• 基于神经网络的UML图表分类及其在软件工程教育自动评估中的应用

  摘要

  来源：Computers

  时间：2026-10-17

• 面向对话情感识别的倒置师生搜索网络用于不完整多模态学习

  摘要翻译： 由于对话在人机交互中的广泛应用，对话情感识别（Emotion Recognition in Conversation, ERC）日益受到研究人员的关注。尽管许多研究已取得显著成果，但仍存在两个阻碍ERC发展的关键挑战。其一，对于对话情感任务，缺乏从

  来源：Artificial Intelligence

  时间：2026-10-17

• ## 中文标题 基于混合SMO–KrNN优化框架的智能并网可再生能源管理

  本文提出一种混合椋鸟群拟优化–Kronecker神经网络（SMO–KrNN）框架，用于并网混合可再生能源系统（HRES）的能量管理。该框架在24小时调度时域内协调光伏（PV）、风电（WT）、电池储能系统（BESS）、分布式发电（DG）以及电网功率交换，同时满

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-10-17

• 基于近红外光谱与一维卷积神经网络的锂离子电池负极残余水分无损检测

  利用近红外光谱（Near-infrared Spectroscopy, NIRS）技术实现锂离子电池电极残余水分的无损检测。研究人员采用一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network, 1D CNN）对标记后的近红外光谱进行预

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-10-17

• 基于热力学条件等变图神经网络模型预测超临界CO₂溶解度：PaiNN-FiLM架构及其原子级可解释性

  摘要翻译： 研究人员开发了一种基于热力学条件等变图神经网络（PaiNN-FiLM）的模型，用于预测药物相关化合物在超临界二氧化碳（scCO₂）中的溶解度。该模型在严格基于SMILES的分子划分（scaffold split）下，对全新分子的预测决定系数R²达

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2026-10-17

• 基于硬件性能计数器（HPC）侧信道与深度神经网络（DNN）的TLS Heartbleed攻击非侵入式检测

  密码协议构成了包括物联网（Internet of Things, IoT）与非IoT环境在内的多种安全通信的骨干。最流行且广泛使用的密码协议之一是传输层安全（Transport Layer Security, TLS）。然而，TLS实现仍然容易受到实现缺陷影响

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-10-17

• 基于腹甲图案的卷积神经网络特征提取与几何形态测量在锦龟（Chrysemys picta）生物学相关群体聚类中的定量比较

  许多动物物种体表具有独特图案，可用于个体识别，且这些图案常具有遗传基础。这种个体水平图案变异可在生态学应用中多方面利用，例如促进标记重捕（mark-recapture）研究系统中的个体识别，以及通过识别野生动物贸易中贩运动物的来源种群为保护工作提供信息。研究人

  来源：Mathematical and Computational Applications

  时间：2026-10-17

• 基于三维神经算子的时移（4D）地震叠后阻抗反演

  时移（4D）地震反演是监测流体注入与采出引起的地下变化的关键工具，但基于模型的工作流需要重复的正演和伴随评估、每个期次的小波估计以及针对勘测的正则化调参。研究人员提出一种用于叠后时移阻抗反演的三维神经算子框架。一个U形神经算子在合成阻抗模型及其卷积叠后响应上训

  来源：Geosciences

  时间：2026-10-17

• 训练数据来源对激光诱导人体皮肤热扩散PINN建模的影响研究

  专业摘要翻译 物理信息神经网络（PINNs）近来已成为求解偏微分方程（PDEs）中经典数值方法的有效替代方案，广泛应用于各类物理系统。当辅以监督数据时，PINN的性能可在很大程度上依赖于训练数据的质量与特征；然而，用于生成该数据的数值方法所产生的影响在很大程度

  来源：Algorithms

  时间：2026-10-17

• 物理约束串联神经网络驱动的CFRP胶接单搭接接头（SLJ）湿热老化强度退化与失效模式演化预测

  胶接碳纤维增强聚合物（CFRP）接头在航空航天结构中具备高效载荷传递和减重潜力。单搭接接头（SLJ）的简单几何使其可用于考察粘接耐久性，但湿热老化对其性能的影响尚未得到充分研究。该研究系统整合吸湿实验、力学测试、有限元建模（FEM）与深度神经网络（DNN）建模

  来源：Aerospace

  时间：2026-10-17

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