• 基于零和博弈的强化学习跟踪控制及其在高柔性飞机上的预设时间预设性能

  **摘要** 本文针对高柔性飞行器，提出了一种基于零和博弈强化学习且具有预定义时间规定性能（ZG-RL-PP）的跟踪控制器。首先，将受扰跟踪误差动力学转化为一个极小极大最优控制问题，其中控制输入与扰动被视为具有对立目标的两方博弈者。为保证规定的瞬态和稳态跟踪性能，将对数障碍

  来源：Aerospace

  时间：2026-09-08

• 基于超声波传感器的混合神经网络对象分类

  摘要：在使用低成本超声波传感器进行物体识别时，当相机不实用时这种方法非常具有吸引力。然而，标准的飞行时间测量方法会忽略接收到的回波中的丰富形态信息。本研究的目标是在受控条件下提取信号的模拟包络，以便用于训练一个混合神经网络（CNN1D+MLP）以实现物体分类。该系统通过将HC-S

  来源：IEEE Sensors Letters

  时间：2026-09-08

• 基于脉冲神经网络和高频事件相机的时间迭代光流估计

  摘要：现有的基于事件的流方法往往建立在基于帧的对应方法之上，无法实现高频流估计。专门针对这一问题提出的方法未能实现可比拟的性能或所需的计算效率。在本工作中，我们提出了一种新颖的时间迭代细化（TIR）框架，以在高频下获得低延迟的流更新。TIR模块将先前的流估计与更新后的特征图结

  来源：iEnergy

  时间：2026-09-08

• 采用非对称多脉冲唤醒改善双层FTJ的电导窗口

  摘要：铁电隧道结（FTJ）是有望用于嵌入式存储和存内计算的器件。然而，唤醒效应在决定基于氧化铪的FTJ性能方面起着关键作用。在双层金属-介电-铁电-金属FTJ堆叠结构中，不同的界面引入了不对称的矫顽电压分布，从而影响唤醒行为。采用对两种极性施加等幅脉冲的方法（双极性唤醒方法）

  来源：IEEE Journal of the Electron Devices Society

  时间：2026-09-08

• 基于RRAM模拟矩阵计算的神经网络二阶训练

  摘要：二阶训练方法利用曲率信息，比一阶方法实现更快、更稳定的收敛。然而，由于求逆二阶信息（SOI）矩阵的高昂计算成本，其实际应用受到了限制。在本工作中，我们展示了一种由基于 RRAM 的模拟矩阵计算（AMC）支持的二阶训练的实验演示。我们通过训练一个用于手写字符分类的两层卷

  来源：IEEE Electron Device Letters

  时间：2026-09-08

• 实例特定去噪技术：一种用于低剂量计算机断层扫描中深度学习的混合采集框架

  摘要：我们提出了一种创新的低剂量计算机断层扫描方法，该方法结合了混合采集协议和深度卷积神经网络。我们的协议将稀疏且均匀间隔的高曝光投影与密集的低曝光投影交错使用。这种策略能够提供特定的对象训练数据，并确保去噪任务始终在高质量样本之间的受限插值范围内进行，从而有效防止了模型引入的伪

  来源：IEEE Transactions on Computational Imaging

  时间：2026-09-08

• 面向工业物联网网络实时故障预测的动态图神经网络

  摘要：工业物联网（IIoT）网络支持制造、能源和过程自动化等领域中的关键任务应用，在这些场景中，即使仅有一条链路故障也可能引发连锁故障，带来严重的安全和运营后果。要在故障发生前对其进行预测，需要能够同时捕获网络组件之间空间依赖关系和链路状态时间演变趋势的模型。然而，现有的时空

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2026-09-08

• EEG-SPELL：用于基于脑电的隐蔽语音解码的频谱-音素-词汇对齐网络

  摘要：隐蔽语音解码，即在没有可听输出的情况下解读想象的发音，有望帮助言语障碍个体恢复交流，并实现静默、隐私保护的人机交互。皮层脑电图（ECoG）等侵入式脑机接口（BCI）技术已取得了显著的准确性。作为这些进展的补充，非侵入式脑电图（EEG）提供了一种可扩展的替代方案，但受限

  来源：Artificial Life

  时间：2026-09-08

• 主动图学习遇上低秩特征融合：跨学科数学课程匹配

  摘要：高维跨学科数学映射中的结构对齐形式化，长期以来受到单模态启发式假设的制约，无法对活跃主状态图神经网络表征与低秩约束流形前提之间的本质拓扑一致性进行建模。我们假设，卓越的匹配保真度源于一种"图-低秩共生"机制：在此机制中，潜在认知轨迹与非平稳课程拓扑在结构上受其支配，二者

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-08

• 文献扫描

  基于图神经网络的多模态视觉图像用户关联与波束成形李英涵（Yinghan Li）、刘一鸣（Yiming Liu）、余威（Wei Yu），IEEE Trans. Wireless Commun., 第25卷，2026年。作者隶属于加拿大多伦多大学爱德华·S·罗杰斯高级

  来源：IEEE Wireless Communications Letters

  时间：2026-09-08

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