• 基于仅幅度测量的1比特RIS单元素级联信道响应的空中提取方法

  摘要：可重构智能表面技术作为一种通过软件控制被动反射元件来动态调节电磁波传播的关键技术，近年来得到了快速发展。获取各个元件的级联信道响应对于确保RIS能够按预期工作至关重要，这有助于其在传感、通信和定位等领域实现新应用。本文提出了一种全新的无需现场调试即可获取级联信道响应的方法，

  来源：IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters

  时间：2026-06-22

• CurvFed：无需考虑人口统计特征的、基于曲率对齐的公平联邦学习方法

  摘要AI总结要查看此由AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要现代的人体感知应用通常依赖于分布在不同用户和设备上的数据，而隐私问题使得集中式训练难以实现。联邦学习通过允许在不暴露原始数据或属性的情况下进行协作式模型训练，解决了这一难题。然而，在此类环境中实现公

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2026-06-22

• 基于分解特征表示与语义增强方法的传感器驱动活动识别领域泛化

  摘要AI总结要查看此由AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要领域泛化技术为解决基于传感器的人体活动识别中的分布偏移问题提供了有希望的解决方案。尤其是传感器数据增强方法受到了广泛关注，其目的是生成更多样化的特征表示，从而让模型具备跨不同领域的不变性。然而，现有

  来源：Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies

  时间：2026-06-22

• 利用票务数据进行交通站点时空聚类：降维技术与元启发式优化方法的整合

  尼什塔·拉瓦特|阿米特·阿加瓦尔 印度北方邦哈里德瓦尔鲁尔基印度理工学院数据科学与人工智能梅赫塔家族学校，邮编247667 摘要 本研究提出了一种用于时空数据的集成聚类框架，该框架考虑了诸如占用率、空间坐标以及时间使用模式等多种特征，以识别功能上相似的公交站点群。该

  来源：Big Data Research

  时间：2026-06-22

• 印度东部电力行业实现净零排放的最低成本替代路径建模——自下而上的方法

  阿里吉特·穆克吉|索里什·查特吉|阿努帕姆·德布萨卡尔|苏迪普塔·德印度加尔各答贾达普大学全球变化研究项目，邮编700032摘要本文基于印度东部地区，探讨了低碳和零碳替代能源转型方案，旨在减少对煤炭的过度依赖。该次国家层级模型依据不同的技术和经济参数及约束条件，分析了多种脱碳方案

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-06-22

• 基于LLM优化滑动窗口与动态贝叶斯网络的暴雨灾害链动态预测方法研究

  摘要

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-06-22

• IES 2025产业论坛：连接创新、产业与影响力 [产业活动新闻]

  摘要部分为会议报道性质文本，非研究性论文摘要，以下为该报道核心内容的中文翻译：提供可能包含新闻、综述或技术短讯的社会信息，这些内容应能引起从业者和研究人员的兴趣。IEEE工业电子学会（IES）第51届年会（IECON 2025）的产业论坛于2025年10月14

  来源：IEEE Industrial Electronics Magazine

  时间：2026-06-22

• 客座社论：存内计算（IMC）：从技术到应用

  当前计算机体系结构正处于关键十字路口，传统基于互补金属氧化物半导体（CMOS）的算力提升路径遭遇多重瓶颈。过去四十年，计算系统性能年增速从20–50%降至近年的3%，而人工智能（AI）等复杂应用对高性能、低功耗的需求持续攀升，形成尖锐矛盾。现有架构与器件同时面

  来源：IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems

  时间：2026-06-22

• 基于成本效益量子化学方法与基于性质的非绝热态构建的黄体素激发态建模

  黄体素类胡萝卜素在光合作用光捕获与生物系统光保护中发挥重要作用，然而由于其扩展的π共轭体系与多参考态特性，以可接受的计算成本准确描述其激发态仍具挑战性。本研究中，研究人员比较了DFT/MRCI（密度泛函理论/多参考组态相互作用）、FOMO–CI（浮动占据分子轨

  来源：Journal of Chemical Theory and Computation

  时间：2026-06-22

• 土壤质地类别(Soil Texture Classes, STCs)与景观特征的空间叠加分析：一种XGBoost增强的数字土壤制图(Digital Soil Mapping, DSM)方法

  摘要：土壤质地类别（STCs）可通过先估算颗粒级配（PSFs，即砂粒、粉粒和黏粒含量）进行数字制图。本研究旨在建立极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）模型，以估算0–50 cm土层深度PSFs的空间分布。研究人员

  来源：Artificial Intelligence in Geosciences

  时间：2026-06-22

知名企业招聘：