• 具有时变延迟的分式线性系统的事件触发镇定：基于Halanay不等式的方法

  施雨楚|杜菲菲|张世龙 中国西北农林科技大学理学院，杨凌712100 摘要 本文研究了具有时变延迟的分数阶线性系统的稳定性问题。首先，利用Mittag-Leffler函数的次乘性，构建了一个包含具有Mittag-Leffler衰减特性的扰动项的新分数阶Halanay不等式。其次，

  来源：Applied Mathematics and Computation

  时间：2026-02-21

• 时变随机微分方程的随机θ方法的强收敛性与Mittag-Leffler稳定性

  陈静伟|叶军|陈金文|王志东 中国北京清华大学姚期智数学科学中心，邮编100084 摘要 本文提出了一种新的α参数化框架，用于求解时变随机微分方程（TCSDEs），并将收敛速率与底层随机过程的驱动参数明确联系起来。在理论上，我们利用Mittag-Leffler函数得到了逆α稳定

  来源：Applied Mathematics and Computation

  时间：2026-02-21

• 基于动态事件触发的滑模控制方法在具有多节点随机通信协议的T-S模糊开关系统中的应用

  赵海娟|王文迪|何伟 中国山东省青岛市266520，青岛科技大学信息与控制工程学院 摘要 本文研究了结合动态事件触发机制与多节点随机通信协议的Takagi-Sugeno（T-S）模糊切换系统的滑模控制问题。为节省通信资源，文中引入动态事件触发机制来调控从被控对象到控制器的数据传输

  来源：Applied Mathematics and Computation

  时间：2026-02-21

• 一种关于替代的模态方法

  余新图|苏贾塔·戈什|刘芬荣|李大柱美国普林斯顿大学计算机科学系摘要替换在众多领域中起着至关重要的作用，从分析社会舆论的动态、进行数学计算到开展博弈论分析。在许多情况下，考虑一步替换往往就足够了。然而，对于更复杂的情形，迭代替换则变得不可或缺。本文的主要目标是研究能够模拟单步替换

  来源：Annals of Pure and Applied Logic

  时间：2026-02-21

• 基于LEO技术的多GNSS/多频率组合实时运动学定位

  杨森|潘立|张亮|吴志远|袁京凯|魏明宝|吴美芳|王侃|舒宝|黄关文|张勤中国西安长安大学地质工程与测绘学院，邮编710054摘要：中国计划于2035年前部署新一代北斗系统，该系统将由高轨、中轨和低轨卫星组成的混合星座构成，以此提升定位精度、收敛速度及抗干扰能力。目前尚未充分研究

  来源：Advances in Space Research

  时间：2026-02-21

• 从微观力学到结构预测：单元格构型在直接FE2方法分析单向复合材料横向裂纹中的作用

  穆罕默德·拉伊汉·菲尔道斯|塔塔奇普塔·迪尔甘塔拉|萨特里奥·维卡克索诺|安妮莎·朱苏夫|迪托·普伦甘|文森特·本格·切·坦 印度尼西亚万隆市甘内沙街10号，万隆理工学院机械与航空航天工程系，邮编40132 **摘要** Direct FE2是一种将微观尺度与宏观尺

  来源：Composite Structures

  时间：2026-02-21

• 基于周期性干扰抑制的格子夹层结构损伤定位改进伪激励方法

  杨玉婷|马宇娥|李林峰|程丽|余翔 中国香港九龙红磡香港理工大学机械工程系 摘要 由于具有较高的比强度、刚度以及出色的多功能性能，格子夹层结构在航空航天、汽车工程和土木工程领域得到了越来越广泛的应用。然而，其封闭式的结构以及非均匀的芯材给损伤检测带来了巨大挑战，因为传统的基

  来源：Composite Structures

  时间：2026-02-21

• 通过等离子体技术处理的超疏水碳基负极，用于提升硅空气电池的性能

  马尔齐耶·戈拉米|马吉德·希尔瓦尼|贾瓦德·肖阿·埃·加雷赫巴格|阿米尔·阿萨迪|穆罕默德·贾瓦德·卡马利·阿什蒂亚尼|赛义德·马吉德·莫森尼|巴巴克·肖克里 伊朗德黑兰埃文，沙希德·贝赫什提大学激光与等离子体研究所以及电话1658645578 摘要 硅空气电池是一种环保的储

  来源：Journal of Power Sources

  时间：2026-02-21

• 无人机-水下无人艇多智能体系统的分布式最优编队控制：基于FEWNN的具有自适应预设性能的强化学习方法

  刘海涛|黄慧婷|田学红|麦庆群中国湛江广东海洋大学机械工程学院，邮编524088 摘要 本文针对无人机-无人水面艇系统的分队跟踪控制问题，设计了一种基于模糊Elman小波神经网络的自适应性能约束强化学习最优控制器。首先，构建了自适应性能约束函数，用于限制跟踪误差并动态调整误差约

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-02-21

• 面向通用AI模型控制与监测的线性概念表征方法

  为解决大型AI模型内部知识表征“黑箱”难题，研究人员提出了基于递归特征机（RFM）的新方法，以高效、可扩展的方式从大语言模型、视觉语言模型和推理模型的激活中提取语义概念的线性表征。结果表明，该方法不仅能有效“引导”（steering）模型输出、暴露其安全隐患并提升编码和推理能力，还能更精确地“监测”（monitoring）模型幻觉和有害内容，其性能优于直接使用AI模型作为裁判（judge models），为提升AI模型的安全性与能力开辟了新路径。

  来源：SCIENCE

  时间：2026-02-21

知名企业招聘：