• 基于声辐射力成像引导的聚焦超声整合平台用于小动物脾脏神经免疫调控

  摘要：聚焦超声波（FUS）是一种具有前景的非侵入性方法，可用于激活外周神经免疫通路，但治疗过程中较小的目标结构和运动可能使得确认声焦点是否传递到预期位置变得困难。为解决这一挑战，我们开发了一个整合成像与治疗平台，并实施了超声位移成像（声辐射力成像，ARFI）以实现直接的焦点定

  来源：IEEE Open Journal of Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control

  时间：2026-09-18

• 基于物理信息神经网络的可扩展MEMS超声波阵列特征模态预测方法

  摘要：微机电系统（MEMS）超声波阵列在现代各种超声波技术中发挥着关键作用，然而随着阵列规模和模态复杂性的增加，预测其频率响应和元件间耦合变得越来越困难。我们提出了一种物理信息驱动的求解神经网络，能够快速、可扩展地预测此类阵列行为，包括元件间的声学耦合。该框架将阵列问题分解

  来源：IEEE Open Journal of Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control

  时间：2026-09-18

• 提出神经表达性（NEXP）：构建激活为中心的模型压缩新范式

  摘要：神经网络剪枝已成为推动在训练和测试期间实现高吞吐量、低内存消耗和高能效解决方案的关键技术。我们提出了一种新的模型压缩标准——神经表达性（NEXP），该标准将关注点从权重的重要性转移到神经元或神经元组重新分配和保持信息流的能力上，这种能力通过激活重叠来量化。这一视角明确了基

  来源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

  时间：2026-09-18

• 离子导电聚合物网络与生物神经网络：基于渗流临界现象的类脑计算统一理论框架

  科学家长期以来一直致力于理解大脑并复制其计算能力，但基于硅的神经形态系统仍然成本高昂且结构复杂。受自然界中存在的化学系统启发，本文提出了一个理论框架，将导电离子型电活性聚合物网络与生物神经网络联系起来，以探索类脑计算。利用非平衡临界现象的概念，本文在无生命聚合物团块与生物大脑

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-18

• 面向运动员自主神经状态协调的分布式事件触发框架：基于可穿戴传感器网络的多人一致性控制

  背景： 人际自主神经生理学（Interpersonal Autonomic Physiology, IAP）研究已确立，生理同步（Physiological Synchrony, PS）——即个体间自主神经系统（Autonomic Nervous System

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-09-18

• 基于表面肌电的零售场景中机器人主动安全引导的人因工效学评估

  摘要专业翻译 尽管零售移动协作机器人（mobile cobot）通常承担常规服务任务，它们也可作为主动安全干预系统，例如引导个体远离危险区域。然而，此类主动式机器人引导对目标用户产生的神经肌肉影响仍知之甚少。研究人员开展了一项混合现实实验，招募16名参与者，在

  来源：Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting

  时间：2026-09-18

• 基于特征增强双头物理信息神经网络的稀疏数据液氢泄漏扩散预测研究

  液氢（LH2）泄漏会产生具有尖锐且耦合的浓度与温度梯度的低温羽流，这些梯度难以从稀疏观测中重构。高保真计算流体力学（CFD）对于瞬态后果分析而言计算成本仍然过高，而标准物理信息神经网络（PINN）在处理多尺度结构、耦合输出、不平衡约束以及不断演变的高残差区域时

  来源：Energy and AI

  时间：2026-09-18

• SW-RheoPINN：基于压力-流量测量的管道有效屈服应力物理信息在线估计

  本研究提出了一种可靠的浆料流变学在线估计方法，可提升管道输送操作的安全性与控制水平，尤其在放射性废物处理中，频繁的人工取样并不可取。研究建立了SW-RheoPINN，一种物理信息驱动的逆管道流变学框架，用于从短时间窗口的压力降、质量流量、密度和管道几何测量数据

  来源：Fluids

  时间：2026-09-18

• 基于纳米流体与纳米增强生物相变材料的混合冷却策略提升光伏热收集器热管理性能的研究

  本研究提出了一种先进的光伏（PV）混合冷却框架，该框架整合了纳米增强生物相变材料（bio-PCM）、二氧化钛/水（TiO2/water）纳米流体冷却以及混合循环神经网络-长短期记忆网络（RNN-LSTM）预测模型。研究人员利用三维计算流体动力学（CFD）模拟，

  来源：Next Materials

  时间：2026-09-18

• 面向热障涂层跨尺度热输运的物理信息门控调制双分支网络联合预测温度场与等效热导率

  ### **摘要翻译** 热障涂层的传热特性对航空发动机的运行安全至关重要。传统的数值方法受困于计算瓶颈，而数据驱动的代理模型由于固缺乏物理一致性，难以可靠地提取构效关系。为解决这些限制，研究人员提出了一种面向多孔介质热输运的物理信息门控调制双分支（Physi

  来源：Energy and AI

  时间：2026-09-18

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