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  • 基于自适应小波增强和动态图构建的自动调制识别

    自动调制识别(AMR)对认知无线电和智能无线通信至关重要,然而在低信噪比(SNR)条件下,由于微弱局部结构被破坏且类别边界变得不清晰,其性能显著下降。为解决这一问题,研究人员提出了ADGNet,一种基于自适应小波增强和动态图构建的自动调制识别网络。ADGNet

    来源:Algorithms

    时间:2026-08-27

  • COVID-19诊断的智能方法:ResKAN18的构建与对比分析

    为了应对使用卷积神经网络(CNN)在医学图像分类中平衡准确性和泛化能力的挑战,研究人员提出了ResKAN18,这是一种将柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络(KAN)的可学习样条函数嵌入到ResNet18分类头中的混合结构,用于胸部X射线图像中COVID-19的智能诊断。

    来源:Algorithms

    时间:2026-08-27

  • 一种用于双馈感应发电机匝间短路故障检测、定位和严重程度评估的分层FFT-ANFIS算法

    早期可靠的匝间短路(ITSC)故障诊断对于维持风能转换系统(WECS)中使用的双馈感应发电机(DFIG)的可靠性、可用性和安全运行至关重要。初期绕组故障尤其难以识别,因为其电气特征可能被DFIG运行的固有频谱复杂性以及风速和运行条件的变化所掩盖。本研究提出了一

    来源:Algorithms

    时间:2026-08-27

  • LTFP:基于服务图神经网络的提前感知故障预测用于AIOps

    云原生系统中的故障可能破坏服务可用性和系统可靠性,而其早期症状往往微弱且分散在指标、日志、追踪和相互依赖的服务中。现有方法通常将异构遥测数据展平或对监控变量进行建模,而不保留服务身份。研究人员提出LTFP,一种提前感知的故障预测框架,其图节点表示服务。LTFP

    来源:Algorithms

    时间:2026-08-27

  • CLEAR模型:面向乳腺放射科医生的结构化沟通协议

    背景:在诊断性乳腺影像学中,沟通仍是放射学培训中一个关键却常被忽视的方面。传统上侧重于技术性图像判读,放射学教育往往使从业者难以应对疑似乳腺癌诊断所带来的严重情绪和心理负担。目标:本文主张乳腺放射科医生的沟通自主性,认为直接、共情的沟通不是次要技能,而是直接影

    来源:Frontiers in Health Services

    时间:2026-08-27

  • 重复趾屈肌收缩对业余活跃成年人拇趾力量与跑步生物力学的影响

    足部肌肉在跑步期间有助于缓冲冲击和推进,然而重复的趾屈肌收缩及其相关的力量损失对跑步生物力学的影响仍知之甚少。这项随机交叉研究的主要目的是调查重复向心和等长趾屈肌收缩对拇趾屈曲力量的急性影响,以此作为疲劳的指标;次要分析检查了跑步地面反作用力(GRF)的结果。

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-08-27

  • 自适应多尺度傅里叶神经算子学习与保持流形的局部密度过采样用于粗粒度Wi-Fi信道状态信息人体活动识别

    Wi-Fi信道状态信息(CSI)提供了一种隐私保护的人体活动识别(HAR)模态,尤其适用于活动类别在复杂性和时间尺度上有所差异的环境。本研究提出了一种集成框架,将多尺度傅里叶算子学习与流形感知密度细化相结合,用于基于CSI的粗粒度HAR。自适应多尺度傅里叶神经

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-08-27

  • 综述:不确定性决策中的主观价值:系统综述

    不确定性、风险和模糊条件下的决策是行为科学的核心议题,然而个体构建主观价值(subjective value)的认知与神经机制仍分散于不同学科。神经经济学(neuroeconomics)作为一个跨学科领域,整合心理学、经济学和神经科学,以解释主观价值如何在不确

    来源:Behavioral Sciences

    时间:2026-08-27

  • 综述:源栅晶体管作为面向单片三维集成的BEOL兼容器件:架构、材料与空间验证

    半导体产业面临着来自能源受限的边缘电子学和能源瓶颈的高性能计算的汇聚压力,推动了异构单片三维(M3D)集成作为系统级响应。M3D对上层器件施加了严格的后端工艺线(BEOL)热预算,限制了可用的沟道材料和接触工艺,并降低了传统薄膜晶体管(TFT)的性能。源栅晶体

    来源:Electronics

    时间:2026-08-27

  • 基于零和博弈的实用预定义时间强化学习用于高柔性飞行器鲁棒跟踪控制

    本文开发了一种基于零和博弈的实用预定义时间强化学习方法,用于高柔性飞行器的鲁棒跟踪控制。首先,将高柔性飞行器的受扰跟踪问题转化为最小-最大最优控制问题,其中控制器最小化无限时域性能指标,而对抗性扰动最大化该指标。然后,使用评判神经网络(Critic Neura

    来源:Electronics

    时间:2026-08-27


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