• 随机负载条件下锂离子电池鲁棒荷电状态估计：一种物理信息驱动的贝叶斯连续时间方法

  •在随机载荷条件下进行时序因果的五特征SOH估计。•先进行SPMe初始化先验，再使用真实数据进行CfC微调。•在固定协议下，RW11未处理标签的RMSE为0.0320。•使用验证集选择的基线模型和外部LOCO压力测试。•报告MC-dropout的变异性，但不做出安全性声明。引

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-10-11

• 基于神经网络代理辅助遗传算法优化硅光伏组件盖板玻璃光谱选择性结构以提高其能量产量

  • 提出了一种基于神经网络代理辅助遗传算法框架的光谱选择性薄膜结构设计方法。• 通过引入光伏组件的光谱利用情况，将优化引导至更为高效的搜索方向。• 利用代理模型加速预测，识别出不同设计权重下的最优结构。• 全面评估了集成光谱选择性结构的硅基光伏组件的长期发电收益。 **1.

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-10-11

• 基于贝叶斯网络的时空模型用于三峡库区船舶航行状态预测

  摘要 三峡水库区域是中国内河水运系统中的一个关键瓶颈。快速的水文变化和密集的船舶交通会迅速改变货运船是否被允许在三峡大坝和葛洲坝大坝之间的可控航段内航行。因此，可靠地预测未来的航行状态对于船舶准入、交通组织和调度准备非常重要。本研究开发了一种基于贝叶斯网络的时空框架，可以预测2至

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-11

• 分布式组织智能：用于动态传播环境中基于物理原理的逆问题求解

  • 提出了一种用于逆向重建的分布式组织智能框架，该框架结合了物理感知的分布式SACU架构。 • 将局部物理感知与分布式自适应协调集成在一起。 • 通过与代表性架构的对比测试，评估了该框架在准确性、物理一致性和成本方面的表现。 • 研究了在受控条件下SACU的鲁棒性和组

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-11

• 神经网络模型在大质量特种核材料自发中子多重性测量中的应用

  •点模型系统性地低估了NMC中的中子倍增。•这种低估随SNM的质量和体积增加而加剧，并受几何形状的影响。•ANN模型替代了NMC方程的部分内容，以增强质量定量分析能力。•对于倍增计数器，ANN将240Pu的质量偏差从19.22%降低到1.79%。•ANN模型还可预测SNM中的

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2026-10-11

• 车载深度防御：面向车内网络综合安全的双重入侵检测系统架构

  ## 摘要 车内外连网的增加与内置安全机制的缺失，使得传统车载内部网络极易受到网络攻击。因此，大量研究致力于分析潜在攻击的影响，并由此产生了对开发有效缓解方案（如入侵检测与防御系统，IDS/IPS）至关重要的数据集。早期研究重点关注最大化攻击检测精度（针对已知和未知的攻击向

  来源：ACM Transactions on Embedded Computing Systems

  时间：2026-10-11

• Tau磷酸化从神经元适应到阿尔茨海默病：共享适应性信号失调驱动病理

  Tau磷酸化（Tau phosphorylation）经典上与神经退行性疾病相关，然而相似磷酸化模式也出现在生理状态与急性应激反应中。这些重叠的磷酸化Tau（pTau）模式如何关联神经元适应与阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）病理仍

  来源：Neuron

  时间：2026-10-10

• 眶额叶价值动态与尾状核群体几何结构在自动行为中断中的作用

  认知控制的一个核心特征是能够中断与当前目标相冲突的行为。涉及该能力受损的疾病中存在眶额叶皮层（orbitofrontal cortex，OFC）与尾状核（caudate nucleus，CdN）异常交互。然而这些脑区如何正常交互以中断自动行为仍不清楚。为探究此

  来源：Neuron

  时间：2026-10-10

• 斑马鱼神经嵴细胞在体内组织约束迁移过程中的DNA损伤保护机制

  在穿过受限空间迁移的细胞会经历核变形、核膜损伤和DNA损伤，但体内约束的生理后果仍不清楚。利用斑马鱼神经嵴作为发育迁移模型，研究人员发现沿胚胎前后轴的组织约束逐渐增强，并与核变形程度呈正比。对周围组织的遗传和机械扰动可减轻约束并恢复体内核形态。令人惊讶的是，即

  来源：Nature Cell Biology

  时间：2026-10-10

• 神经元GPCR经神经肽信号重编程远端组织蛋白稳态

  蛋白稳态网络（proteostasis network, PN）通过促进多种细胞活动来维护蛋白质完整性。然而，随衰老进程，PN能力下退，聚集蛋白在细胞内累积，这一过程驱动阿尔茨海默病与亨廷顿病等神经退行性疾病的发生。尽管PN在细胞内发挥作用，但蛋白稳态受机体层

  来源：SCIENCE ADVANCES

  时间：2026-10-10

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