• EdgeFormerNet++：一种混合注意力引导的Transformer网络，用于在OCT图像中实现精确的视网膜层分割

  摘要： 在光学断层扫描（OCT）中，准确地进行视网膜层分割对于早期检测和监测视网膜及神经退行性疾病至关重要。然而，由于视网膜结构较为薄且对比度较低，同时在不同类别的场景中各层紧密排列，这一任务仍然具有挑战性。我们提出了EdgeFormerNet++这一混合框架，该框架

  来源：IEEE Latin America Transactions

  时间：2026-09-11

• 基于特征感知逆向映射估计器的质子交换膜燃料电池逆向设计研究

  摘要：质子交换膜燃料电池（PEMFC）的实际设计通常采用目标驱动方式，即指定期望的性能，然后确定相应的系统条件。然而，解决这种逆向任务仍然具有挑战性，主要是因为从性能特征映射到相应系统条件高度非线性、非唯一，且计算成本高昂，特别是在需要重复进行多物理场仿真或优化循环时。传统机

  来源：IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society

  时间：2026-09-11

• 基于脉冲驱动Transformer的事件光流估计网络

  摘要：事件相机以低延迟和高动态范围捕捉快速强度变化，在具有挑战性的视觉条件下具有优势。脉冲神经网络（SNN）模型表现出异步和稀疏的计算模式，紧密契合事件流的特性，使其成为处理事件数据的自然框架。然而，现有的基于 SNN 的光流方法仍主要采用卷积结构，限制了其有效捕捉长程时空

  来源：IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

  时间：2026-09-11

• 低空无人机医疗物流容量规划与性能评估框架：基于SOQN、AMVA与DNN的集成方法

  摘要：本文提出了一种用于低空无人机医疗物流的容量规划与性能评估框架，该框架集成了半开放排队网络（SOQN）、近似均值分析（AMVA）和深度神经网络（DNN）。首先，根据无人机医疗配送的实际操作流程，构建了一个多分支SOQN模型，其中包括无人机飞行、血库装载、医院卸载、返程飞行

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 基于边际引导的区间界限传播认证训练方法

  摘要：认证训练旨在寻找那些在有界输入扰动下其预测能够被保证的神经网络，但可扩展的认证方法通常依赖于宽松的界限，而更紧致的替代方案则成本显著更高。区间界限传播（IBP）提供了一条通往认证训练的有效途径，但宽松的区间包围和全局固定的训练目标可能会削弱优化效果，尤其是在较大的扰动

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-11

• 基于计算流体力学与遗传算法优化BP神经网络的无人潜水器纵向水动力系数高精度预测

  摘要 针对无人潜水器（AUV）纵向水动力系数传统求解方法中存在的样本量不足、工况覆盖不全、泛化性能差等工程痛点，本文构建了基于计算流体力学（CFD）数值模拟与遗传算法优化BP神经网络的纵向水动力系数高精度预测框架。首先，采用重叠网格技术和用户自定义函数（UDF）模拟平面运动

  来源：Mathematics

  时间：2026-09-11

• 基于物理信息神经网络的固体火箭发动机隔热层烧蚀快速预测模型

  热保护对于固体火箭发动机的安全至关重要，但隔热层的烧蚀预测仍然是一个核心挑战。为了实现快速且准确的预测，本研究针对以三元乙丙橡胶（EPDM）为基础材料的隔热材料开发了一种物理信息神经网络（PINN）模型。该模型基于三个子模型（隔热层表面边界层中的流动、传热和质量传递；多孔介质

  来源：Aerospace

  时间：2026-09-11

• 基于双路径图卷积与门控融合的智能招聘人岗匹配模型

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-09-11

• 综述：遥感与地球观测中自适应神经网络的系统综述——聚焦液态神经网络与连续时间模型

  摘要

  来源：Remote Sensing

  时间：2026-09-11

• 基于稀疏注意力图架构的多无人机空地任务规划方法研究

  摘要

  来源：Drones

  时间：2026-09-11

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