• ADaPS-FC：通过在边缘计算平台上采用通道划分技术提升性能

  摘要 AI摘要

  来源：ACM Transactions on Embedded Computing Systems

  时间：2026-06-09

• 利用BigEarthNet数据集，结合量子处理技术进行图像融合与场景分类

  摘要：本文提出了关于光学图像与合成孔径雷达（SAR）量子图像融合以及机器学习算法在雷达和遥感应用中的算法、仿真结果。我们提出了一种新的量子图像融合技术，该技术能够从BigEarthNet数据集中提取有意义的特征，用于识别和分类场景。具体而言，本研究重点关注使用C波段SAR和光学

  来源：IEEE Access

  时间：2026-06-09

• DPVOC：双提示学习型可变比特率全向图像压缩技术

  摘要：随着虚拟现实（VR）头戴设备、全景相机和超高清显示器等消费电子产品的广泛采用，全方向（360°）图像在提供沉浸式用户体验方面变得越来越重要。然而，这些图像的高分辨率和大数据量对带宽有限且资源受限的消费电子产品构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们基于一种先进的并行双分支混

  来源：IEEE Transactions on Consumer Electronics

  时间：2026-06-09

• 经鼻内镜急诊眶减压术治疗糖皮质激素抵抗性甲状腺相关视神经病变患者的视功能评估

  摘要：背景　甲状腺相关视神经病变（dysthyroid optic neuropathy, DON）偶可对糖皮质激素治疗产生抵抗。在此类病例中，急诊经鼻内镜眶减压术（emergent transnasal endoscopic orbital decompre

  来源：Journal of Computer Assisted Tomography

  时间：2026-06-09

• 基于物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network, PINN)的能源管道剩余寿命预测方法

  能源管道的安全稳定运行直接关系到能源供应安全与公共安全。准确预测能源管道的剩余服役寿命(Remaining Service Life, RSL)对于提升输送系统安全性、降低运行风险及保障能源供应链稳定高效运行至关重要。然而，传统方法难以应对复杂的腐蚀环境、数据

  来源：Energy

  时间：2026-06-09

• 基于引导式 rollout 混合预测网络的 NOx排放与锅炉性能长时域预测及运行优化

  准确的长时域预测NOx排放及关键锅炉性能指标有助于改善燃煤电厂的运行控制。本研究提出了一种引导式rollout混合预测网络（GRHFNet），用于预测锅炉出口NOx和O₂浓度以及烟气温度（T_g,exit）的长时域行为

  来源：Energy

  时间：2026-06-09

• 基于物理信息时序卷积网络(Physics-informed Temporal Convolutional Network, PITCN)的复合材料本构建模研究

  研究人员提出了一种物理信息时序卷积网络(Physics-informed Temporal Convolutional Network, PITCN)框架，用于随机载荷路径下复合材料的高效本构建模。该框架的核心贡献在于：利用时序卷积网络(Temporal Co

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCES

  时间：2026-06-09

• 负载 db-cAMP 的微针贴片局部递送通过 CREB/PI3K/AKT 信号轴促进脊髓损伤修复

  脊髓损伤（SCI）后，星形胶质细胞向补体成分 3 阳性（C3⁺）神经毒性 A1 表型的极化，是炎症级联反应的重要特征，其在加重神经元衰老、抑制轴突再生及限制功能恢复方面发挥关键作用。尽管环磷酸腺苷（cAMP）信号已被提示参与调控星形胶质细

  来源：Engineering

  时间：2026-06-09

• 基于深度感知优化的神经辐射场改进以用于新视角合成

  在稠密输入条件下，神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）能够在静态场景下渲染出照片级真实感的新视角图像。尽管合成质量优异，现有基于NeRF的方法仍无法获得合理的三维（three-dimensional, 3D）结构。当输入稀疏时

  来源：Image and Vision Computing

  时间：2026-06-09

• 混合智能框架用于含裂纹倾斜曲梁的非线性振动评估

  本研究利用微分求积法（DQM）和有限元分析（FEA）确定含裂纹倾斜曲梁的前三阶固有频率，以探究其振动行为。结果表明，FEA在捕捉裂纹位置和深度影响方面比DQM具有更高的精度。为提升预测性能，研究人员开发了混合ANFIS-PSO-GA模型，以FEA导出的前三阶固

  来源：Hybrid Advances

  时间：2026-06-09

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