• 基于时分复用神经网络的手写数字到二进制光电混合计算

  •该架构采用七个可训练的时间序列振幅掩模，结合手写数字输入图像，有效地将具有挑战性的16类分类任务分解为四个并行运行的2类分类通道，并在时间序列中采用海明校验机制。•我们开发了一种具有定制激活函数和池化操作的两阶段训练策略。该方法实现了光学组件与电子组件之间的协同优化。•所提

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-10-20

• 基于人工神经网络和概率圈的长江口风暴潮预报系统

  **摘要** 基于人工神经网络的台风路径预测和概率圈驱动了ADCIRC增水预报。米塔格台风的集合模拟显示增水幅度存在较大变异性。各站增水范围为：陆昌港0.20–0.85米、岱山0.16–0.79米、中均0.12–0.99米。增水超过0.5米的概率在各站分别达到79%、55%

  来源：Ocean Modelling

  时间：2026-10-20

• 基于图神经网络的稀疏观测条件下空间重构数据同化

  • 基于图神经网络的数据同化方法已被开发用于稀疏观测。 • 多跳消息传递机制实现了长距离信息的传播。 • 在远离观测点的位置实现了有效的重建。 1. 引言 1.1. 传统数据同化的背景与挑战 海洋预报，无论是基于数值模拟还是深度学习预报模型，都从根本上依赖于数据同化系统

  来源：Ocean Modelling

  时间：2026-10-20

• TriFragMamba：一种用于分子性质预测的三通道分子表示框架

  •TriFragMamba：一种用于分子性质预测的三通道框架。•DL-DMPNN连接原子级别与BRICS碎片级别的消息传递。•将基于DFS的Mamba序列编码与专家定义的指纹相结合。•动态通道注意力学习跨表示通道的样本依赖权重。引言分子性质预测是计算机辅助药物发现（CADD）

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2026-10-20

• 一种用于加速多孔地质材料渗流破坏预测的正向-逆向卷积神经网络框架

  # 一种用于渗流破坏分析的前向-逆卷积神经网络模型 - 一种用于渗流破坏分析的前向-逆卷积神经网络模型 - 光滑粒子流体动力学变量被转换为结构化图像 - 前向模型快速准确地捕捉失效带形态 - 从等效塑性应变图像识别岩土材料特性 ## 引言 在多孔塑性介质中研究复杂物理过

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-20

• 基于田口-灰色关联分析与人工神经网络混合方法对Ti-6Al-4V合金激光粉末床熔融工艺参数的优化与预测

  •本研究采用田口-GRA（灰色关联分析）和ANN（人工神经网络）方法优化Ti-6Al-4V的L-PBF（激光粉末床熔融）参数，以降低表面粗糙度和尺寸偏差。•最优设置（激光功率175 W，扫描速度1200 mm/s，光斑间距70 μm）实现了优异的打印质量。•GRA将光斑间距识

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-20

• 欧-地中海地区生物质制氢的技术经济评估与基于人工神经网络的优化

  **•对主要生产国橄榄渣和葡萄皮渣的大规模制氢平准化成本评估** **•通过ANN-GA优化实现低碳排放，支持可扩展的氢气生产评估** **•水-能纽带关系成为大规模氢能部署的关键约束** **•地中海国家在利用生物质废弃物实现具有竞争力的氢气成本（3美元/公斤）方面展现出强

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-10-20

• 机器学习方法与SHAP可解释性在预测压力摆动吸附氢气纯化过程中多组分突破时间中的应用

  • 基于物理的模型被验证用于预测 PSA 突破时间。 • 在四种机器学习模型中，ANN 显示出最佳的准确率和泛化能力。 • SHAP 确定了进料流速是主要的操作变量。 • ANN-SHAP 框架实现了可解释的突破预测。 引言 氢被认为

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2026-10-20

• 通过基于图的学习从矢量原生PDF绘图中恢复本体规范化的图层类别

  • 向量原生PDF被映射到本体标准化的制图层类别。 • 该流水线在不将工程图纸栅格化的情况下保留了文档结构。 • 图模型融合了几何信息、样式、局部上下文和文本接地特征。 • 除基本几何信息外，局部几何上下文是最强的信号。 • 导出器偏移仍然具有挑战性，细粒度迁移准确率为0.0

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-10-20

• 基于监测数据的可解释AI驱动的隧道腐蚀维护可靠性感知决策支持

  摘要：地下隧道衬砌结构受多种耦合因素影响，导致钢筋腐蚀和耐久性退化日益严重。在运营期间基于多源监测数据对隧道失效风险实现精准维护和动态优化决策，仍是一项紧迫的问题。本文提出了一种基于监测数据驱动的隧道衬砌钢筋腐蚀维护理论方法。该方法将腐蚀质量损失预测、不确定性量化、模型可解释

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-10-20

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