• ReSCom：一种基于随机计算的可重构脉冲神经网络加速器

  - 一种混合随机–确定性计算框架，用随机单元替换神经元动力学中的乘法运算，同时为状态累加、加法和减法保留精确的定点算术。 - 一种统一的可重构神经元架构，在共享的硬件内核中支持IF（积分触发）、LIF（漏积分触发）和突触神经元模型，无需独立的神经元数据通路即可在运行时选择神

  来源：Integration

  时间：2026-10-10

• 基于优化感知损失函数的数据驱动经济模型预测控制稳定神经模仿

  • 一种神经控制器模仿经济模型预测控制。 • 一种自定义损失函数保证稳定性与约束满足。 • 推理在100毫秒内完成，内存占用不足5 MB。 引言 在其经典形式中，模型预测控制（MPC）[1]、[2]旨在确保渐近跟踪最优参考点，同时不显式考虑瞬态过程中的经济性能。当操作点相对

  来源：Journal of Process Control

  时间：2026-10-10

• 四元数域中的复合优化：一种具有时变增益的固定时间神经动态控制方法

  摘要：本文利用广义汉密尔顿-实数（GHR）微积分，提出了一种新型的四元数值神经网络，该网络具有时变增益，可以直接在四元数域中解决复合优化问题。与传统的全局收敛或指数收敛方法不同，所提出的网络在最优解处确保了固定时间的稳定性，并且其稳定时间的上限与初始条件无关。时变系数的引入增强了

  来源：Systems & Control Letters

  时间：2026-10-10

• 基于物理约束的液体神经网络用于大跨度悬索桥吊索风致振动预测

  # 摘要 大跨度悬索桥吊杆的风致振动（WIVs）可能加速主缆疲劳、损坏阻尼装置，并引发其他使用性能问题。现有的高保真流固耦合模拟计算成本高昂，难以满足实时监测需求，而纯粹的数据驱动方法往往违背基本物理定律，且在变化的风况下泛化能力不足。在非平稳性和跨域分布偏移条件下预测吊杆

  来源：Structures

  时间：2026-10-10

• 基于模拟的简单神经网络结构推断

  # 摘要 - 提出了一种新的用于神经网络胞外记录的统计分析框架：聚焦于实际网络被视为其实现的分布的参数，而不是子图或功能网络重建。 - 在胞外记录中发生的神经网络群体严重欠采样问题，至少在简单情况下，可以通过全网络模拟来解决。 - 少数被记录神经元（约1000个中的5到10

  来源：Stochastic Processes and their Applications

  时间：2026-10-10

• 一种用于降低处理器时钟功耗的边缘时钟架构

  摘要：时钟边沿架构（CEA）由自适应时钟占空比控制器（DCC）、双边沿触发（DET）触发器（FF）和DET时钟门控电路（CGC）组成，使得处理器能够在时钟频率减半的情况下（F …CLK），从而显著降低了时钟功耗。作为CEA的基本要求，DCC能够减轻时钟占空比失真（DCD），以最大

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-10-10

• 基于 VAE 的音频解码器中的特征编码：输入、深度和分布的影响

  摘要：像实时音频变分自编码器（RAVE）这样的神经音频合成模型能够实现令人印象深刻的生成质量，然而其内部表征如何编码音乐特征仍鲜有研究。我们对三个分别在不同音乐领域上训练的RAVE模型解码器激活进行了系统性的逐层和跨层聚类分析，并使用四种刺激类型进行测试。随后，我们使用通用的

  来源：Artificial Life

  时间：2026-10-10

• 功能性神经障碍患者使用下肢动力型机器人外骨骼的康复：一例报告

  理由：功能性神经障碍（FND）是一种致残且极具挑战性的疾病，介于神经科和精神科之间。FND中持续存在的症状与较差的功能预后相关。多学科管理通常包括物理治疗，以协助康复与该疾病相关的运动功能障碍。尽管已描述和试用了许多运动训练方法和策略，但取得成功的预后仍然充满挑战。 患者关

  来源：Journal of Neuro-Ophthalmology

  时间：2026-10-10

• 肺容量充盈可减缓肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者的肺功能衰退，并延长其生存期

  **背景与目的：**目前很少有研究探讨肺容量招募（LVR）对肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者的长期影响。本研究旨在明确LVR对呼吸功能（目的1）和生存期（目的2）的影响。 **方法：**本研究为一项回顾性队列研究，纳入了2015年至2020年间因ALS入住医院并接受LVR治疗的患

  来源：Journal of Neuro-Ophthalmology

  时间：2026-10-10

• 基于心率变异性与床旁数据的婴儿心肺状态预测——采用混沌感知门控机制的课程学习方法

  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。了解更多信息登录摘要摘要利用床旁监护仪信号预测极早产儿的心肺状态，对于新生儿重症监护病房（NICU）中的及时干预至关重要，有可能改善长期预后。然而，由于新生儿数据的稀缺性以及该人群生理信号固有的高噪声水平，直接

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-10-10

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