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机器学习与喷射磨中颗粒破碎的混合建模
本研究旨在比较数据驱动、第一原理和混合建模方法在喷射磨过程中预测沸石产品粒度分布(PSD)的差异。研究人员从不同工艺条件和进料PSD的喷射磨实验中收集了一个小数据集。群体平衡模型(PBM)作为第一原理模型,而机器学习模型是使用蒙特卡洛dropout的人工神经网
来源:Digital Chemical Engineering
时间:2026-07-25
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使用改进的深度CNN和K-L变换的图像处理
随着各领域对高精度图像质量的需求持续增长,传统图像处理方法在压缩冗余特征和抑制噪声方面仍存在不足。研究人员提出了一种基于改进深度卷积神经网络(CNN)和Karhunen-Loève变换(KLT)的图像处理模型。该模型通过多尺度卷积增强特征表示,引入通道注意力机
来源:Franklin Open
时间:2026-07-25
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Δ-Net软传感器设计:面向小样本数据集的差分神经网络方法
软传感器(Soft Sensor, SS)是工业过程的数学模型,常用于监测与控制。基于人工智能的数据驱动技术通常用于辨识此类模型。当待估变量需经实验室分析测定时,数据稀缺成为挑战性问题。本文提出一种称为Δ-Net的差分神经网络,用于在仅有数百条标注数据时开发动
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-07-25
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抗miR-9寡核苷酸处理影响大鼠视网膜出生后早期发育
miRNAs(微小RNA)在中枢神经系统(central nervous system, CNS)多种生理过程中分子调控方面具有基础性作用。在视网膜发育过程中,miR-9 对神经胶质发育和血管生成发挥重要调节功能。为进一步拓展对 miR-9 在出生后视网膜发育
来源:Visual Neuroscience
时间:2026-07-25
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新生儿心脏手术神经监测与神经影像实践的多中心差异:一项横断面调查
背景:接受体外循环(cardiopulmonary bypass, CPB)心脏手术的婴儿神经系统损伤十分常见,但各中心围手术期神经影像与神经监测实践存在差异。研究人员旨在描述儿科心脏重症监护学会(Pediatric Cardiac Intensive Car
来源:Cardiology in the Young
时间:2026-07-25
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应用语言学中的跨学科性
跨学科性长久以来被视作应用语言学(applied linguistics)的定义性特征。早在40多年前,Brumfit(1980)便将应用语言学描述为一个本质上具有跨学科性质的领域,而诸如国际应用语言学协会(AILA)和美国应用语言学协会(AAAL)等主要专业
来源:Annual Review of Applied Linguistics
时间:2026-07-25
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基于Lipschitz的强化学习在视频游戏设计中响应时间分布的应用
随着全球对数据隐私保护日益重视,特别是《通用数据保护条例》(GDPR)中“被遗忘权”的实施,从模型中有效删除私人信息已成为一项紧迫挑战。图结构数据因其非欧几里得性质和强关系依赖性,在现实应用(如社交网络和推荐系统)中普遍存在,构成了一种特别困难的遗忘场景。为解
来源:Mathematics
时间:2026-07-25
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晶体图网络在何处失效?基于空间群解析误差分析的简单边感知图神经网络带隙预测:Crystal-X
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)用于晶体性质预测通常仅以单一聚合误差评估,这会掩盖模型在哪些材料类别及何种结构上失效。研究人员针对材料项目(Materials Project, MP)数据集,提出了一种按空间群、晶胞中心类型
来源:Crystals
时间:2026-07-25
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计算机科学学生混合式职业路径推荐系统:融合学业档案与个人技能的内容-协同模型
职业决策制定仍是计算机科学学生面临的关键挑战,尤其在沙特阿拉伯等快速演变的劳动力市场。传统指导方法常依赖主观建议或有限学业指标,导致职业错配与就业力下降。为弥补该缺口,研究人员提出一种混合式职业推荐系统,融合学业表现、技术与软技能及个人偏好。该系统结合人工神经
来源:Electronics
时间:2026-07-25
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无监督机器学习用于多表型焦虑发现:一项大规模纵向职场生理学研究
焦虑症影响着全球超过3.01亿人,仍然是最普遍的精神健康障碍类别。传统检测方法依赖于主观自我报告,无法捕捉日常生活中焦虑的动态生理特征。在这项纵向研究中,研究人员对67名在职专业人士进行了为期九个月的持续可穿戴监测,获得了44,443小时的多模态数据,并将其分
来源:Electronics
时间:2026-07-25