• 一种用于空间应用的高精度、面积高效的自锁限流器

  摘要：本文提出了一种面积高效、高精度的闩锁式电流限制器（LCL）。该设计在片上集成了一款采用优先级投票衬底控制的pMOS功率晶体管，在消除反向阻断体二极管漏电流的同时减小了晶体管面积。电流传感放大器中采用斩波失调稳定技术实现高精度可编程电流限制，可消除放大器失调电压，在0.1

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-10-23

• 波束信号处理器中多通道失配的准原位校准方法研究

  **摘要：** 多通道束流信号采集与处理系统是束流位置监控（BPM）系统及其在粒子加速器中相关诊断的核心组件。通道间失配直接影响束流位置、束团长度和电荷等关键参数的测量精度。针对现有校准方法难以实现与在线运行一致的校准结果这一挑战，本文提出了一种基于束流信号本身的多通道失配

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-10-23

• HIRFL-CSR外部靶实验中束流粒子监测器的读出电子学固件

  摘要：兰州重离子研究设施（HIRFL）冷却储存环（CSR）外靶实验（CEE）需要一个非截流式束流粒子探测器（BPM），以实现精确的首次顶点重建和背景抑制。传统的束流诊断方法无法同时满足高空间分辨率、连续在线监测和抗辐射性能的要求，因此本研究基于定制的Topmetal-CEE

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-10-23

• 重离子引起的同步损伤对快速恢复二极管中单次事件烧毁现象的影响

  本文研究了高速恢复二极管（FRD）中沿离子轨迹产生的重离子同步损伤对单事件烧毁（SEB）的影响。实验结果表明，具有较高线性能量转移（LET）的重离子并不表现出显著较低的SEB电压，这与传统预测相反（传统预测认为SEB电压会随着LET的增加而降低）。为了阐明这一现象，对具有防热失效

  来源：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  时间：2026-10-23

• 收容所饲养梵猫的肝性脑病：神经病理学、细胞因子免疫反应性及并发肝脂肪变性

  摘要肝性脑病（HE）是一种与严重肝功能衰竭或门体分流相关的神经系统疾病，近年来逐渐认识到其发病机制涉及神经炎症途径。本研究调查了土耳其凡猫收容所中自然发病的凡猫的神经病理学变化和脑内细胞因子免疫标记情况。对2015年至2018年间死于土耳其凡省凡猫收容所的17只雄性凡猫进行了

  来源：Journal of Comparative Pathology

  时间：2026-10-23

• 带状疱疹后神经痛中下丘脑亚区的结构重组：体积和形态测量协方差网络分析

  摘要 背景 带状疱疹后神经痛（PHN）是一种与中枢神

  来源：European Journal of Pain

  时间：2026-10-23

• MorphoLift：基于形态学先验的2D至3D人体姿态提升

  ## 摘要 现有的单帧2D到3D人体姿态提升方法在加强空间依赖和骨骼拓扑建模方面取得了显著进展。然而，这些方法通常在学习共享坐标映射的同时受关节位置监督，并将个体间的形态差异隐式地编码到网络中。训练主体之间有限的形态多样性可能导致学习到的先验偏向群体平均形态，从而难以表征与

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-23

• AdaGate：面向小样本类增量学习的自适应提示门控与表征感知特征增强

  摘要小样本类增量学习（FSCIL）旨在仅通过少量标注样本持续学习新类别，同时保持从已学习类别中获取的知识。尽管大规模预训练视觉Transformer（ViT）具有显著的表征能力，但由于灾难性遗忘和新类别样本多样性有限的问题，将其有效应用于FSCIL仍然具有挑战性。为解决这些问

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-23

• 面向双三相永磁同步电机耦合场建模的物理信息热电磁深度算子网络

  •开发了一种物理信息深度学习算子网络，用于双三相永磁同步电机的电磁 - 热耦合建模。 •嵌入麦克斯韦方程和热传导约束，以改善数据稀缺条件下的泛化能力。 •融合仿真数据和实验数据，以支持多物理场虚拟感知。 •该方法实现了毫特斯拉级别的气隙磁密误差和低热场预测误差。 引言 电气

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-23

• 量子异构图注意力网络

  **摘要要点：** - 提出了一种量子异构图注意力网络（QHGAN）。 - 基于二维量子行走的元路径搜索策略显著降低了经典元路径探索的指数级复杂度。 - 量子语义驱动的渐进采样机制通过联合考虑结构概率和语义相关性来自适应地过滤元路径。 - 量子异构图注意力层通过参数化量子线

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-10-23

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