• MXene量子点在神经化学传感中的应用：从量子尺度的识别机制到实用的神经诊断平台

  • MXene量子点能够实现神经递质的量子级识别。 • 量子限制和表面化学性质决定了MQD的选择性机制。 • 已经建立了将MQD与神经化学传感联系起来的物理化学原理。 • 对荧光、电化学和双模式MQD传感器进行了深入评估。 • 讨论了面向便携式和转化神经诊断的未来

  来源：Inorganic Chemistry Communications

  时间：2026-10-13

• 用于GC–MS总离子色谱图和FT-IR光谱稳健法医分类的分数阶导数谱图

  • 分数阶导数谱图（FDSM）能够实现对一维信号的稳健分类。 • 单通道色谱图能够保留大部分全

  来源：Forensic Chemistry

  时间：2026-10-13

• 基于成对约束的对比半监督聚类在复杂网络中识别关键节点的方法

  •一种半监督框架在标签有限的情况下识别关键节点。•成对约束将有限的标签信息与常规等价信息整合在一起。•常规等价性同时为约束和节点特征做出贡献。引言复杂网络用于建模现实世界系统中实体之间的相互关系，如交通系统、社交网络、万维网和蛋白质-蛋白质相互作用。识别关键节点——即占据关键

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-10-13

• 基于空间-光谱连续先验与子空间卷积的高光谱图像复原

  • 提出了一种无需训练的SCPSC方法用于高光谱图像恢复。• 采用多频率隐式神经表示（INRs）来捕获空间-光谱连续先验。• 嵌入子空间卷积以恢复锐利边缘和离散纹理。• 设计了一种基于重加权SSTV的ADMM优化算法。• 在重度非独立同分布混合噪声下，SCPSC取得了最先进的

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-10-13

• 缓解边缘计算中的 GPU 碎片化和尾延迟：一种液体驱动的图强化学习算法

  •我们提出了一种面向资源优化的协同调度框架。•我们提出了CVaR-Lyapunov方法来减少GPU碎片和尾部延迟。•我们设计了Liquid-GRL来增强基于强化学习的调度决策。引言随着物联网（IoT）和移动智能设备的快速普及，海量数据感知和计算正日益向网络边缘迁移Babu e

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-10-13

• 基于增强物理信息神经网络的新能源三电系统安全性评估

  ## 摘要 准确测量新能源汽车三电系统的安全状态对于确保可靠安全运行至关重要。本文提出了一种人工智能辅助的安全测量框架，该框架将可搜索加密机制与增强型物理信息神经网络（EPINNs）相结合。在提出的框架中，可搜索加密模块支持多源测量数据的隐私保护存储与检索，而EPINNs则

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-13

• 一种混合键合的 12.1 TOPS/mm² 56 核深度神经网络处理器，配备 2.5 Tb/s/mm² 三维片上网络，采用英特尔 18A 和英特尔 3 工艺

  摘要：本文介绍了一种模块化 3D 堆叠众核处理器，该处理器使用 9 μ m 混合键合互连 (HBI) 将通用 RISC-V 基础裸片与领域专用深度神经网络 (DNN) 加速器裸片集成在一起。自定义的 14×4 ×2 3D 片上网络 (3D NoC) 在 112 个瓦片

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-10-13

• 相位感知的CNN辅助耦合矩阵提取与推理时局部细化

  摘要：本文介绍了一种相位感知的卷积神经网络（CNN）辅助方法，用于从高阶微波滤波器的复数 S 参数中提取耦合矩阵（CM）。逆 CNN 联合估计由拓扑定义的 CM 条目、空载品质因数和一阶端口相位参数，避免了预处理的端口相位去嵌入。为了提高参数空间中病态区域的局部精度，在推理时

  来源：IEEE Microwave and Wireless Technology Letters

  时间：2026-10-13

• 锂离子电池双极化等效电路模型改进的三阶段温度补偿框架

  摘要：等效电路模型（ECMs）因其在可解释性、计算效率和电压建模能力之间取得了良好的平衡，而广泛应用于电池管理系统（BMS）中，使其非常适合用于荷电状态（SOC）估计。然而，ECM参数随温度变化显著，传统的逐温度辨识方法需要反复进行离线标定，导致标定工作量巨大且跨温度泛化能力

  来源：IEEE Transactions on Industry Applications

  时间：2026-10-13

• 面向多样化短视频推荐的个性化图采样

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要提高推荐多样性的努力通常以牺牲准确性为代价。尽管已有若干研究提出了克服这一权衡的方法，但它们忽视了短视频平台的独特挑战：极端的长尾分布以及具有多个粒度层级的层次化类别结构。与此同时，图神经网

  来源：ACM Transactions on the Web

  时间：2026-10-13

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