• 基于扩散增强的图对比学习与分层负采样技术在链接预测中的应用

  董婷婷|唐瑞|莫茜 宁夏大学信息工程学院，银川，750021，宁夏，中国 摘要 作为网络分析中的基本任务，链接预测对于智能推荐系统和城市交通流量预测等实际应用至关重要。本文提出了一种结合扩散增强图对比学习（DGCN）和分层负样本选择的链接预测方法。具体而言，我们的DGCN引入了

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-04-21

• 用于高维通信的时空编码超表面技术，支持偏振复用（OAM）、极化复用和频分复用

  **摘要** 近期在高维复用技术方面的进展使得通过轨道角动量、偏振和频分复用机制同时运行多个独立通信通道成为可能，所有这些技术都是在紧凑的时空编码超表面平台上实现的。这些发展为优化无线通信系统中的复用性能和提升信道容量提供了一种高效且简化的方法。在无线通信系统中，复用技术在有

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-04-21

• 双梳绝对测距技术成功应用于轨道任务

  **摘要** 搭载在“天舟九号”上的双梳式绝对测距载荷被送到了中国的天宫空间站，并在轨展示了在舱外环境中持续获取干涉图的能力。该系统能够以1千赫的更新频率实现13微米的精度，并在数月内保持稳定运行，为编队飞行和可部署天文台的可追溯空间计量学研究提供了有力支持。空间中的测量问题

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-04-21

• SR-Net：一种基于深度学习的异构点云配准方法

  摘要：由于传感器成像机制的差异以及获取图像时的条件限制，注册城市场景中异构点云的任务尤为具有挑战性。相关挑战包括大量异常值、点云密度相差数个数量级、点云之间的重叠率低、数据稀缺以及较大的旋转角度导致数据分布严重不匹配。这些问题给传统的点云注册方法以及基于深度学习进行特征提取的方法

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

  时间：2026-04-21

• SGFAM：用于通用机器人操控中密集形状匹配的语义和几何特征聚合方法

  摘要： 为了实现大规模的抛光或清洁等自动化流程，机器人必须能够在无需手动重新编程的情况下将学到的技能应用到新的物体上。对于需要工具与表面交互的应用来说，由于物体在形状和外观上的显著差异，将操作策略转移到新物体上是一个重大

  来源：IEEE Robotics and Automation Letters

  时间：2026-04-21

• 深度语义-注意力代理哈希技术结合粗到细的表示方法，用于多标签遥感图像检索

  摘要： 深度哈希技术因其快速检索和低成本而在遥感图像检索中得到广泛应用。然而，现有的多标签检索方法面临两个主要挑战：首先，输入样本像素通常包含不相关的背景信息，这会降低语义特征的表示质量；其次，传统的视觉变换器模型直接采用细粒度特征提取，这会产生冗长的序列并显

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

  时间：2026-04-21

• SFVEGNet：一种基于空间-频率视觉技术的边缘高斯协同融合网络，用于高光谱和多光谱图像融合

  摘要： 高光谱与多光谱图像融合（HMIF）旨在结合高光谱遥感图像（HSI）的高光谱分辨率和多光谱遥感图像（MSI）的高空间分辨率，以重建高分辨率的高光谱图像（HR-HSI）。然而，现有的基于深度学习的方法在模拟全局依赖关系以及联合优化空间域和频率域特征方面往往存在局限性。为了解

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

  时间：2026-04-21

• ALS教师：在遥感图像中进行半监督定向物体检测时的主动标签选择方法

  摘要： 在遥感场景中，半监督对象检测（SSOD）面临的主要挑战是在有限监督条件下，方向敏感的伪标签噪声会显著降低标签的可靠性。由于物体的任意旋转和复杂的空间分布，伪标签的准确性会大大降低。尽管SSOD在自然图像上取得了有

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

  时间：2026-04-21

• AQUADA-DTEC：基于课程学习的正常风力涡轮机运行中的热成像叶片异常检测技术

  摘要： 在不中断风力涡轮机正常运行的情况下检测叶片损伤对风电场的运营和维护具有重要的经济价值。本研究提出了一种基于课程学习的AI方法AQUADA-DTEC，该方法能够在不中断风力涡轮机正常运行的情况下准确且稳健地检测叶片异常。AQUADA-DTEC引入了一种基于Swin-Tra

  来源：IEEE Transactions on Industrial Informatics

  时间：2026-04-21

• 一种用于提高永磁电机电磁性能的径向外延伸永磁体悬垂技术

  摘要：本文提出了一种结构方法，旨在利用定子端部绕组产生的未使用空间，以提高电机的扭矩。为此，永磁体（PMs）被延伸到主动磁极堆之外，形成一个悬挑结构，从而增强定子磁通链接并提高扭矩输出。这使得可以设计出体积更小的电机，同时保持相同的扭矩输出，从而实现更高的扭矩/功率密度。所提出

  来源：IEEE Open Journal of Industry Applications

  时间：2026-04-21

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