• 基于SSA-BP模型的高速同轴双激光焊接SUS301薄板工艺优化与微观组织研究

  为预测高速同轴连续-脉冲双激光对焊1 mm厚SUS301（奥氏体不锈钢）板材的焊缝几何形貌并阐明结构-性能关系，研究人员建立了SSA-BP（Sparrow Search Algorithm-Back Propagation，麻雀搜索算法优化反向传播）神经网络模

  来源：Materials

  时间：2026-06-09

• 工程水泥基复合材料(ECC)集成预测框架：EDFrame

  工程水泥基复合材料（Engineered Cementitious Composite，ECC）是一种广泛用于耐久基础设施的高性能应变硬化材料，但其复杂的多参数相互作用使得准确的配合比设计与性能预测具有挑战性。本研究旨在建立一种用于ECC的集成预测框架EDFr

  来源：Materials

  时间：2026-06-09

• 基于机器学习的激光粉末床熔融过程层间熔融质量原位监测识别

  激光粉末床熔融（L-PBF）已成为高端领域（包括航空航天和医疗器械制造）的核心金属增材制造技术。然而，制造过程中发生的熔融异常逐层累积，导致成形部件的表面质量下降和机械性能受损——这是限制其大规模工业应用的关键瓶颈。由于此类熔融异常引起的复杂表面形貌，准确且鲁

  来源：Materials

  时间：2026-06-09

• 热泵辅助太阳能生活热水系统设计中机器学习替代模型的研究

  准确设计与性能评估热泵辅助太阳能生活热水系统通常需要瞬态模拟，因为系统行为取决于集热器特性、储热分层、控制逻辑、气象条件及用水时段等多重交互作用。月度简化方法如f-chart法可用于初步估算，但无法解析储热分层、恒温器运行及需求时段，在应用于分层恒温控制的系统

  来源：Energies

  时间：2026-06-09

• 个性化与群体水平语音模型在多维心理健康预测中的比较研究

  引言：精神障碍如抑郁症、焦虑症和压力（Stress）在年轻成人中日益普遍。传统评估依赖自评问卷和临床访谈，限制了可扩展性。基于语音的机器学习模型提供了一种可扩展且非侵入性的替代方案；然而群体水平（Population-level）模型难以区分障碍相关信号与说话

  来源：Frontiers in Digital Health

  时间：2026-06-09

• 探索影响使用AI虚拟伴侣意愿的心理因素：一项SEM-ANN研究

  摘要：引言：AI虚拟伴侣产品在提供情感支持和交互体验方面展现出潜力，但其用户接受度和广泛采用仍面临挑战。本研究在TAM3（Technology Acceptance Model 3，技术接受模型3）模型基础上，引入AI信任（AI Trust）、感知拟人化（Pe

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-06-09

• MiniLM-CNN-LSTM：一种用于恶意URL检测的轻量级混合Transformer模型

  摘要：网络钓鱼(Phishing)及恶意网站是互联网上的严重威胁，攻击者利用伪造链接诱骗用户窃取隐私信息。由于攻击手段频繁演变，传统检测方法难以识别新型或隐蔽威胁；部分现有深度学习(Deep Learning, DL)模型又存在参数量大、推理慢、难以应用于实时

  来源：Technologies

  时间：2026-06-09

• 基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的LVC（Live-Virtual-Constructive）资源接口协议模板智能化构建方法

  由于许多唐氏综合征（Down syndrome）患儿存在情绪识别困难，现有辅助技术与情感计算（Affective Computing）在该人群中的应用存在显著缺口。传统深度学习方法依赖标准光栅扫描平铺（raster-scan flattening）操作将特征图

  来源：Technologies

  时间：2026-06-09

• 基于Hilbert空间填充曲线的辅助情绪识别：面向唐氏综合征儿童的空间局部性方法

  许多唐氏综合征（Down syndrome, DS）儿童存在情绪识别困难，辅助技术与情感计算（affective computing）领域存在显著的应用空白。传统的深度学习方法依赖标准光栅扫描展平操作（raster-scan flattening），由于未能保

  来源：Technologies

  时间：2026-06-09

• 基于标准12导联心电图(ECG)图像的心血管疾病自动分类轻量多尺度深度学习框架(FPN–ECA–ELM)

  摘要：心血管疾病(Cardiovascular Diseases, CVDs)是全球死亡率的首要原因，凸显了对高效可靠的心电图(Electrocardiogram, ECG)自动化分析的需求。尽管深度学习方法已实现较高的分类准确率，但其较大的模型参数量和计算需

  来源：Technologies

  时间：2026-06-09

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