调整关键CNN超参数，包括卷积滤波

  来源：IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering

  时间：2026-10-13

• 由复杂度 - 熵平面引导的最优滞后序贯转移熵：神经质量模型中的过采样、盲区和有向耦合

  • 提出了一种数据驱动的有序转移熵最优滞后选择方法。 • 该滞后值在复杂性-熵平面上最大化Jensen-Shannon复杂性。 • 只有最优滞后能够单调追踪耦合（Spearman ρ=0.89）。 • 低复杂性的盲区的尺度取决于主导周期，而非固定频带。 • 最优滞后处的复杂性

  来源：Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

  时间：2026-10-13

• 使用物理信息神经网络框架从散射相移构建反演势能：应用于中子-α散射

  # 摘要 我们开发了一种物理信息神经网络框架，用于求解核物理中的逆散射问题，并将其应用于中子-α弹性散射的P3/2分波。径向势由前馈网络表示，其输出与高斯包络函数相乘，从而将有限程条件直接嵌入网络架构中，而非通过软惩罚项来实现。如果缺少包络函数，优化器产生的势会具有非消失的

  来源：Nuclear Physics A

  时间：2026-10-13

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