• 透过神经多样性视角探讨沉浸式技术：对注意缺陷多动障碍人群和自闭症人群体验虚拟现实的一项质性研究

  虚拟现实（VR）对神经多样性人群的适用性日益受到关注，但对于如何设计VR以满足该群体的需求、并在治疗场景之外为其带来积极体验，目前所知甚少。我们通过深度半结构化访谈，与15位患有注意缺陷多动障碍（ADHD）和/或自闭症的参与者进行了交流，以弥补这一知识空白。借助反思性主题分析

  来源：ACM Transactions on Accessible Computing

  时间：2026-09-21

• 基于混合CNN-RNN模型的额颞叶痴呆进展预测：一种新颖的表格到图像转换方法

  摘要AI摘要要查看此AI生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多信息登录摘要摘要额颞叶痴呆（Frontotemporal Dementia, FTD）由于其复杂的时间动态特征以及获取纵向成像数据的实际困难，在疾病进展预测方面面临重大挑战。卷积神经网络（CNNs）在基于图像

  来源：ACM Transactions on Computing for Healthcare

  时间：2026-09-21

• 神经问答生成综述：方法、挑战与未来方向

  摘要 AI摘要 关闭

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-09-21

• 一种用于多标签表格数据分类的神经模糊系统的模块化框架

  •提出了一种用于多标签表格数据的模块化神经模糊框架。•特征-标签感知的子集构建了连贯且有标签信息的专家系统。•完整的局部模糊规则在线性规则增长时增强了表达能力。•全空间门控机制自适应地整合了局部神经模糊专家的输出。•一个现实世界的疾病任务验证了其预测价值和可解释性。 引言 多标

  来源：International Journal of Approximate Reasoning

  时间：2026-09-21

• 将自适应机制与均匀和非均匀时域分解相结合，用于训练具有物理信息理解的神经网络

  •SA-PINNs-TDD通过采用顺序分区训练并结合时间界面的知识传递，将标准SA-PINNs扩展到长时间PDE模拟中。•SA-PINNs-TDD能够高精确地求解具有陡峭梯度现象的非线性Allen-Cahn方程和Schrödinger方程。•对于2D Navier-Stokes方

  来源：Computer Physics Communications

  时间：2026-09-21

• 基于迭代学习PICNN终端值函数的强化学习增强型模型预测控制

  - PICNN 评论器对优化相关的终值几何进行正则化。 - 增长式重放缓冲保留跨迭代的数据覆盖度并缓解遗忘。 - 专属 Polyak 更新抑制终值评论器的突变替换。 - 筛选机制在已接受控制器之间产生非递增的 SSE 序列。 - 相对于基线 MPC，RL–MPC 将 CSTR

  来源：Computers & Chemical Engineering

  时间：2026-09-21

• 基于AIPC的化学过程操作控制器：在严格动态模型上的开发与验证

  ## 摘要 准确且稳定的产品质量控制对于化工过程经济性至关重要，但强耦合和非线性特征给PID和MPC控制器带来了巨大挑战。原油蒸馏装置中的预蒸馏塔——其需要严格控制的石脑油最终沸点（FBO）和侧线产品最终沸点——是一个典型案例。本研究提出了一种基于人工智能的过程控制（AIP

  来源：Computers & Chemical Engineering

  时间：2026-09-21

• 用于高维动态过程监控的拓扑数据分析

  •对比了基于重构和基于轨迹的事件检测方法，用于在线过程监测。 •开发了一种用于高维动态过程监测的拓扑数据分析框架。 •将多变量时间序列数据表示为流形，并使用拓扑描述符进行汇总。 •神经常微分方程模型学习拓扑动力学以检测工业数据中的主要事件和次要事件。 1. 引言 化学过程

  来源：Computers & Chemical Engineering

  时间：2026-09-21

• 用于工业流体网络数字孪生中状态重构与实时参数辨识的物理约束神经算子

  摘要 工业流体网络的实时数字孪生面临感知稀疏和时变设备参数带来的挑战，两者共同构成了一个严重不适定的状态-参数联合反演问题。为解决该问题，本文提出了一种级联物理约束神经算子（PC-NO），将原始问题分解为两个顺序子任务：全厂状态重建与部件级参数识别。在前端状态重建中，开发了

  来源：Computers & Chemical Engineering

  时间：2026-09-21

• SaGNN：语义感知异构图神经网络的加密流量分类

  摘要 加密流量分类是现代网络安全与管理中的关键任务。然而，现有方法面临两个主要局限：(1) 在流级别上，它们忽略了加密流量交互模式的变化，错失了探索不同通信阶段之间语义差异的机会。(2) 在数据包级别上，它们在功能和表现形式方面缺乏细粒度区分，导致语义冲突。本文提出了一种基于

  来源：Computer Networks

  时间：2026-09-21

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