• 循环肿瘤细胞SYP与AR表达反映转移性前列腺癌神经内分泌分化表型

  背景：长期暴露于雄激素受体（AR）靶向治疗可驱动谱系可塑性，导致治疗耐药和神经内分泌前列腺癌（NEPC），其特征为AR表达缺失并获得神经内分泌（NE）标志物，包括突触素（SYP）。研究人员评估了循环肿瘤细胞（CTC）AR和SYP表达模式与临床、病理及基因组特征

  来源：PROSTATE

  时间：2026-10-13

• 基于Hirota双线性变换与深度耦合神经网络求解Calogero–Bogoyavlenskii–Schiff方程的新精确解方法

  摘要

  来源：Mathematics

  时间：2026-10-13

• 基于自监督振动嵌入的城市有轨电车道岔与交叉口磨损风险评估

  特色应用 基于自动机器学习，利用运营中的振动声学数据对电车道岔和交叉口进行检验，以实现无需专门测量活动的连续磨损风险监测。

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-10-13

• 基于离散时间脉冲神经网络的工业气体分类数字神经形态系统设计及FPGA实现

  脉冲神经网络（SNNs）是一类数值模型，其计算特性源自相互连接的生物神经元与突触，由此推动了软件或硬件层面神经形态系统的发展。这些模型在数字硬件中运行于离散时间域，主要计算神经元的膜电位，其算术过程可简化为加法运算，精度损失极小。这一优势源于使用递归离散时间算法对原始微分膜方

  来源：Electronics

  时间：2026-10-13

• 基于加权共轭光场与量子神经网络的湍流畸变OAM信号物理引导混合解码框架

  摘要：使用轨道角动量（OAM）编码结构化光的光无线通信（OWC）实现了下一代自由空间链路的高维复用。然而，大气湍流引入了相位畸变、模态耦合和强度波动，显著降低了检测性能并增加了误码率（BER）。在本工作中，我们提出了一种基于加权共轭光场（W-CLF）和量子神经网络（QNN）的

  来源：IEEE Transactions on Quantum Engineering

  时间：2026-10-13

• 基于测量辅助物理信息热数字孪生的电机内部温度实时估计方法

  摘要：电机内部热状态对电机的可靠性、效率和使用寿命具有重要影响。然而，由于可及性和安装限制，直接测量内部温度（尤其是铁芯和绕组区域的温度）通常是不切实际的。虽然电机外壳温度容易测量，但它并不能直接反映内部组件的热状态。本研究提出了一种测量辅助的物理信息热数字孪生方法，用于电机

  来源：IEEE Open Journal of Industry Applications

  时间：2026-10-13

• 基于SOT-MRAM的可编程随机神经元实现高效不确定性感知推理

  摘要：概率计算和不确定性感知推理需要硬件高效的随机激活生成。本文提出了一种CMOS-MRAM随机神经元，其中随机性被编码到编程脉冲分布中，而不是完全依赖于MRAM器件的固有随机开关动力学。SOT-MRAM的非线性开关边界充当紧凑的概率比较器，将随机脉冲宽度和脉冲幅度组合转换为

  来源：IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits

  时间：2026-10-13

• 基于角面概念的点云表面重建方法：利用法线构建二面体与三面体曲面实现尖锐特征与开放边界的高效重建

  摘要：从原始点云进行表面重建多年来一直是计算机图形学中的关键焦点，主要因其在对建模和渲染应用程序中的重要作用。解决这一挑战的一个关键方法是建立局部几何以与局部曲线对齐。然而，传统方法通常只能选择构建局部平面或多项式曲线。虽然局部平面可能导致尖锐特征的丢失以及开放曲面上的边界误

  来源：Computational Visual Media

  时间：2026-10-13

• 面向边缘加速器的提前退出神经网络硬件感知协同设计框架

  摘要：在边缘加速器上部署提前退出神经网络（EENNs）不仅需要优化网络架构，还需要优化其硬件部署。退出配置、量化和硬件工作负载映射以非平凡的方式相互作用，影响内存流量、加速器利用率，最终影响能耗 - 延迟权衡。本文提出了一种面向 EENNs 的硬件感知协同设计框架，在统一的

  来源：IEEE Open Journal of the Computer Society

  时间：2026-10-13

• 基于语言有序加权平均池化深度卷积神经网络的污水处理厂故障诊断

  水回用是解决水资源短缺的重要策略。污水处理厂在此过程中发挥着关键作用，其正常运行至关重要。因此，故障诊断对这些工厂来说是一项关键活动。由于非线性、环境条件引起的物理特性变化以及进水流量和组成的巨大波动，污水处理厂的动态行为通常复杂且不确定；这些因素增加了监测的难度。因此，需要

  来源：IEEE Access

  时间：2026-10-13

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