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基于集成学习的机器学习模型用于预测双辊薄带轧机的轧制结果,并采用逆向优化方法进行参数调整
摘要双辊带材铸造是一种接近净形的制造技术,具有显著的节能和效率优势。然而,对带材头部的精确控制(这是带材形状的关键指标)仍然是一个主要的技术挑战。传统的数学模型无法实现全过程的多物理场耦合,而且很少有研究应用数据驱动方法来进行头部预测。因此,本研究提出了一种基于集成学习的框架,用
来源:JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING
时间:2026-06-09
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可逆的动态微环境切换技术实现了可持续的黑铬印刷
摘要在传统的铬基系统中,变色成分通常被限制在单一的、静态的微环境中,这使得同时实现高效着色、长期稳定性和经典黑色状态的可逆擦除变得极其困难——这一关键瓶颈严重阻碍了铬基材料在可持续印刷和显示应用中的普及。本文提出了一种新颖的“动态微环境切换”策略,该策略利用市售染料实现了长期以来
来源:Science China-Materials
时间:2026-06-09
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将生成式人工智能整合到英语作为外语(EFL)课堂中:一项关于议论文写作表现、写作乐趣和写作动机的混合方法研究
陈浩伟|乌什巴·拉苏尔|王睿|董景轩摘要将英语作为外语(EFL)进行写作被广泛认为是语言学习者面临的最大挑战之一,而生成式人工智能(GAI)工具的最新进展为EFL写作教学提供了新的可能性。本研究探讨了基于GAI的过程-体裁教学方法对中国EFL学习者的论证性写作表现、学习动机和写作
来源:Acta Psychologica
时间:2026-06-09
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在ASSIST中明确交叉口解释和流量-信号评估的方法
摘要
通俗语言摘要
背景:
关于腹膜透析(PD)在肾移植后延迟移植物功能(DGF)中的应用
来源:ASN Publications
时间:2026-06-09
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通过递归学习和策略梯度方法,实现稳定性认证的基于策略的数据驱动LQR控制
Lorenzo Sforni|Guido Carnevale|Ivano Notarnicola|Giuseppe Notarstefano摘要在本文中,我们研究了一种数据驱动的框架,用于解决动态未知情况下的线性二次调节器(LQR)问题,并且还额外提供了整个学习和控制方案的稳定性
来源:Automatica
时间:2026-06-09
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采用弯曲槽耦合方法的宽带滤波圆极化天线
文莉|魏雪|李东雪摘要本文介绍了一种由弯曲槽激发的宽带滤波圆极化天线(FCPA)。首先,利用弯曲槽产生圆极化辐射,然后通过采用短路壁结构进一步扩展轴比带宽。接着,通过加入短路壁、阶梯阻抗滤波器、端延长线和L形短截线来实现FCPA的带通滤波特性。仿真结果表明,短路壁不仅引入了高通滤
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-06-09
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一款采用基于变压器的输入匹配和带宽增强技术的2–16 GHz CMOS低噪声放大器
孙玉生|张友明|唐旭生|黄峰毅摘要本文介绍了一种采用130纳米CMOS工艺实现的超宽带(UWB)低噪声放大器(LNA)。该LNA采用两级架构:第一级采用互补共源(CS)拓扑结构,并结合电阻反馈网络,通过互耦电感器实现宽带输入阻抗匹配和高频噪声优化;第二级则采用级联放大器结构,并通
来源:AEU - International Journal of Electronics and Communications
时间:2026-06-09
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推进星载图像分析技术:用于多光谱遥感中自动聚类和光谱优化的遗传算法
Dilek KUCUK MATCI | Busra TUTUMLU | Tugba SARAÇ | Uğur AVDAN摘要多光谱卫星图像的无监督聚类受到高维度、光谱冗余以及需要手动指定聚类数量等因素的阻碍——这些挑战增加了下行数据量,并延迟了在带宽受限的地球观测任务中的实时分析
来源:Advances in Space Research
时间:2026-06-09
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用于估算森林地上生物量的星载激光雷达技术:方法学趋势的系统综述
Janaki Sandamali|Lana L. Narine摘要森林储存了大约80%的陆地地上生物量(AGB),在全球碳循环中发挥着关键作用。因此,准确估算森林AGB对于理解碳动态和支持气候变化缓解至关重要。随着2003年发射的冰、云和陆地高程卫星(ICESat)以及2018年
来源:Advances in Space Research
时间:2026-06-09
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曲率空间望远镜:利用电子帆技术抵达太阳引力透镜的焦点区域
Mario F. Palos|Anna Ivanova|Giovanni Mengali|Alessandro A. Quarta|Marco Bassetto|Janis Dalbins|Mihkel Pajusalu|Antti Tamm|Mihails Ščepanskis
来源:Advances in Space Research
时间:2026-06-09