• 基于物理信息的算子学习方法，用于在非结构化网格洪水基准测试中实现快速的水位图到场量预测

  李一辰|叶强|张善良|刘铁锤|曾凌兆•PI-DeepONet能够在非结构化网格上快速实现二维洪水替代建模。•多输出算子学习方法能够保留地形细节与水流动态特征。•基于物理的正则化处理提升了体积一致性及波浪追踪精度。•在当前设置下，其推理速度远快于基于CPU的HEC-RAS软件。引言

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-07-17

• 炎热干旱气候下建筑围护结构中相变材料的最佳选择：一种综合考虑能源、热舒适性、经济性与环境因素的多准则决策方法

  MohammadReza Mehdizade|Mohammad Hossein Jahangir伊朗德黑兰阿米尔卡比尔理工大学能源工程与物理系，邮政信箱15875-4413，德黑兰，伊朗摘要由于全球气候变化以及建筑环境对能源消耗的贡献，采用潜热型热能储存策略，如相变材料，是一种有

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-07-17

• 基于描述符的溶剂筛选方法用于高压锂离子电池中合理电解液的设计

  Xin He|Yujie Zhang|Qingyuan Wang|Cheng Xu|Qionglin Shi|Min Zhou|Wei Wang|Haomiao Li|Kai Jiang|Kangli Wang摘要在高电压条件下，电极-电解质界面（EEI）的不稳定性一直是开发高能

  来源：Journal of Energy Chemistry

  时间：2026-07-17

• 基于边界引导特征对齐的对抗性语义校正蒸馏方法在目标检测中的应用

  马超群|刘伟斌|邢薇薇|赵正阳•提出一种新的蒸馏框架ASCD，用于提升物体检测性能。•BGLD模块可增强特征对齐效果并抑制背景噪声。•ADA与TSC模块则负责实现分布对齐及高层语义对齐。•实验表明，ASCD在多种检测器上均展现出良好的效果与通用性。 引言 得益于深度学习的快速发

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-17

• 基于不确定性感知的prototype整合方法，用于不同高度条件下的无监督空中人物重识别

  陈鸿旭|陆志志|黄宇丽|谢晓华|赖建煌•我们提出了一种面向无监督空中ReID的不确定性感知原型整合方法。•我们提供了一个新的数据集——多场景无人机ReID数据集。•我们的方法解决了无监督无人机场景中的视角变化问题。•实验结果表明了我们方法的优越性。 引言 人物重识别（ReID）

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-17

• SPINE：基于上下文的空间转录组迭代蛋白质推断方法

  Xingming Lu|Jiangshan Xu|Jiajin Wang|Nuodi Fan|Sijie Wan|Jin Mao|Yunqing Fu|Yuansong Zeng•SPINE通过空间注意力机制，能够从空间转录组中预测空间蛋白。•与最强的基准方法相比，SPINE在切

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-17

• 受影响传播控制行走：异构信息网络中社区检测的表示学习方法

  维什努·库马尔|P. 拉达·克里希纳 摘要：异构信息网络中的社区检测面临巨大挑战，因为这类网络具有多样的结构与语义特征。现有的社区检测模型往往无法在网络的密集区域和稀疏区域都取得均衡的性能，因为它们对整个网络一视同仁，没有考虑不同节点类型的局部行为及其相互连接关系。在本文中，我

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-17

• 基于预训练视觉Transformer的机器故障诊断中的锐度感知平坦化技术以实现领域泛化

  李建斌|陈文华|齐泽辉 中国北京102206，华北电力大学控制与计算机工程学院 摘要 领域泛化方法旨在提升机械故障诊断模型在未知工作条件下的适应性。然而，复杂多变的工业运行环境依然对模型的泛化能力构成挑战。尽管大规模预训练模型已展现出一定的泛化能力，但其在故障诊断中

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-17

• 一种基于基函数展开的可扩展变分贝叶斯方法，用于拟合非共轭空间广义线性混合模型

  金亨利|本·塞永·李，普渡大学，美国印第安纳州西拉法叶市大学街北250号，邮编47907 摘要 在环境监测、生态学和遥感领域，具有非高斯响应的大型空间数据集越来越常见，但针对这类数据的可扩展贝叶斯推断仍然面临挑战。对于大型数据集，马尔可夫链蒙特卡洛方法往往难以应用，而现有的变分

  来源：Computational Statistics & Data Analysis

  时间：2026-07-17

• 智能技术：从联邦学习到具备资源感知能力的网络威胁检测

  西蒙妮·马格纳尼|柳博夫·涅多希维娜|罗伯托·多里古齐-科林|斯特凡诺·布拉金|多梅尼科·西拉库萨 摘要 云计算、边缘计算以及物联网的广泛应用增加了网络威胁的攻击面。这是因为大量通常缺乏安全保障且配置各异的设备被大规模部署，这些设备的硬件和软件配置也各不相同。这类设备的多样性带

  来源：Computer Networks

  时间：2026-07-17

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