• 多孔拉伸过程中EMHD分层Oldroyd-B流体的表面传输特性及Arrhenius化学动力学：混合计算与机器学习框架

  分层环境中所含流体的多种应用见于工程过程，例如石油回收过程中降低压力和提高泵送效率、食品保鲜膜的制备、涂层保护、塑料片材挤出，以及靶向药物递送等。鉴于分层流体的典型应用，本研究的首要目的是探索通过Oldroyd-B本构模型建模的黏弹性材料在浸没于多孔介质并由D

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-10-18

• 基于Levenberg–Marquardt前馈人工神经网络的Cross纳米流体高级热评估数学分析

  Cross纳米流体的膨胀与收缩流动在研究中引起了极大兴趣，该类流体可被用于开发各种工程、医疗以及环境背景下更高效、自适应且响应灵敏的系统。膨胀/收缩圆柱的概念代表了流变学研究中的一种新方法，此类情形下的流动行为此前尚未利用人工神经网络（Artificial N

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-10-18

• 硅灰与纳米二氧化硅改性珊瑚骨料混凝土的多目标优化：一种混合RSM-FCNN模型

  南海岛礁的大规模建设对就地取材产生了迫切需求。珊瑚骨料混凝土（Coral Aggregate Concrete, CAC）利用珊瑚碎屑作为骨料并与海水拌合，具有显著的经济和战略优势。然而，珊瑚骨料的高孔隙率和薄弱界面过渡区（Interfacial Transi

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-10-18

• 基于自监督学习的刻蚀工艺建模：弥合仿真与实验数据之间的鸿沟

  摘要专业翻译 为实现更高性能和更高密度的集成电路，业界提出了多种复杂器件结构，如全环绕栅极场效应晶体管（Gate-All-Around Field Effect Transistor, GAAFET）和互补场效应晶体管（Complementary Field

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-10-18

• 考虑时间-温度协同效应的焊接过程中CFRP热分解定量预测模型

  设计了一种定量模型，用于预测CFRP（碳纤维增强聚合物，Carbon Fiber Reinforced Polymer）在焊接过程中的热分解过程；CFRP的热分解受温度和时间协同影响；建立了物理信息神经网络（PINN，Physics-Informed Neur

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-10-18

• 面向边缘AI的硬件辅助动态量化控制框架：基于FPGA的自适应精度缩放与低开销实现

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-10-18

• 基于顺序不变Transformer与自适应神经推理引擎的TSK故障诊断模型研究

  摘要

  来源：Processes

  时间：2026-10-18

• 基于傅里叶神经算子集成模型的直齿轮齿面应力快速预测

  直齿轮齿面应力的含摩擦有限元求解耗时数十秒。一个由十个成员组成的傅里叶神经算子（FNO）集成模型，使用432个准静态平面应变解中的270个进行训练（单齿接触区含库仑摩擦），可根据法向接近量、摩擦系数、弹性模量和接触位置预测齿面应力场。在留出轨迹上，该模型以1.0%的相对L2误

  来源：Lubricants

  时间：2026-10-18

• 可解释性引导的轻量级CNN优化用于小麦病害分类：基于专家病斑掩膜、定量解释评估与失败模式诊断的模型精炼

  可解释人工智能（XAI）引导的轻量级卷积神经网络（CNN）优化超越事后解释。专家病斑掩膜使解释质量可进行定量评估。XAI诊断失败模式并引导针对性模型精炼。增强模型在改善可解释性的同时达到98.33%准确率。该框架支持资源受限视觉系统的可信人工智能（AI）。

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2026-10-18

• 基于物理信息神经网络（PINNs）的PEM电解槽膜减薄退化建模

  质子交换膜（proton exchange membrane, PEM）电解槽是可持续制氢的关键技术，但膜退化会妨碍其长期性能，并带来可靠性和安全性挑战。因此，准确建模这种退化对于优化耐久性和性能至关重要。为解决这些问题，传统基于物理的模型已被开发出来，具有可

  来源：Energy and AI

  时间：2026-10-18

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