• 基于神经网络的可变阈值事件触发机制用于分布式共识

  摘要： 事件触发机制（ETMs）已被开发用于解决共识问题，以减少通信同时确保性能保证，但其设计因纳入代理的本地和邻居信息而变得越来越复杂。这通常导致临时性的解决方案，可能仅适用于所考虑的共识协议。我们旨在安全地将神经

  来源：IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine

  时间：2026-10-21

• 基于卷积神经网络的非易失性存储器故障位图批量诊断与分类

  摘要：本文讨论了内存核的批量诊断，并展示了如何以高置信度快速准确地分类从批量生产中转储的故障位图。该方法主要使用卷积神经网络（CNNs），能够对故障形状进行快速准确的分类，并将其划分为预定义标签。此外，所提出的方法还能精确识别新的、未分类的故障形状。实验结果聚焦于非易失性存

  来源：IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing

  时间：2026-10-21

• 多加速器协同设计与通信框架加速图神经网络负载

  摘要： 现代数据，如图数据，因其描述复杂系统的表达能力而得到广泛应用。现代应用程序，如图神经网络（GNNs），通常包含多个具有不同计算模式的阶段。由于图数据的特性，某些阶段是不规则的或数据依赖的，因此无法实现大规模并行。因此，尽管GPU在深度学习负载方面具有强大的性能，但仅依

  来源：IEEE Transactions on Computers

  时间：2026-10-21

• 基于谱引导查找表与资源高效乘法器的霍奇金-赫胥黎神经元FPGA资源高效实现

  摘要：霍奇金-赫胥黎（HH）模型为神经元动力学提供了详细的生物学表征，但其非线性计算带来了巨大的硬件和计算开销。以往的FPGA实现方案通过模型简化、数值近似或计算密集型实现来应对这一挑战，但这些方法要么会牺牲原始神经元动力学的保真度，要么需要大量的硬件资源。本文提出了一种基于

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2026-10-21

• 基于神经网络虚拟传感器与实时优化算法的智能植物照明系统能耗降低研究

  摘要：本文提出了一种概念验证型智能照明系统，旨在降低能耗的同时，在植物冠层水平提供目标光合光子通量密度（PPFD），这是优化植物生长的关键因素。所提出的方法将基于神经网络的虚拟传感器与实时优化方案相结合，通过调整电动LED灯具的高度、角度和调光水平，动态调节冠层水平的照明条件

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2026-10-21

• 异质时序图神经网络（HTGNN-RPT）在关联方交易识别与财务欺诈检测中的建模实践

  关联方交易（Related Party Transactions, RPTs）中的财务欺诈检测仍然是金融机构面临的关键挑战，原因在于复杂的公司结构、混淆策略以及传统基于规则检测系统的局限性。传统方法难以捕获隐藏的关系模式和时间动态，导致欺诈未被发现和监管漏洞。

  来源：Sage Open

  时间：2026-10-21

• 基于参数化物理信息神经网络的美式期权快速高精度定价

  摘要

  来源：Mathematics

  时间：2026-10-21

• 基于多输出神经网络与不确定性量化的球轴承过盈配合快速验证框架

  摘要

  来源：Machines

  时间：2026-10-21

• 综述：电动汽车电机中铁基非晶及纳米晶合金磁芯损耗预测的建模方法综述

  摘要

  来源：World Electric Vehicle Journal

  时间：2026-10-21

• 基于渐进式深度特征提取与分层特征融合的皮肤癌分层多级决策分类框架

  摘要 皮肤癌，尤其是黑色素瘤，因其发病率持续上升而成为一项重大的公共卫生问题。传统临床诊断方法存在若干局限性，包括观察者间变异性和误诊风险，这促使人们采用人工智能技术以实现皮肤病变的早期检测和可靠分类。在本研究中，我们提出了一种基于渐进式深度特征提取和分层特征融合的分层多

  来源：Electronics

  时间：2026-10-21

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