• ShipGen：通过基于布局条件的扩散式数据增强技术提升遥感船舶检测能力

  ``` 摘要： 合成孔径雷达（SAR）在遥感领域中发挥着关键作用。由于标注数据有限这一常见问题，数据增强常被用来提升检测器的性能。然而，大多数增强方法仅限于几何变换、“复制粘贴”或图像修复，这些方法受到严格约束，导致目标和背景的多样性不足。为了解决这一问题，我们提出了一种基于多阶

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-05-15

• IEHS中用于单元承诺的稳定弯曲分解方法

  摘要： 电力系统与区域供热系统（DHS）的整合可以提高电网的灵活性，促进可再生能源的采用，并有助于实现碳中和。在集成的电力和热力系统（IEHS）中，分布式单元调度问题（UC）至关重要，因为电力系统（EPS）和DHS通常由不同的实体管理。尽管Benders分解（BD）可以在保护隐

  来源：CSEE Journal of Power and Energy Systems

  时间：2026-05-15

• 将测量相关性纳入电力系统状态估计中，采用泰勒级数方法

  摘要：本文提出了一种将测量依赖性纳入电力系统状态估计过程的新方法，该方法基于泰勒级数。与蒙特卡洛模拟或其他方法（如点估计技术或无迹变换）不同，所提出的方法能够推导出处理后测量数据的一阶和二阶统计量（方差和协方差）的解析闭合形式表达式。这些表达式明确考虑了由测量链引入的相关性，特

  来源：CSEE Journal of Power and Energy Systems

  时间：2026-05-15

• 一种用于电气化铁路-电网混合异构耦合系统的流动模型及其线性化方法

  摘要：在山区，牵引负荷构成了一个依赖可持续能源的长期脆弱电力网络的的重要组成部分。在这种情况下，牵引电力供应系统与电力网络之间的互动变得越来越显著。集成功率流计算（PFC）方法及其线性化模型对于电力网络-牵引网络（TN）的联合规划至关重要。然而，目前关于电动动车组（EMUs）端

  来源：CSEE Journal of Power and Energy Systems

  时间：2026-05-15

• 通过一维流形线性化和二维可分离恢复技术实现离网单快照UPA AoA系统

  摘要：针对单次快照和高度动态的场景，我们研究了使用均匀平面阵列（UPAs）进行到达角（AoA）估计的方法。我们提出了两种基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的离网方案：一种是一维离网SBL，它从粗网格开始，对阵列流形进行一阶线性化处理，在统一框架内同时估计稀疏角谱和离网偏移量，并通过期

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing

  时间：2026-05-15

• 2025年光子学突破：基于微梳技术的高精度FMCW激光雷达

  摘要：光检测与测距（LIDAR）已成为自主技术中不可或缺的工具。频率调制连续波（FMCW）LIDAR因其相干检测特性而成为一种重要的LIDAR类型。然而，对于当前的激光技术来说，同时实现具有大扫描带宽、高调制频率和线性扫描特性的可调谐激光器是非常困难的。在最近的研究中，我们通过使

  来源：IEEE Photonics Journal

  时间：2026-05-15

• 太赫兹智能反射表面的时空调制技术：用于混合模式光场调制（OAM）波束成形及双点近场聚焦

  摘要：太赫兹（THz）超表面位于微波和光学领域之间的独特频谱位置，实现了亚毫米级电磁控制与非电离相互作用的精密平衡。尽管THz频段的高频特性本身支持高精度传感，但由于许多现有系统依赖于静态光学和不可灵活的波前控制，因此仍存在显著的知识空白。本研究提出了一种基于仿真的框架，用于开

  来源：IEEE Photonics Journal

  时间：2026-05-15

• RLSR：一种基于强化学习的段路由技术，用于支持服务质量（QoS）要求的软件定义网络

  摘要：流量路由对于互联网的高效运行至关重要。随着网络流量的增长，需要自适应和智能的路由算法来满足各种服务质量（QoS）要求。基于强化学习（RL）的路由方法在性能上优于传统方法。在这项研究中，我们提出了一种基于RL的段路由算法（Segment Routing，简称RLSR），这是

  来源：IEEE Transactions on Machine Learning in Communications and Networking

  时间：2026-05-15

• RSO-YOLO：基于参数重置和浅层特征增强的交通标志检测方法

  摘要：交通标志检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键任务。然而，现有的检测方法在准确性和推理延迟之间难以达到有效的平衡，尤其是在需要检测小目标物体和实现实时性能的应用中。为了解决这一挑战，本文提出了一种改进的基于YOLO的交通标志检测方法，称为RSO-YOLO。该方法通过优化网络

  来源：IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems

  时间：2026-05-15

• 一种轻量级的电缆驱动髋部助力外骨骼，采用基于VAE-CTNet的髋部轨迹预测控制技术

  摘要：在下肢动力辅助外骨骼（LLPaE）中实现高效的人机交互，关键依赖于基于精确轨迹预测（TP）的控制。然而，传统的数据驱动TP方法通常需要大量数据集，并且在数据稀缺的情况下泛化性能有限。在这项研究中，我们开发了一种轻量级的电缆驱动LLPaE，名为Nu-HPaE，它通过电机驱动的

  来源：IEEE Sensors Journal

  时间：2026-05-15

知名企业招聘：