• 一种用于偏微分方程的虚元方法增强型神经网络算法

  • 提出了一种新颖的 VEM-NN 框架用于求解偏微分方程（PDEs）。 • VEM-NN 天然支持任意多边形网格。 • VEM-NN 结合了虚拟单元方法（VEM）的相容性与神经网络的全局灵活性。 • 在 Poisson 方程、对流扩散方程和波动方程问题上取得了高精度。 #

  来源：Finite Elements in Analysis and Design

  时间：2026-09-09

• RA-DualDRM：一种具有物理适应性和自适应网格积分特性的双网络深度里兹方法，用于相场裂纹扩展分析

  • 提出了物理适配的双网络深度Ritz方法用于相场断裂分析。 • 选择性傅里叶富集在保持位移平滑的同时解决损伤问题。 • 裂纹历史条件与损伤驱动的自适应积分相耦合。 • RA-DualDRM相比DRM基线最高可提速5.33倍，并降低GPU显存占用。 引言 断裂扩展仍然具有挑

  来源：Engineering Fracture Mechanics

  时间：2026-09-09

• 在RCP 4.5和RCP 8.5气候情景下评估用于径流预测的深度学习方法

  •为评估气候变化的影响，采用了CNRM-CM5和EC-Earth模型的RCP 4.5和RCP 8.5情景。•结果表明，基于循环神经网络的模型比基于卷积的模型更为成功。•GRU模型表现出最高的性能，既提供了高准确率，又具有更快的训练时间。•TCN和CNN-LSTM模型低估了流量

  来源：Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics

  时间：2026-09-09

• 时间序列模型能否预测重建的太阳活动周期？跨越三千年的测试

  •本研究对过去三千年的重建太阳黑子数据进行了预测实验。•数据的可预测性并不特别强，误差呈现高、低和中等水平的交替出现。•主要原因是太阳周期的振幅和周期性随时间变化。•月度模型比用于重建的年度模型能更准确地预测近期的周期。引言基于放射性核素的太阳活动重建使得测量全新世（Holo

  来源：Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics

  时间：2026-09-09

• 基于阿伦尼乌斯方程的阻抗测温法用于电网级储能中可迁移的磷酸铁锂电池温度估算

  # 摘要 电网级储能系统正越来越多地部署大型磷酸铁锂电池，因为其成本优势、热稳定性和长循环寿命能够支持系统在持续高吞吐运行下的需求。随着储能集群规模的扩大，准确的温度估算成为维持效率、限制极化损耗并在多年循环中保持安全裕度的核心要素。在大容量电芯中，热响应相对于功率瞬变较为

  来源：Applied Energy

  时间：2026-09-09

• 核能应用能量系统监测深度神经网络观测器

  摘要：为了提高包含可再生能源、化石燃料、核能、储能及负荷的复杂能源混合系统运行的安全性、稳定性、灵活性和效率，迫切需要开发用于异常检测的高级监测方法。系统监测中的一个关键挑战是对指示系统健康状况的不可测量内部状态进行观测，而这一过程因高度非线性和不确定性而变得复杂。鉴于神经网

  来源：Energy

  时间：2026-09-09

• 婴儿期自下而上听觉注意的计算推导证据：照料者言语的听觉显著性与婴儿在双人互动期间的视觉定向相关

  •将两种基于神经生物学的听觉显著性模型应用于母亲言语分析。 •母亲言语的显著性与婴儿在多个时间尺度上注视母亲的行为相关。 •初步支持了母亲言语显著性先于婴儿注视增加的观点。 •首次展示了婴儿期的自下而上听觉注意机制。 引言 从出生起，婴儿就必须处理并从复杂的、动态的、多感

  来源：Infant Behavior and Development

  时间：2026-09-09

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  摘要本研究分析了一款两相交错升压变换器。将该变换器在输出电压调节方面的性能分别与比例-积分（PI）控制、自抗扰控制（ADRC）和人工神经网络（ANN）技术进行了对比。与ADRC和PI控制器相比，ANN控制器在负载瞬态条件下实现了更快的输出电压跟踪，并且输出电压的稳态误差更小。

  来源：ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING

  时间：2026-09-09

• 一种面向AI加速器神经渲染的灵活融合实现光栅化引擎

  随着人工智能（AI）技术的快速发展，渲染范式已从传统的基于网格的局部光照技术转变为支持全局光照的神经表示方法。然而，传统的基于网格的渲染流水线并不适合这一新兴范式的需求，往往无法提供现代渲染方法所需的适应性和表现力。因此，软件和硬件组件的协同优化对于适应这些不断演变的需求至关

  来源：Science China-Information Sciences

  时间：2026-09-09

• 建立用于神经发育随访的简化临床评分系统及其在极早产儿中的应用

  摘要 背景： 神经发育障碍（NDI）仍然是极早产儿的重要不良神经发育结局。鉴于不同中心随访实践的差异，亟需一种简化的临床工具来量化新生儿疾病的累积负担，并促进早期风险分层。本研究旨在建立并验证一种简化评分系统，以预测极早产儿24月矫正月龄时的神经发育障碍，为优化随访管理提供

  来源：Child: Care, Health and Development

  时间：2026-09-09

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