• 通过跟踪梯度中心化和平滑径向校正改进 Adam

  摘要Adam 因结合了动量累积与逐坐标自适应缩放而在深度学习中被广泛使用。然而，其行为既取决于进入矩递归的梯度统计量，也取决于自适应缩放后的径向运动。梯度中心化 (GC) 和 AdamP 分别通过瞬时均值移除和基于投影的径向修正来解决这些问题。我们研究了两种互补的替代方案。跟

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-02

• 自提示：基于梯度引导的离散提示优化方法用于代码生成

  摘要 虽然大型语言模型在代码生成方面展现出了显著的能力，但其执行可靠性仍然高度依赖于提示的表述方式。自动化提示工程技术缓解了手动提示设计中的低效率问题；然而，现有的离散搜索方法主要依赖于启发式的语言先验，这限制了优化过程只能在次优的语义范围内进行。在本文中，我们提出了Self

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-02

• 综述：深度伪造生成与检测的对抗性演化：范式、评估与治理的系统综述

  摘要 深度生成模型的快速发展推动深度伪造技术达到了听觉和视觉真实性的水平，以至于经典检测范式表现出明显的退化，这对个人隐私、公众信任和内容安全产生了影响。随着生成方法在保真度、可控性和跨模态协调方面持续超越检测方法，深度伪造研究最好被理解为双方之间的对抗性共同演化，而不是两条

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-02

• 脂质代谢与线粒体呼吸链的双重调控：Ec-GRIM19在RGNNV感染橙斑石斑鱼（Epinephelus coioides）中的作用

  •Ec-GRIM19基因来自Epinephelus coioides•在体外条件下，RGNNV感染后Ec-GRIM19的表达显著下调。•Ec-GRIM19的过表达抑制了与脂质代谢相关的基因，并减少了GS细胞中的脂滴数量。•Ec-GRIM19的过表达促进了呼吸链的活性以及IL-1β

  来源：Fish & Shellfish Immunology

  时间：2026-09-02

• 基于透明脑室模型的内镜与大脑相互作用实时可视化

  摘要目的安全的脑室内神经内镜手术需要在狭窄且常发生畸变的工作通道内对器械进行精细控制。相当一部分手术并发症——如穹窿损伤和血管受损——源于内镜镜身/套管与脑室内结构之间的机械相互作用，而这些结构在手术过程中对外科医生是不可见的。目前没有现有的高保真模拟器能够实时、外部可视化这

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-09-02

• 结合共形预测的物理约束深度学习用于锂离子电池早期拐点预测

  摘要 预测锂离子电池的容量衰减拐点对于主动维护和电池筛选至关重要。经典机器学习缺乏校准的不确定性；深度学习在分布偏移下性能下降；物理信息神经网络（PINNs）通常仅将物理作为软损失嵌入，导致预测的拐点在结构上不受约束。我们提出了 PINN-Knee，一种残差物理架构：一个物理

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-09-02

• 基于数据驱动的最优设计：通过响应预测和形态生成神经网络实现铸钢Y型接头的光滑化

  摘要：铸钢管状（CST）接头由于其平滑的几何过渡，相较于焊接连接具有更好的机械性能，这些过渡减缓了应力集中并提高了抗疲劳能力。然而，由于其载荷条件、接头几何形状和结构性能之间的复杂关系，其设计仍然具有挑战性。本研究提出了一种数据驱动的框架，用于在指定的设计范围内快速优化CST Y

  来源：Structures

  时间：2026-09-02

• 具有柔性连杆的并联机器人物理信息神经网络建模

  •用于柔性并联操作器的物理信息神经网络。 •结合物理定律和数据驱动学习的混合建模。 •包含编码器和应变计测量的实验数据集。 •相比经典方法提高了准确性和泛化能力。 引言 并联运动学操作器（PKMs）是广泛采用于要求高精度、结构刚度和优越动态性能的应用中的机器人系统。其由多个互

  来源：Mechanism and Machine Theory

  时间：2026-09-02

• 硬质薄膜在软基体上的深度压痕与穿透

  •标度律确立了硬膜/软基底系统中的压痕机制。 •分机制压痕揭示了分层软物质的隐藏特性。 •临界穿透力和欧拉屈曲定义了一种基于力学的探针尺寸准则。 引言 软物质的穿透是自然系统和工程系统中常见的力学事件。它出现在皮肤穿刺、经皮给药和手术针插入，以及微尺度生物医学器件的植入中（

  来源：Journal of the Mechanics and Physics of Solids

  时间：2026-09-02

• 用于换热器结垢预测的动态沉积-去除机制约束神经网络

  摘要 换热器结垢会降低传热效率、增加流动阻力，并提高工业热系统的维护成本，使得准确的结垢预测对于状态监测和预测性维护至关重要。然而，结垢演变受耦合的沉积和去除过程控制，这些过程随热力状态、流动条件、流体性质和结垢状态而变化，这使得使用传统的固定参数模型难以描述。尽管经典的 K

  来源：International Journal of Heat and Mass Transfer

  时间：2026-09-02

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