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面向孔弹性海床波浪诱发动力响应的物理信息神经网络框架
波浪诱发海床动力学是海洋结构物稳定性的基础。因此,准确表征此类响应对于海洋基础设施的设计与风险评估至关重要。物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,PINNs)近年来已成为工程力学中的一种强有力计算范式。该研究提出了
来源:Computers and Geotechnics
时间:2026-06-01
代表波高选择方法在中长期海岸床层演变应用中的回顾与改进
通过数值模拟准确预测中期海岸床层演变对于有效的海岸管理至关重要,但当基于过程的模型使用完整波浪气候数据集时,计算需求仍然很高。代表形态波高(Representative Morphological Wave Height, RMWH)方法通过减少波浪输入同时保
来源:Coastal Engineering
电休克治疗期间发作后的脑电图抑制现象与外周炎症标志物:来自精神分裂情感性障碍的研究证据
摘要 通俗语言摘要 引言: 发作后脑电图(EEG)的抑制被认为是电休克疗法(ECT)过程中癫痫发作质量的关键指标;然而,其生物学相关性尚未完全明了。新的证据表明,全身炎症活动可能
来源:The Journal of ECT
基于CNN和Transformer特征的双流交叉注意力模型用于多类眼表鳞状细胞瘤(OSSN)分类
有效治疗规划和管理眼表鳞状细胞瘤(OSSN)依赖于裂隙灯图像的早期精确诊断。然而,自动化系统面临的主要障碍是OSSN类别可能出现的多样化表现以及微小的临床差异。尽管深度学习方法(包括混合架构)展现出潜力,但开发精确的多类分类系统的主要障碍仍然是定制单一模型以同
来源:IEEE Access
基于智能架构设计与超参数调优的深度学习模型用于电动汽车电池荷电状态(SoC)精确估算
准确的荷电状态(State of Charge, SoC)估算是电动汽车(Electric Vehicle, EV)电池安全性、可靠性及续航里程预测的核心挑战。本文提出一种基于深度学习的框架,通过贝叶斯优化(Bayesian Optimization)系统性地
来源:Case Studies in Thermal Engineering
基于显式参考调节器(Explicit Reference Governor)框架的神经阈值逼近方法及其在安全关键控制中的应用
摘要:针对显式参考调节器(ERG)在处理非凸约束或复杂李雅普诺夫函数时,在线求解最优阈值优化问题计算负担过重的问题,本研究提出了一种神经阈值(Neural Thresholding)方法。该方法采用前馈神经网络离线逼近最优阈值映射关系,并通过蒙特卡洛(Mont
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
基于多模态输入神经网络(Multi-modal Input Neural Network)的压电结构拓扑优化(Topology Optimization of Piezoelectric Structures)
压电能量采集器(Piezoelectric Energy Harvester, PEH)的拓扑优化(Topology Optimization)受限于参量类型繁多及需同时优化极化场(Polarization Field)与密度场(Density Field),
基于多重残差神经网络的离心泵转子故障严重性评估
转子故障严重性的准确评估对于离心泵的安全经济运行至关重要。为克服传统诊断方法在区分不同故障严重性水平方面灵敏度有限的问题,本研究提出了一种基于多重残差神经网络(Multiple Residual Neural Networks, ResNet)的离心泵转子故障
TNF-α(肿瘤坏死因子-α)通过调节慢性高眼压实验性青光眼视网膜Müller细胞中Hippo和Wnt/β-catenin信号通路发挥作用
Hippo和Wnt/β-catenin信号通路与视网膜Müller细胞增殖及去分化为干细胞(前体細胞)相关。然而在哺乳动物中,视网膜损伤与疾病时Müller细胞难以去分化为干细胞,这可能与其视网膜微环境改变有关。TNF-α是青光眼活化视网膜胶质细胞释放的主要炎
来源:Visual Neuroscience
文献综述
基于航空图像的无线电地图预测及其在覆盖优化中的应用Fabian Jaensch、Giuseppe Caire和Begum Demir在《IEEE无线通信汇刊》(IEEE Trans. Wireless Commun.)2026年第25卷上发表了这篇文章。Fabian
来源:IEEE Wireless Communications
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