• HSGR-LungNet：一种异构空间图推理方法，用于基于CT图像的3D点云分类，可识别肿瘤相关病变、感染相关病变以及非病变肺部组织

  • CT 病变被表示为具有病变意识的 3D 点云。 • 异构图模型描述了病变、边界和肺部上下文。 • 自适应融合将局部几何结构与空间拓扑结合在一起。 • HSGR-LungNet 在五个 CT 数据集上提高了准确性和鲁棒性。 **引言** 肺肿瘤和肺部感染是

  来源：Information Fusion

  时间：2026-10-03

• 在Grassmann流形上进行的高鲁棒性元学习方法，用于工业机器人的少量样本故障诊断

  • 在具有任务自适应阻尼的Grassmann流形上提出了一种新的距离度量NADD。 • 构建了能量阈值原型，以实现稳健的类别表示。 • 开发了一种抗噪声的元学习网络，用于少样本故障诊断。 • 在严重噪声条件下，所提出的方法优于多种最先进（SOTA）方法。 **引

  来源：ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING

  时间：2026-10-03

• 构建社会创新相关成果基准指数：一种应用于欧洲各国的比较诊断方法

  •开发了一个国家级诊断框架，用于对欧洲社会创新相关成果进行基准比较。•SIROBI 结合了四个以文献为基础的成效支柱和共同的使能指标。•利用 ALPAS、RAWEC、L-MABAC 和 Borda 聚合方法生成了共识排名。•结果显示，欧洲各国之间跨国差异稳定，但成效支柱分布不

  来源：TECHNOLOGY IN SOCIETY

  时间：2026-10-03

• 不确定性下的协作确定性：物理气候风险、协作网络重构与企业数字化技术创新

  •物理气候风险促进企业数字技术创新 •气候风险重塑合作伙伴的数量、类型多样性和地理覆盖范围 •更广泛的合作伙伴搜寻和知识多样性是关键创新路径 •单纯的地理扩张并不能显著促进数字创新 •风险感知和地理多元化下效应更强 引言 在数字技术快速演进且日益融合的背景下，数字技术创新

  来源：TECHNOLOGY IN SOCIETY

  时间：2026-10-03

• 在风险环境下，利用人工智能增强的动态能力推动数字创新：揭示预测性洞察机制与不确定性吸收策略

  `` • 人工智能的感知、捕捉和重构能力增强了预测洞察力 • 仅凭预测洞察力无法建立战略性的不确定性吸收能力 • 不确定性吸收能力推动创新韧性，而非即时绩效 • 对创新风险的感知增强了预测洞察力与不确定性吸收之间的联系 • 没有组织机制，线性

  来源：TECHNOLOGY IN SOCIETY

  时间：2026-10-03

• 自适应非局部神经DIC：利用神经卷积重建技术，实现对局部变形和不连续性现象的高保真度、高精度和高效率测量

  •图像残差共同驱动位移恢复和网格重新定位。•节点-补丁重建不增加全局位移变量。•位移跳变通过有限宽度的连续过渡来近似。•局部基准测试显示了准确性-变量数量平衡的改善。•真实的扫描电子显微镜（SEM）图像显示出更清晰的表面滑移带位移过渡。 引言 理解变形集中在何处、如何演变以及何

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PLASTICITY

  时间：2026-10-03

• 基于多属性融合上下文选择的PPVO可逆数据隐藏方法

  • 提出了一种基于PPVO的可逆数据隐藏自适应预测框架 • 开发了一种面向智能上下文选择的多元属性融合策略 • 设计了一种低复杂度的高效二维映射优化方法 • 验证了相比最先进方法，嵌入性能有所提升 **引言** 随着移动互联网、云计算和社交媒体的快速发展，数字图像已成为信

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-10-03

• 对LiMn2O4电极在充电状态控制下的稳定性的分析研究：该研究针对从废旧锂离子电池废水中通过摇椅电化学方法回收锂的过程中进行了探讨

  • 研究了一种由片上系统（SoC）控制的摇椅式电化学系统，用于从实际的废旧电池废水中回收Li+离子。 •

  来源：Desalination

  时间：2026-10-03

• 采用两种计算机建模方法进行宫颈体模剂量分布的质量保证

  **摘要** - 比较了两种用于三维体模计算建模的几何方法。 - 一种模型基于网格型表面，另一种使用Macrobodies。 - 使用蒙特卡洛方法计算放置在体模内放射致色膜中的吸收剂量。 - 表面网格模型显示出更高的剂量测定精度。 --- **引言** 高剂量率（HD

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2026-10-03

• 推进第一人称视角视频对话：一种基于上下文推理的方法与新基准数据集

  自我视角视频推理能力对于推动第一人称可穿戴设备的开发至关重要。然而，大多数现有的自我视角视频理解任务仅限于单实例文本输入，忽视了模型在整个视频时长内对上下文进行推理的能力。为弥合这一差距，我们提出了一项名为自我视角视频对话（Egocentric Video Dialogue）

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

  时间：2026-10-03

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