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Hirota双线性变换耦合神经网络的非线性可积系统精确求解方法
摘要
来源:Mathematics
时间:2026-10-11
SafeAgentGrid:面向智能电网实时控制的分层神经符号宪法框架——融合多智能体强化学习与抗攻击安全控制
来源:Network
分数阶尖峰频率适应:一种将多时间尺度脉冲历史依赖适应引入事件驱动神经形态模型的紧凑机制
来源:Fractal and Fractional
面向遥感图像的方向感知隐式神经表示方法
来源:Remote Sensing
Trajectory-SAM:轨迹引导的遥感视频目标分割框架
基于条件扩散框架与傅里叶神经算子的地震数据增强方法研究
地震数据处理是理解地下结构的基础,它能够提高信噪比、分辨率和结构成像质量。然而,实际地震采集数据不可避免地受到多种退化因素的影响,包括环境噪声和相干噪声污染、有限频率带宽、稀疏或不规则的空间采样以及复杂上覆地层导致的信号衰减。传统信号处理方法基于线性和平稳性假
来源:Artificial Intelligence in Geosciences
老年神经心理学领域联合健康专业学生整合式服务模式与结局的范围综述
摘要 背景:越来越多的证据支持学生主导诊所在患者结局方面的有效性。然而,关于联合健康专业学生整合式服务模式及其在老年神经心理学领域结局的研究仍然匮乏。 目的:梳理联合健康专业学生整合式服务模式在患有心理健康疾病、神经系统疾病或两者兼有的老年人中的范围、特征及所
来源:Global Health Journal
从信息到行动:青少年下背痛(LBP)疼痛神经科学教育(PNE)共同设计的焦点小组研究
引言 下背痛(low back pain, LBP)是青少年常见健康问题。伴有疼痛的青少年报告更高压力、更多缺课、更差学业表现和频繁医疗使用。青春期LBP可能增加成年期疼痛风险,凸显支持年轻人发展理解和自我管理疼痛策略的重要性。 目的 通过共同设计(co-de
来源:Physiotherapy Theory and Practice
参数化物理信息神经网络(PINN)与非侵入式张量降阶模型(TROM)在一维浅水溃坝问题中的对比研究
研究人员构建了两种参数化数据驱动降阶模型:物理信息神经网络(physics-informed neural network, PINN)和非侵入式张量降阶模型(non-intrusive tensorial reduced-order model, TROM)
来源:Fluids
基于AutoML与循环模型的多层级半导体股价预测:金融动态与需求冲击传播研究
类似于供应链(SC)中牛鞭效应冲击向后传播,金融时间序列同样表现出由投资者选择、宏观经济环境和技术发展等因素驱动的波动性。尽管深度学习已提升了股价预测性能,但针对多层级预测和冲击传播对预测性能影响的研究仍有限。本文提出一个基于循环神经网络(RNN)、Trans
来源:Algorithms
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