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基于低侵入性生理特征指标的飞行员情境意识判别模型
- 在高保真模拟飞行任务中开展了情景意识(SA)测量实验。
- 识别了低侵入性、对SA敏感的眼动与心血管指标。
- 通过多模态神经网络模型,在三级SA判别中达到了92.86%的准确率。
**引言**
情景意识(SA)被定义为在时间和空间的特定范围内对环境要素的感知、对其意
来源:International Journal of Industrial Ergonomics
时间:2026-10-06
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用于二维 AEC 图纸分析的人工智能:系统性与批判性综述
•低层感知任务占162项图纸分析任务分配的69.8%。
•卷积神经网络(CNNs)仍然占据主导地位,而2023年后Transformer及混合方法的使用有所增加。
•59项研究使用了自定义数据集;跨数据集验证仍然有限。
•候选AEC特定指标针对中间层和高层任务。
•该框架将A
来源:AUTOMATION IN CONSTRUCTION
时间:2026-10-06
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迈向通过小型语言模型实现可持续与节能的智能代理人工智能:一项全面综述
## 摘要
代理式 AI 的泛滥正在引发一场能源消耗危机,这既无法通过渐进式的硬件改进解决,也无法仅凭可再生能源采购化解。本文综述主张,通往可持续自主智能的最可行路径,并不在于让大语言模型(LLMs)更"绿色",而在于从根本上重新思考代理性(agency)的单位:以小型语言
来源:Computer Science Review
时间:2026-10-06
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通过利用烟气废热回收与二氧化碳捕集实现的生态工程化多产品可持续能源系统:集成 6E 分析与卷积神经网络辅助的多目标蛾焰优化
•提出一种利用烟气作为能源的生态工程设计多产品系统•利用CO₂化学吸收法有效从烟气中回收CO₂•应用基于能量/㶲/能值的评价过程•实现34.02%的效率,TUCP为6.76美元/GJ,SI为1.516•神经网络辅助优化,实现11.2%的提升
引言
尽管能源消耗对于提高生活
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基于图的物理响应预测与深度强化学习的地下洞室开挖顺序自动化优化方法
## 基于图结构的洞室群开挖顺序优化框架(Auto-Exca)
- 采用图结构对洞室群开挖顺序进行优化建模。
- 利用融合图神经网络(GNN)准确预测物理响应。
- 双阶段奖励机制兼顾施工可行性与洞室稳定性。
- Auto-Exca 减少了开挖阶段数并提升了稳定性。
##
来源:TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY
时间:2026-10-06
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用于多层多芯片功率模块热扩散的物理信息神经网络
PINNs预测多层多芯片功率模块中的热扩散现象。在具有七层结构的真实模块中,实现了与有限体积法(FVM)相当的精度,误差小于2.0%。PINN-GP方法使设计探索的估计时间比顺序FVM缩短了约75倍。优化设计可使热扩散电阻最多降低4.1%。
## 引言
随着器件架构向芯粒
来源:International Communications in Heat and Mass Transfer
时间:2026-10-06
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MAGE:一种结构先验引导的图-语言多模态业务流程异常检测框架
## 摘要
- 仅使用正常样本构建的先验知识指导有监督的图-语言异常检测。
- 异构图和结构感知语言输入共享同一先验。
- 门控交叉注意力机制融合结构表示与语义轨迹表示。
- 比较包含标签匹配的基线方法和受控的异常注入。
- 在合成日志上平均F1达到0.872,在公开日志上
来源:Information Sciences
时间:2026-10-06
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基于复域缩放与最优实虚部码率分配的全息图流传输
光学成像技术的快速发展加速了全息应用的涌现。要实现真正的全息远程临场体验,必须解决在带宽受限的网络上传输海量全息数据的挑战。本文提出了一种全息图流媒体传输框架,该框架结合了针对全息图复数性质的复数域重缩放和比特率分配。首先,我们构建了一个复数重缩放神经网络以降低所需传输带宽。
来源:ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
时间:2026-10-06
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夜间运动减少与帕金森病患者日间活动能力下降的相关性研究
摘要夜间运动减少(NH)是帕金森病(PD)一种致残且未被充分认识的临床症状,影响夜间运动活动和睡眠质量。然而,其对日间活动能力的影响尚不明确。本研究针对具有倾向性评分匹配的轻中度PD患者,比较了伴有夜间运动减少(PD NH + )和不伴有夜间运动减少(PD NH − )患者的
来源:npj Parkinson's Disease
时间:2026-10-05
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综述:癫痫及发作相关神经元与胶质细胞损伤生物标志物综述
摘要
来源:International Journal of Molecular Sciences
时间:2026-10-05