• 联合胃管末端测压与听诊技术在留置人工气道的神经重症患者中用于鼻胃管定位的应用：一项前瞻性诊断性初步研究

  **摘要** **背景** 胃管置入是神经重症患者肠内营养支持的核心环节。然而，胃管异位（尤其是误入气道）可能导致致命并发症。 **目的** 评估联合胃管尖端压力测量与听诊方法在确认神经重症患者（伴有气管插管）胃管位置的准确性。 **研究设计** 本前瞻性研究纳入

  来源：Nursing in Critical Care

  时间：2026-10-13

• 一种具有多激活函数的域分解深度神经网络方法用于求解椭圆型和抛物型界面问题

  摘要 我们研究了标量椭圆型和抛物型界面问题，其中解或通量中的不连续性必须跨越静止或移动的界面进行解析。我们采用了一种基于域分解的物理信息神经网络框架，在每个子域中使用一个独立参数化的网络，并通过解和通量跳跃残差施加界面条件。在该框架内，我们提出了一种多激活函数（MAF）机制

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-10-13

• 基于校准辅助的应力光控相位编程技术，用于3D打印光学神经网络前端

  •为3D打印的开放神经网络（ONN）前端制定了辅助校准的压力光相位编程方法。 •在±5%的增益误差控制场景下，评估了0.85的压力控制过程窗口。 •MPB代理验证将相位编程误差保持在0.0012π以下。 •理想情况下，每个节点进行一次增益校准后，4节点和8节点情况下的

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-10-13

• 基于贝叶斯优化卷积神经网络在嵌入式设备上实现能效型PM2.5空气质量预测

  摘要： 在微控制器级设备上实现实时PM2.5预测是一个挑战，因为传统学习模型通常需要高内存、高计算和高功耗。本文提出了一种贝叶斯优化卷积神经网络（BOCNN），用于嵌入式设备上的轻量级基于PM2.5的空气质量管理预测。该方法利用贝叶斯优化来调整关键CNN超参数，包括卷积滤波

  来源：IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering

  时间：2026-10-13

• 由复杂度 - 熵平面引导的最优滞后序贯转移熵：神经质量模型中的过采样、盲区和有向耦合

  • 提出了一种数据驱动的有序转移熵最优滞后选择方法。 • 该滞后值在复杂性-熵平面上最大化Jensen-Shannon复杂性。 • 只有最优滞后能够单调追踪耦合（Spearman ρ=0.89）。 • 低复杂性的盲区的尺度取决于主导周期，而非固定频带。 • 最优滞后处的复杂性

  来源：Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

  时间：2026-10-13

• 使用物理信息神经网络框架从散射相移构建反演势能：应用于中子-α散射

  # 摘要 我们开发了一种物理信息神经网络框架，用于求解核物理中的逆散射问题，并将其应用于中子-α弹性散射的P3/2分波。径向势由前馈网络表示，其输出与高斯包络函数相乘，从而将有限程条件直接嵌入网络架构中，而非通过软惩罚项来实现。如果缺少包络函数，优化器产生的势会具有非消失的

  来源：Nuclear Physics A

  时间：2026-10-13

• 基于机器学习势的GaN/金刚石异质结构中界面热阻的热与机械调控

  【摘要要点】 - 高精度NEP（神经进化势）在GaN/金刚石体系上表现优于Tersoff势。 - 相比C–Ga界面，C–N界面凭借更好的态密度匹配，界面热阻（ITR）低约20%。 - 600 K温度可使态密度重叠度提升3.65%，从而降低界面热阻。 - 8 GPa压缩应力通

  来源：International Journal of Heat and Mass Transfer

  时间：2026-10-13

• 面向异质材料热传导的自适应物理信息神经网络及其未知参数辨识

  ## 摘要 - 提出了一种自适应PINN框架用于异质热传导问题。 - 将串联和并联有效热导率（ETC）模型作为可训练的物理约束嵌入框架。 - 该框架可同时预测温度场并识别未知参数。 - 迁移学习使该框架无需额外测点即可实现精确预测。 ## 引言 含有包含体的异质材料，如

  来源：International Journal of Heat and Mass Transfer

  时间：2026-10-13

• 基于半解析数值方法的多阶分数阶异常溶质传输模型数值计算

  摘要 本研究探讨了半解析数值方法（SAM）与径向基函数的联合应用。本文的研究成果阐明了不可用边界条件的计算以及多阶分数阶异常溶质输运模型的数值求解。该方案的第一阶段是对模型进行时间方向的离散化，采用有限差分法。在得到线性方程组P[U]=g之后，在第二阶段中，我们利用径向基函数

  来源：Computers & Mathematics with Applications

  时间：2026-10-13

• 刀具磨损条件下质量保证自适应工艺参数优化方法

  •多源融合工艺知识图谱整合异构数据。 •知识嵌入的PINN确保物理一致的工具磨损识别。 •知识引导的强化学习实现工艺参数的自适应与自主优化。 •数控车削实验验证了所提框架的有效性。 ## 引言 在现代大规模、高精度制造环境中（Wang等, 2021），保持产品质量，尤其是

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-10-13

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