• 一种基于图像的快速检测方法，用于通过多任务深度学习技术监测煤矿粉尘浓度和质量扩散情况

  煤矿粉尘多参数同步检测方法研究基于图像的多任务深度学习模型，提出共享层与Set Transformer层融合架构，实现总粉尘浓度、呼吸性粉尘浓度及粗/细/微粉尘质量分散的实时检测。通过图像预处理策略与多维特征库构建，结合自适应损失优化与Optuna超参调优，实验表明该方法在陕西煤矿井下平台测试中平均响应时间5.56秒，最大相对误差7.32%，满足工程实时性要求，为智能矿山粉尘监测提供新范式。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-11

• 通过连续令牌建模结合归一化流匹配合成技术实现语音联合修复与带宽扩展：一种简化的分析-合成流程

  语音修复与带宽扩展的流线化分析-合成框架，采用Transformer编码器实现退化波形到连续标记的映射，结合Flow Matching合成器重建高保真波形，有效处理非平稳噪声、带宽截断和频谱掩蔽等多重退化问题，模型轻量且性能接近大型生成模型。

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-03-11

• 适用于螺旋缠绕反渗透膜的现场实际加速老化测试方案：多尺度诊断方法与膜寿命终结判据

  反渗透膜在氯自由基排除条件下通过混合有机-无机污垢进行螺旋式加速老化，分析不同膜组件（24-mil与14-mil）的老化行为，确定以通量恢复率≤70%和盐透过率≥5pp下降为终老标准的多模式表征（FTIR/XPS/SEM/接触角）验证，建立与能耗/清洗成本相关的使用寿命预测模型。

  来源：Desalination

  时间：2026-03-11

• SARA：基于语义引导的对齐和区域自适应归一化的可控妆容转移技术

  化妆姿态不匹配的语义引导对齐与区域自适应归一化框架SARA通过不均衡最优传输构建密集语义对应，结合区域自适应风格归一化补偿特征损失，并采用渐进式融合模块实现细粒度妆容迁移，在公开数据集上验证优于现有方法。

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2026-03-11

• 利用基于人工智能的非散瞳眼底成像分析技术进行非接触式光学血压测量

  本研究利用UK Biobank数据集，开发基于深度学习的基金镜图像血压评估模型，结果显示收缩压MAE为9.81，舒张压MAE为6.00，R²分别为0.36和0.30，模型性能优于现有研究，有望为慢性高血压提供非侵入式评估工具。

  来源：BMJ Innovations

  时间：2026-03-11

• 针对任意物体的体积积分方程，采用张量列加速矩方法求解，且计算复杂度为对数级

  张量训练（TT）分解将矩量法（MoM）应用于全波和磁准静态散射问题的计算复杂度降至O(log²N)，通过全局高斯平滑优化几何处理，适用于任意形状和复杂材料分布的物体。

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2026-03-11

• SCANNER+：基于邻域的自增强方法用于交通速度预测

  交通速度预测对促进可持续高效运输系统至关重要，但长期预测面临时空交互复杂和模型可访问性差的挑战。本文提出基于社区的自丰富化方法，通过显式建模时空关联提升预测精度，在真实数据集上平均降低均方根误差4.10%。

  来源：ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems

  时间：2026-03-11

• StreamDedup：一种适用于分散存储的分布式内联去重技术

  高效数据压缩与去重技术，跨节点分布式流加速器设计，采用RDMA技术实现低延迟高吞吐量，单节点12.7GB/s吞吐量，10节点线性扩展，系统整合存储计算中间层。

  来源：ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems

  时间：2026-03-11

• SpaRAGraph：一种结合检索增强生成技术的空间推理方法

  空间知识检索增强大语言模型在空间推理任务中的应用研究。提出SpaRAGraph框架，通过空间-RDF数据转换捕捉邻近实体空间关系，构建图索引实现语义遍历，并在推理时动态检索相关时空上下文，提升模型对空间问题的分类准确率。开发了包含二分类、多分类和多标签任务的基准测试集，验证了框架在真实世界空间实体识别中的有效性。

  来源：ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems

  时间：2026-03-11

• 一种开源方法，利用AMD Ultrascale+ FPGA来模拟ASIC存储单元中的瞬态故障

  FPGA作为ASIC原型验证平台时，针对寄存器和片上RAM的位翻转故障注入存在挑战。现有基于部分运行时重配置（RTR-FFI）方法无法有效覆盖这些故障，因需协调多块配置存储器位且映射关系不明。本文实验性构建了现代AMD Ultrascale+ FPGA的配置位映射模型，提出增强型RTR-FFI方法论，并升级开源工具BAFFI实现支持。通过对比软核处理器MC8051和NOEL-V的仿真验证，证明了方法的有效性。

  来源：ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems

  时间：2026-03-11

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