• 在微控制器上利用超维计算和共形预测技术实现高效且具备不确定性感知能力的人类活动识别

  摘要在本文中，我们解决了可穿戴人体活动识别（HAR）中的一个核心挑战，即如何从惯性传感器数据中识别日常生活和运动活动：在延迟、RAM和能源都受到严格限制的微型控制器上提供可靠且可解释的不确定性信息。现有的嵌入式方法要么校准softmax置信度，这种方法虽然成本低廉，但在传感器位置

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 在工程项目中，利用人工智能和基于知识的计算方法来获取岩体特征参数

  摘要随着以交通隧道、市政公用隧道和水力隧道为代表的地下建设的不断发展，准确感知隧道掘进机（TBM）前方岩体质量对于确保施工质量和提高施工效率至关重要。在过去5年中，利用机器学习和其他人工智能（AI）算法预测岩体质量逐渐成为研究热点。然而，原始的TBM隧道数据量庞大且噪声较多，仍存

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 利用YOLO模型和抗光照干扰的预处理技术，提升海上搜救中对救生衣的检测能力

  摘要海上搜救（SAR）行动常常面临搜索区域广阔、能见度低以及光照条件极端的挑战，尤其是在夜间任务中。本研究探讨了利用计算机视觉和物体检测算法来自动化救生衣检测并提高SAR效率的方法。为了解决缺乏特定领域数据集的问题，研究人员开发了一个包含多种类型救生衣的定制图像数据集。研究采用了

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• AdaptiveFrequencyNet：一种基于可学习频率分解和跨尺度注意力融合的长期时间序列预测方法

  摘要长期时间序列预测需要同时考虑不同时间尺度上的变化以及持续的时间依赖性。现有的频率分解方法在一定程度上解决了多尺度建模问题，但存在固定频率分解、特征融合过于简单以及跨尺度交互不足的问题。固定的频率划分还可能导致预测分布偏离输入尺度，从而影响长期预测的一致性。我们提出了Adapt

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 一种基于网络的方法来模拟火山的休眠期

  摘要火山喷发持续时间和两次喷发之间的休眠时间的全球分布呈现出广泛且不均匀的形态。统计分析表明，这两种分布在中等到长时间尺度上可能都呈现出幂律分布特征。这种无尺度行为可能是火山系统自组织到临界状态的表现。在本文中，我们在之前关于岩浆通过多层管道上升的模型基础上进行了改进，该模型成功

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 采用不等簇划分和簇头轮换优化技术的节能无线传感器网络

  摘要在采用多跳路由协议的无线传感器网络（WSN）中，能量空洞问题是一个重大挑战。靠近基站（BS）的节点由于数据流量较大，通常会消耗更多的能量，从而导致网络能量更快地耗尽，并在基站附近形成能量空洞。为了解决这个问题，本文提出了一种解决方案，即在非均匀网格簇中引入移动数据收集器（MD

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 采用激光定向能量沉积技术在原位合成的TiN/Ti6Al4V复合材料的摩擦与磨损行为

  摘要采用激光定向能量沉积（LDED）技术，在氮气辅助的原位合成条件下制备了Ti6Al4V钛合金及TiN/Ti6Al4V复合材料。研究了两种制备工艺：一种是在混合氮-氩气氛中直接沉积（TS样品）；另一种是在纯氮气氛中通过氮气辅助重熔（TR样品）。在室温和300°C下进行了干摩擦试验

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-11

• 利用机器学习技术，融合Sentinel-2光谱数据与气象数据，对墨西哥潮湿热带地区的大规模甘蔗田生物量进行预测

  摘要 由于依赖于破坏性、劳动密集型且空间受限的田间测量方法，甘蔗系统的产量估算在热带地区仍然是一个主要挑战。尽管遥感技术已被广泛用于作物监测，但当仅使用光谱信息时，其预测性能往往受到限制。本研究提出了一种数据融合框架，将

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-06-11

• 应用队列数据解读共病中的高阶依赖关系：一种偏信息分解(Partial Information Decomposition, PID)方法

  在共病(multimorbidity)背景下，临床特征极少单独作用：症状、体征与行为构成相互依存的系统，其对机体功能的影响常须多个特征联合考量才能显现。研究人员引入一套开放、可复用的分析流程，利用双变量偏信息分解（bivariate Partial Infor

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-06-11

• 基于空间特征与TabNet-DFWL的鱼类摄食强度评估方法

  准确评估鱼类摄食强度对于及时了解摄食需求、动态调整投喂策略以及降低水产养殖成本具有重要意义。然而，现有方法往往依赖于无法捕捉细微饱食度动态变化的表层视觉特征，导致可靠性受限。为解决该问题，本研究提出了一种基于空间特征与动态特征权重层TabNet（Tabular

  来源：Fishes

  时间：2026-06-11

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