• 在高能物理实验中，利用Lorenzetti Showers框架进行能量校准的机器学习方法

  摘要： 在高能物理实验中，准确的能量校准对于提高触发级别决策能力以及增强涉及电子和光子最终态的事件选择至关重要。原始的能量测量结果常常受到堆积效应、电子噪声和探测器非线性的影响，这些因素会引入系统偏差，从而降低信号质量。本文利用Lorenzetti Showe

  来源：IEEE Transactions on Nuclear Science

  时间：2026-04-23

• 基于占空比的模型预测流量控制方法，结合直接开关状态选择技术，用于感应电动机驱动系统

  本文提出了一种低复杂度的模型预测式通量控制（MPFC）方案，用于感应电动机驱动。该方案在实现基于占空比的传统MPFC的纹波减少效果的同时，降低了计算负担。逆变器的开关状态直接从三相系统中获得，该系统可以通过补偿每相定子磁通量的误差来确定逆变器的开关状态；相邻的有效向量通过一位逻辑

  来源：IEEE Transactions on Industrial Electronics

  时间：2026-04-23

• 基于共形器的非线性补偿技术在相干光纤传输系统中的应用

  摘要：光纤的非线性失真是高速相干光传输系统中的一个主要限制因素，它限制了系统的传输距离和容量。减轻这些影响的方法包括数字信号处理和机器学习。虽然循环神经网络（RNN）效果显著，但其序列处理方式限制了并行化，不太适合高速硬件应用。基于变换器的非线性补偿（TRN-NLC）模型通过并

  来源：IEEE Open Journal of the Communications Society

  时间：2026-04-23

• 综述：利用人工智能识别氡异常作为地震前兆：方法与性能的系统性评估 Félix Díaz, Nhell Cerna, Rafael Liza, Bryan Motta

  摘要长期以来，氡一直被研究作为潜在的地震前兆，但其解释仍然受到气象、水文和仪器变异性的挑战，这些因素可能会产生与构造过程无关的表观偏差。本综述综合了人工智能在基于氡的地震前兆研究中的应用，特别强调了异常检测和氡与地震活动关联性的评估。遵循PRISMA指导的工作流程，我们在Scop

  来源：Geosciences

  时间：2026-04-23

• 基于改进的人工势场方法和模糊模型预测控制的车载障碍物避让控制研究 刘秋生、 宋志良、 徐晓宇、 王健、 Joan P. Lazaro

  **摘要** 为了解决智能车辆在结构化道路上的紧急避障问题，本文提出了一种集成规划与控制方法，该方法将改进的人工势场（APF）与模糊模型预测控制（MPC）相结合。与直接的APF + MPC组合不同，规划层引入了制动距离阈值、有效的障碍物影响边界以及正弦形状因子，以重塑障碍物排

  来源：Vehicles

  时间：2026-04-23

• 一种用于评估超音速民用飞机概念设计中变周期发动机效益的MDAO方法 杨超、余雄清

  摘要：可变循环发动机（VCE）是应对下一代超音速民用飞机面临的经济和环境挑战的关键技术。本文提出了一种多学科设计分析与优化（MDAO）方法，用于定量评估VCE在超音速民用飞机概念设计中的潜在优势。该方法将传统混合流涡轮扇发动机（MFTF）和带有核心驱动风扇级（CDFS）的双旁路V

  来源：Aerospace

  时间：2026-04-23

• SICABI：基于对称性信息的随机建模方法——通过主导周期平稳性和递归自适应参数密度估计 作者：Daniel Canton-Enriquez、Jorge-Luis Perez-Ramos、Selene Ramirez-Rosales、Luis-Antonio Diaz-Jimenez、Ana-Marcela Herrera-Navarro、Hugo Jimenez-Hernandez

  摘要 城市环境中的风动力学表现出非平稳性和显著的空间变异性，当假设单一的全局分布时，这使得随机建模变得复杂。本文讨论了在局部层面上使用SICABI（一个两阶段框架）在准平稳状态下降风密度的估计方法：（i）通过谱功率分析进行平稳区域识别（ISR），为每个位置

  来源：Symmetry

  时间：2026-04-23

• 一种基于DACO-XGBoost方法的快速电梯制动性能评估技术 姜叶峰、 李东鑫、 苏万斌、 易 cannan、 李凯、 沈伟、 徐树龙

  摘要：为了解决高速电梯在125%额定载荷下行制动测试中劳动强度高以及测试结果准确性低的问题，本研究提出了一种基于动态蚁群优化–极端梯度提升（DACO-XGBoost）的数值模型驱动评估方法，用于评价电梯的制动能力。首先，为了克服由于制动分析期间测量样本不足导致的预测精度有限的问题

  来源：Actuators

  时间：2026-04-23

• 深度强化学习引导的生物启发式主动流动控制技术：用于具有扑翼翼形的无人机实现实时干扰抑制 作者：萨达姆·侯赛因（Saddam Hussain）、穆罕默德·梅索迪（Mohammed Messaoudi）、努曼·阿巴西（Nouman Abbasi）和徐大俊（Dajun Xu）

  摘要 扑翼无人机（FWDs）由于其紧凑的尺寸以及在复杂和不稳定的气流环境中运行，面临着显著的空气动力学和稳定性挑战。对鸟类飞行的研究揭示，猎鹰和其他猛禽会主动调整其隐秘羽毛以减轻阵风并保持稳定飞行。受此机制的启发，本研究提出了一种基于游隼设计的主动流控单元（AFCU），并结合了基

  来源：Actuators

  时间：2026-04-23

• LLM预测人类行为：一种基于BERT的方法，用于从在线内容中检测尽责性人格特征

  阿南·纳兹 | 希克玛特·乌拉·汗 | 阿卜杜拉·阿尔哈比 | 瓦埃勒·阿洛萨伊米 | 阿里·达乌德 | 穆扎米尔·艾哈迈德 巴基斯坦旁遮普省萨尔戈达大学信息技术系 **摘要** 深度学习的进步显著改变了自然语言处理（NLP）领域，使机器能够以惊人的准确性理解和分析

  来源：Acta Psychologica

  时间：2026-04-23

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