• 用于生成式建筑设计与能源建模的人工智能辅助工作流程：将自然语言设计意图和图像转换为三维建筑能源模型输入

  摘要建筑能耗对碳排放贡献巨大。将概念设计与建筑能耗模拟相结合有助于推动节能设计，但很少有研究将人工智能（AI）辅助的生成式设计与建筑能耗模拟联系起来，并在其中明确将生成输出转化为EnergyPlus兼容的几何模型。本研究提出了一种AI辅助的工作流程，将高层次设计意图转化为建筑

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-09-26

• 叶酸补充对妊娠及长期健康的影响：关键时间窗口、益处与风险

  摘要 母体叶酸（FA）补充剂是孕期最流行的营养干预措施之一，主要用于预防神经管缺陷（NTDs）。本综述的目的是：（a）收集有关母体饮食中补充叶酸的最新证据；以及（b）就剂量、关键时间窗口及其潜在益处和风险对现有文献进行问题化分析。在PubMed数据库中搜索“（怀孕或胎儿或后代

  来源：Porto Biomedical Journal

  时间：2026-09-26

• PipeGNN: 一种采用节点级流水线推送执行的带宽高效图神经网络加速器

  摘要AI摘要摘要摘要图神经网络（GNNs）已成为对图结构数据学习的核心工具。在消息传递框架下，主流GNN模型交替执行特征变换和邻居聚合。将这两个阶段融合为节点级流水线推送数据流，其中每个节点的变换特征直接流入聚合过程，建立了一个单次遍历的I/O目标——即每层每个输入张量仅被读

  来源：ACM Transactions on Architecture and Code Optimization

  时间：2026-09-26

• 基于知识驱动可达集的自动驾驶神经符号决策与规划

  •提出了一种用于自动驾驶决策与规划的新型神经符号框架，以促进安全决策与平滑轨迹的集成生成。•开发了一种知识驱动的可达集生成器，为各种交通场景提供交通语义知识与物理安全约束的统一表示。•基于动态知识图谱和动态规划，提出了一种用于决策与规划的符号推理算法。 引言 决策与规划被

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-09-26

• 面向移动边界系统复杂流场预测的动态网格边界感知时序图神经算子

  • 开发了一种基于几何条件的动态网格学习框架，用于非定常移动边界流动预测。以移动针阀喷嘴作为典型的动态网格配置，利用已知的边界轨迹，直接在变形的CFD网格上预测瞬态流场，而无需进行笛卡尔插值。 • 提出了一种拓扑-几何解耦的时间图表示方法，其中固定的图连接关系保留了逐节点的

  来源：Aerospace Science and Technology

  时间：2026-09-26

• 朝着更快、更能抵御干扰的复值优化神经动态模型迈进

  摘要 动态复合二次规划（DCQP）出现在具有复数值、时变变量的应用中。零化神经动力学为在线DCQP提供了一种连续时间方法，尽管现有公式可能表现出对干扰的敏感性、在原点附近的缓慢过渡，或依赖于手动选择的恒定增益。本文提出了一种鲁棒有限时间零化神经动力学（RFTZN）模型，其残差动力

  来源：Chaos, Solitons & Fractals

  时间：2026-09-26

• 电池热管理系统中机器学习应用的进展：建模方法、优化策略与未来趋势

  •建立了机器学习在电池热管理系统中应用的分析框架。•总结了热管理中常用的机器学习模型。•回顾了机器学习在风冷、液冷、相变材料冷却和混合冷却中的应用。•分析了数据质量、可解释性、泛化能力和部署方面的挑战。•提出了基于机器学习的热管理系统的改进方向。引言随着全球能源需求的持续增长

  来源：Renewable and Sustainable Energy Reviews

  时间：2026-09-26

• HSAGNN：一种用于链接预测的融合注意力的混合结构与属性图神经网络

  •双通道 GNN 模型同时建模复杂网络的拓扑结构与属性特征。•增强型 DGCNN 直接执行局部结构增强。•自适应融合机制动态平衡结构先验与语义先验。•HSAGNN 在五个实证网络上均优于强基线方法。引言随着社交网络、知识图谱、生物分子网络和推荐系统等复杂系统的快速发展，大量真

  来源：Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

  时间：2026-09-26

• 代理辅助多域物理信息神经网络用于差异沉降下埋地接头管道的机理识别

  摘要钟形-承插式球墨铸铁管道可以通过管身弯曲和接头局部转动来适应地基差异沉降，但这些不连续的力学行为难以用传统连续模型解决。本研究提出了一种多域物理信息神经网络（Multi-domain PINN），用于快速预测这些管道的响应并进行响应区分类识别。通过根据接头位置将管道分解为

  来源：Tunnelling and Underground Space Technology

  时间：2026-09-26

• 抑制控制之流行：慢性病预防的新框架

  •抑制控制由中央执行网络（CEN）驱动，且在整个生命周期中均可训练。•过度刺激、能量过剩和久坐不动会侵蚀 CEN 功能。•校准的压力（如高强度间歇训练 HIIT）可增强 CEN 连接性和自主神经控制。•强化 CEN 可恢复抑制控制能力，并支持更健康的选择。•政策和设计应创造能

  来源：New Ideas in Psychology

  时间：2026-09-26

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