• 利用轻量级区块链和自适应模型选择技术，实现安全且具备弹性的集群式联邦学习，以支持基于网络的医疗数据分析

  区块链增强的联邦学习架构在医疗数据分析中提升隐私保护与抗攻击性

  来源：ACM Transactions on the Web

  时间：2026-04-22

• 突破内容可寻址存储器的可扩展性瓶颈：一种用于大键关联搜索的概率论方法

  内容寻址存储器（CAM）在大输入密钥（>100位）场景下面临内存和能耗的扩展性问题，本文提出概率内容寻址存储器（P-CAM），通过哈希算法将高维输入压缩为固定长度指纹，实现内存需求与密钥长度解耦，同时保持常数查询延迟。实验表明，在384位密钥处理时，P-CAM相比传统确定性CAM节省85%资源。虽然引入可控误匹配率，但可通过约束条件实现确定性操作。该架构首次将指纹式概率数据结构作为CAM核心存储机制，拓展了概率计算在内容寻址领域的应用。

  来源：ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems

  时间：2026-04-22

• 基于频率特征交互与非局部相似性先验的图像压缩方法

  本研究提出结合频率特征交互与跨通道相似性先验的新型图像压缩方法，通过交替使用空间和通道自注意力机制提取多尺度特征，并设计动态融合模块和双变压器熵模型优化特征交互，在多个数据集上验证了压缩性能的显著提升。

  来源：ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications

  时间：2026-04-22

• SVGS：通过高斯散布技术实现从单视图到三维对象编辑的转换

  文本驱动3D场景编辑中，针对隐式3D表示（如NeRF）存在的处理速度慢、控制区域受限及多视图编辑结果不一致问题，提出基于3D Gaussian Splatting的单视图编辑方法SVGS。该方法通过筛选多视图中最一致的视角进行编辑，结合稀疏Gaussian Splatting提升效率，实验证明其在编辑能力和处理速度上均优于现有基线方法。

  来源：ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications

  时间：2026-04-22

• 通过统一编译接口共同探索硬件加速与张量程序的优化方法

  加速器设计框架BACO通过多级抽象实现硬件与软件协同优化，采用可微分性能模型自动探索加速器设计点，结合高效重要性评估策略同步优化多层参数，实验表明其性能优于现有状态-of-the-art方案及人工调优版本。

  来源：ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems

  时间：2026-04-22

• FUILT-S：全芯片ILT技术，结合统一边界修复（Unified Boundary Healing）与SRAF协同优化（SRAF Co-Optimization）

  针对极紫外光刻中Inverse Lithography Technology（ILT）的计算开销大、边界缝合问题及亚分辨率辅助特征（SRAFs）优化不足的挑战，提出FuILT-S框架。通过多级分区策略、梯度融合技术及与主布局协同优化的SRAF生成模块，有效解决了全芯片制造中的边界缝合和效率问题，实验验证其效果及泛化能力。

  来源：ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems

  时间：2026-04-22

• 为集中式医疗系统设计：以胰腺癌诊断与人工智能整合为例的社会技术案例研究

  胰腺癌集中化护理模式通过整合分布式专家、临床数据与技术基础设施提升诊断可靠性，但面临效率、标准化及权威性挑战。研究揭示了社会技术系统理论在跨机构协作中的应用价值，为AI辅助诊疗提供实践路径。

  来源：ACM Transactions on Computing for Healthcare

  时间：2026-04-22

• 一种基于H∞优化的强化自适应VSG控制方法，用于提升以光伏发电为主的电力系统的整体稳定性

  虚拟同步发电机（VSG）参数优化与自适应控制策略研究|光伏并网系统|小信号振荡抑制|H∞优化方法|电力系统稳定性分析

  来源：IEEE Transactions on Power Systems

  时间：2026-04-22

• 利他主义聚合器：一种以社区为导向的能源资源聚合与管理方法，应用于配电系统

  本文提出利他聚合器（AA）框架，通过参与批发电力市场与储备市场优化收益分配，实现社区能源负担基尼系数从0.444降至0.135，同时保持最短回收期和最低电价，验证了利他机制在提升社区能源公平性及经济效率中的有效性。

  来源：IEEE Transactions on Power Systems

  时间：2026-04-22

• 基于机器学习的缓存与分层技术在现代数据存储系统中的应用：综述

  现代数据存储系统采用多级缓存和分层存储优化性能与成本，传统策略难以适应动态访问模式，机器学习通过预测优化缓存 eviction、admission、prefetching 和存储迁移策略，显著提升命中率与降低延迟，同时提供可扩展的存储解决方案。本文综述 ML 在缓存和分层管理中的应用，分析理论框架、基准模型及评估指标，探讨未来研究方向。

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-04-22

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