• 层级强化学习中Q学习的收敛性与稳定性

  • 提出了耦合双时间尺度更新的封建Q学习算法。• 提供了相互依赖的层次强化学习首次收敛性和稳定性证明。• 将层次强化学习与双时间尺度随机逼近理论联系起来。• 将算法结果解释为纳什均衡和斯塔克尔伯格均衡。引言决策架构数十年来在工程和其他领域都发挥了核心作用[1]，例如阿波罗任务

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-08

• 在部署的多模态融合中的反射性选择偏差：针对政策引发的反馈循环的因果修正

  摘要：多模态融合系统通常会将昂贵的数据源隐藏在廉价且始终可用的通道之后：模型监控廉价数据，并仅在认为值得时才触发昂贵的测量。当此类系统在其帮助收集的数据上进行重新训练时，就会形成一个反馈循环，即模型塑造了自己的未来训练分布。我们将其称为内生政策引发的缺失，并证明这种缺失会产生选择

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-08

• 基于DSECA-TCN-Transformer的区域电网短期电力负荷预测

  • TCN 结合了扩张型因果卷积和残差块，以实现高效的局部特征提取和并行计算。 • DSECA 能够捕捉局部跨通道交互，增强 TCN 的自适应特征权重和时间特征提取能力。 • Transformer 通过多头注意力机制建立长距离依赖关系，捕捉多尺度时间表

  来源：Pattern Recognition Letters

  时间：2026-10-08

• 石墨烯增强型双栅极电光微环调制器：一种光学神经网络设计

  # 双栅微环将石墨烯与Z形硅PN结集成，实现复数光学调制 - 双栅微环将石墨烯与Z形硅PN结集成。 - Z形结中的载流子重分布实现了高效的Δn调谐。 - 石墨烯静电调谐同时影响Δn和Δk。 - 双栅偏压实现了对Δn和Δk的同时控制。 - 该平台支持集成光子学中的复数值光学调

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-10-08

• 一种基于DMD的多模光纤波前整形接口，用于空间可寻址的光遗传学刺激

  •DMD驱动的MMF聚焦开关可在44微秒内切换至目标位置。•波前整形可生成2.5微米的焦点，功率比约为35。•支持单点、多点和扫描式激发。•在扰动、30分钟运行以及脑切片条件下对聚焦进行了表征。•培养神经元测试显示激活、抑制以及更强的钙响应。引言光遗传学刺激对光学递送系统提出

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-10-08

• 面向低延迟低功耗边缘设备的事件视觉轻量级自编码器

  摘要：事件视觉作为一种新兴范式，正在推动能源感知的人工智能（AI）发展，其提供稀疏、低延迟的视觉信号，减少冗余数据处理并支持可持续的边缘计算。然而，事件流的异步和易受噪声影响的特性给传统深度学习模型带来了挑战，这些模型对于低功耗嵌入式平台往往计算量过大。本工作提出了一种紧凑

  来源：IEEE Transactions on Broadcasting

  时间：2026-10-08

• 超越光子探测：光电探测器作为机器视觉中的认知像素

  •光电探测器正从被动传感器向信息处理元件演变。•本综述统一了光电子存储、传感、计算和安全领域。•通过器件、系统和集成需求对材料平台进行了比较。•识别了可扩展性、能耗、延迟和与CMOS兼容性方面的关键限制。•提出了一个CMOS集成的认知像素框架。引言光电探测器长期以来主要被设计

  来源：Current Opinion in Solid State and Materials Science

  时间：2026-10-08

• 基于子结构的子图学习实现跨同构与异构结构的一对群体全场加速度响应重建

  •无需目标特定重训练、标签或有限元模型的稀疏传感器一对一群体响应重建。•子结构到子图的学习，用于预测完整的结构模态振型。•适应不同传感器布局和结构拓扑的交叉注意力LSTM。•从单一结构到具有不同几何形状和层数的钢框架群体的可迁移响应重建。引言大型民用基础设施越来越多地配备结构

  来源：Engineering Structures

  时间：2026-10-08

• 一种自监督的、基于物理信息的残差时域卷积网络，采用渐进式稀疏重构技术用于移动载荷识别

  • 提出了一种统一的基于物理信息的MLI框架。• 设计了一种残差时域卷积网络来捕捉动态特性。• 提出了一种使用对数正则化的自监督渐进式稀疏重建策略。• 所提出的方法比传统方法具有更好的泛化能力。• 通过数值模拟和实验验证了所提出方法的有效性。 引言 移动的车辆荷载，特别是由重型

  来源：Engineering Structures

  时间：2026-10-08

• 基于贝叶斯物理信息神经网络及不确定性传播的疲劳裂纹扩展寿命概率预测方法

  • 提出了一种基于物理的BPINN概率框架，用于疲劳裂纹扩展（FCG）寿命的不确定性量化 • 变分推断将材料和载荷的不确定性传递到FCG寿命分布中 • 基于物理的后验推断确保了物理一致的FCG预测 • 在基准数据集和疲劳试验数据集上实现了可靠的预测精度和不确定性区间 引言

  来源：International Journal of Fatigue

  时间：2026-10-08

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