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基于MASAC和匹配算法的多智能体周边防御方法 黄博敏(Bomin Huang)、 谭慧慧(Huihui Tan)、 张双(Shuang Zhang) 林世伟(Shiwei Lin)
摘要 为了解决多智能体系统的边界防御问题,本文提出了一种基于局部观测匹配的解耦策略,以克服传统多智能体强化学习(MARL)中的维度灾难和收敛困难。该策略将边界防御算法分
来源:Actuators
时间:2026-05-02
综述:针对高性能难加工复合材料的超高速切削技术综述 邹俊杰、 唐坤、 陈峰军、 王文涛、 罗远强、 唐卫东、 毛聪、 胡永乐
摘要 超高速切削(UHSC)作为一种变革性的制造技术应运而生,旨在克服与高性能难加工复合材料(HPDMCs)相关的长期加工难题。这些材料包括基于硅的材料、金属基复合材料以及碳纤维增强聚合物,在航空航天和高端设备等战略领域
来源:Machines
基于FMEA的选择性多保真建模方法,用于计算效率高的数字孪生故障检测 作者:Euicheol Shin、Seohee Jang、Seongwan Kim、Chan Roh、Heemoon Kim、Jongsu Kim、Daehong Lee 和 Hyeonmin Jeon
摘要 自主导航技术已在汽车和航空领域得到广泛应用,显著减少了人为错误导致的事故和运营成本。然而,由于传统推进系统的复杂性,其在海事系统中的应用仍然有限。电动推进船舶具有明确的系统边界和可获取的运营数据,为自主导航提供了一个有前景的平台。在这项研究中,我们提出了一个基于FMEA(故
基于机理驱动的正向设计方法与干摩擦阻尼器的实验验证:用于涡轮叶片振动控制 穆勤勤(Mu Qinqin)、 严群(Yan Qun)、 杭超(Hang Chao)和 陈永辉(Chen Yonghui)
摘要 为了阐明涡轮叶片平台干摩擦阻尼器的阻尼机制并优化其设计参数,本研究建立了一个二维的全球-局部统一滑动干摩擦阻尼模型。该模型全面考虑了叶片的弯曲-扭转耦合振动特性以及阻尼器的双态行为,包括粘滞和滑动阶段。采用结合有限元方法和自主研发程序的迭代求解策略,模拟了装有阻尼器的涡轮叶
针对轻量级无线传感器网络,设计并实现了基于系统迭代与同步模型的数据加密技术 作者:Angelica Cordero-Samortin、Jennifer C. Dela Cruz 和 Renato R. Maaliw
摘要:随着无线传感器网络(WSNs)对资源有限设备的轻量级、高效和安全加密技术的需求不断增加,传统算法因计算量庞大而变得不切实际。本研究提出了一种基于混沌理论的加密算法,适用于传输短数据,采用Lorenz系统和Euler方法进行计算,并结合了基于数据阵列的同步模型。该算法在密文中
来源:Electronics
重新审视基于CNN的帕金森病分类方法(应用于DaT-SPECT图像):训练协议的作用 Denis Chegodaev, Lilies Handayani, Ray Steven, Takayuki Shibutani, Kenichi Nakajima, Kenji Satou
摘要:帕金森病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,多巴胺转运体单光子发射计算机断层扫描(DaT-SPECT)被广泛用于支持临床诊断。最近基于卷积神经网络(CNN)的研究在DaT-SPECT数据集上报告了较高的分类准确性。然而,网络架构和训练协议设计对这些结果的相对贡献仍没有得到充
基于YOLO检测和深度测量的3D定位技术的视觉引导精确工具对准与移动操纵器的目标接触 戴彦彦(Yanyan Dai)和李基东(KiDong Lee)
摘要 精确对齐和目标接触是工业检测和柔性制造中移动操作器的重要任务。然而,由于移动基座定位的累积误差、感知噪声和校准不确定性,要在导航后实现高精度仍然具有挑战性。本文提出了一种基于视觉的移动操作器精确对齐框架,该框架使用单个前置RGB-D相机。该方法结合了
混合键合堆栈等效电路的建模方法 高建业、 王梦军、 吴建飞
摘要 高密度3D集成中混合键合堆栈的有限元建模(FEM)存在计算负载过重和仿真时间过长的问题。为了解决这一关键技术瓶颈,本文提出了一种基于多层结构的解析性集总-分布等效电路模型。该模型结合了重分布层(RDL)的寄生效应和金属-绝缘体-半导体(MIS)的耗尽
MSHE-SE:一种针对软错误的多层时空加固框架及评估方法 作者:王卓莉(Zhuoli Wang)、赵向宇(Xiangyu Zhao)、王硕(Shuo Wang)、田春生(Chunsheng Tian)、周静(Jing Zhou)、张耀伟(Yaowei Zhang)、冯汉旭(Hanxu Feng)以及陈雷(Lei Chen)
摘要:随着基于SRAM的FPGA在多种应用场景中的广泛部署,FPGA的软错误抗扰能力变得至关重要。为了减少错误,当前的主流技术要么会产生显著的性能、功耗和面积(PPA)开销,要么表现出不足的容错能力。为了解决这种容错性与PPA之间的权衡,本研究在三层模块冗余(TMR)实现中减少了
利用基于比特币挖矿的虚拟储能框架实现电压恢复,构建具备量子加速技术的数字孪生模型,以增强智能电力系统的网络韧性,抵御虚假数据注入的网络攻击 作者:Ehsan Naderi
摘要 随着气候变化,森林和草地火灾变得越来越严重,对生态系统和人类安全构成了重大威胁。由于复杂的时空动态和异构数据源,使用遥感数据进行准确的野火预测仍然具有挑战性。为了解决这个问题,本研究提出了一个混合深度学习框架,该框架结合了U-Net和注意力增强的双向
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