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基于粒子流体（SPH）的神经导向边界检测
研究人员提出了一种面向基于粒子的光滑粒子流体动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics，SPH）流体的深度学习框架，用于联合预测流体自由表面的边界粒子及其法向量。该框架引入体素流体卷积神经网络（Voxel Fluid Convolu
来源：Computers & Graphics
时间：2026-08-30
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油气管道风险评估的直觉模糊深度神经网络方法
摘要：油气输送管道是 inherently 易于失效的复杂系统，失效后果严重。为确保管道安全高效运行，需要有效的风险管理系统。然而，传统的管道完整性风险评估模型往往趋于保守，难以处理复杂运行数据中的不确定性和非线性关系，导致预测精度降低和决策效率不佳。本研究提
来源：Cleaner Engineering and Technology
时间：2026-08-30
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煤矸石混凝土中钢筋粘结-滑移行为研究
煤矸石砂混凝土与钢筋之间的粘结-滑移行为是其协同工作的基础机制，对结构安全具有显著影响。研究人员通过15组拔出试验进行了系统分析，以评估煤矸石砂替代率、混凝土强度、钢筋直径及锚固长度等参数对粘结-滑移行为的影响。结果表明，拔出试件的破坏模式为拔出破坏和劈裂拔出
来源：Case Studies in Construction Materials
时间：2026-08-30
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可编程超导神经元兼具双时标可塑性与超高效神经形态计算
人工智能（AI）不断攀升的能耗需求对常规计算构成严峻挑战。将事件驱动、存内计算的神经形态架构之高效性，与超导电路之超高速、低功耗特性相结合，为高能效计算提供颇具前景的解决思路。然而，由于缺乏同时支持可编程性、局部记忆与多时标可塑性的超导神经元，此类方案尚待实现
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AI赋能的韧性建模——跨灾害、响应与恢复的工业物联网信息物理基础设施实证研究
韧性基础设施依赖于灾害管理周期中三个关键阶段（扰动前准备、主动响应和扰动后恢复）的可靠、实时决策支持证据。然而，信息物理基础设施系统产生的嘈杂工业物联网数据流与决策者在危机条件下实际所需的清晰、可解释的韧性指标之间存在显著差距。本研究通过系统性实证基准测试，将
来源：International Journal of Disaster Risk Reduction
时间：2026-08-30
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基于多信号融合与贝叶斯优化的柴油机动态性能与排放智能预测
在向低碳、高效、智能交通系统转型的背景下，内燃机（ICE）凭借其高功率密度、成熟的工业基础和多样化的燃料适应性，在重型运输和非道路机械等高功率密度应用领域仍发挥着关键作用。然而，柴油机在实际运行过程中，转速、负荷、喷油参数及废气再循环（EGR）率的持续变化导致
来源：Fuel Processing Technology
时间：2026-08-30
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面向逆变分不等式问题的投影神经动力学：稳定性分析及在稀疏信号恢复中的应用
在这项工作中，研究人员开发了一种基于二阶动力学模型（SO-PDM）的投影神经网络，用于在Hilbert空间中求解逆变分不等式问题（IVIPs）。所提出的框架纳入了惯性项和阻尼项，在通过投影算子确保可行性的同时，改善了收敛行为。在算子的Lipschitz连续（L
来源：Mathematics
时间：2026-08-30
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单相三模块级联中性点钳位（NPC）逆变器单传感器故障诊断
准确且低成本的故障诊断对提升级联中性点钳位（NPC）逆变器的可靠性至关重要。研究人员针对单相三模块级联NPC逆变器提出一种单传感器故障诊断方法。诊断算法仅需一个直流侧电流传感器，外电压环所用电压传感器不参与故障特征提取。将测得的直流侧电流经傅里叶分析分解，利用
来源：Machines
时间：2026-08-30
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综述：基于RRAM的神经形态器件用于人工智能硬件：器件物理、材料、工艺与封装
阻变式随机存取存储器（RRAM）已成为神经形态存算一体最具前景的器件平台之一，因为其两端金属-绝缘体-金属（MIM）结构能够复现生物突触的权重更新行为，同时与主流CMOS工艺兼容。本综述从四个互补的视角总结了基于RRAM的神经形态技术现状：器件物理、材料、制造
来源：Micromachines
时间：2026-08-30
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先天性寨卡病毒感染导致神经发育损伤的机制研究
摘要
背景
寨卡病毒（ZIKV）的先天性感染可能导致神经发育异常，从小头症到胎儿死亡不等。由于目前没有批准的抗病毒药物或疫苗，因此明
来源：Journal of the Pediatric Infectious Diseases Society
时间：2026-08-30
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