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基于图同构注意力网络与图信息嵌入强化学习的双臂机器人远程操作及操控技能获取方法
曾福川|李龙江|彭骥|毛业兵|李航|张学健|胡晓兵•本文提出了一种具有运动学约束的图神经网络,用以提升重定向任务的精度与效率。•所提出的GIAN-KF方法无需手动进行关节映射,即可实现准确且稳定的重定向操作。•GIERL算法将人类示范与强化学习相结合,有助于高效获取技能。•此外,
来源:JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS
时间:2026-07-10
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用于实体标记与定位的区域表示方法
胡颖|陈艳平|文欣|徐勇•实体被表示为与句子结构对齐的2D语义区域。•命名实体识别被视为区域分类和边界细化两个子任务。•融合实体区域内的语义特征可以提高分类精度。引言命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的基础任务,其目标是识别句子中与预定义对象(如人物、地点或组织)相
来源:Information Fusion
时间:2026-07-10
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一种将人机约束纳入能源意识型流水车间调度的高层启发式方法
李锡兴|连景生|吴睿|胡友西|曾彦青|唐洪涛|李一兵|雷德明•构建了一个具有多资源约束的节能调度问题模型。•提出了一种基于选举系统的改进型TLBO启发式算法。•采用自适应多类策略以实现高效的知识传递。•设计了一种动态扰动机制来激活停滞的解决方案。•通过一个实际的自动铸造应用验证了
来源:AUTOMATION IN CONSTRUCTION
时间:2026-07-10
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基于触觉滚动指尖信息的双手电缆布线DLO形状建模与操控方法
陶勇|高赫|任帆|陈一贤|冯远宝|傅伟奇|郑佩|冷杰武|魏红星●具有触觉滚动功能的指尖可实现闭环式指尖感知,从而在狭小空间内实现可控的变形物体操控。●一种基于滚动约束的质量弹簧模型结合了局部相互作用动力学,可更精准地预测变形物体的变形情况。●所提出的方法提升了操作过程中变形预测的
来源:AUTOMATION IN CONSTRUCTION
时间:2026-07-10
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从无序到有序:表面引导结晶技术助力制备高度均匀的钙钛矿薄膜,以实现高效的光电应用
金斌斌|蔡健|朱志远|李宝|陆一涵|于阳|谢浩|赵丁|徐立刚|邱敏•表面引导结晶技术通过纳米结构的PDMS模板,利用毛细作用驱动的溶质重新分布、空间限制以及物理屏障效应,来调控钙钛矿表面的缺陷。•该技术使MAPbI3光探测器的光电流提升了约500%,使得MAPbI3太阳能电池的转
来源:Nano Energy
时间:2026-07-10
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基于DFT和SCAPS-1D方法研究一种新型Rb3SCl反钙钛矿在光伏及太阳能驱动水分解应用中的结构、热力学、光电、动态及机械性能
Md. Earshad Ali|Md. Azizur Rahman|Amnah Mohammed Alsuhaibani|Moamen S. Refat|Mohamed Benghanem|S. AlFaify|Noureddine Elboughdiri|Jothi Ramal
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-07-10
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Q-PEIFN:一种基于质量感知的渐进式增强低秩表示的多模态图像融合方法
朱强西|罗向峰 中国上海大学计算机工程与科学学院,上海200444 摘要 本文提出了一种基于质量感知的渐进式增强图像融合网络(Q-PEIFN),以解决现有多模态图像融合方法在边缘保持、细节增强和语义一致性方面的局限性。首先,利用基于掩码的预训练目标检测和语义分割模型提取语义信息,
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-07-10
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FedOwner:利用黑盒与白盒水印技术保护图像分类模型
Twinkle Tyagi|Amit Kumar Singh印度比哈尔邦巴特那国立技术学院计算机科学与工程系摘要随着智能设备的广泛应用,包括音频、视频和图像在内的多媒体产品在社交媒体、医疗保健、欺诈检测和金融等众多实际应用领域中得到了迅猛发展。尽管取得了这些成果,但这也引发了关于
来源:Image and Vision Computing
时间:2026-07-10
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用于CO₂-重油体系相平衡建模的改进型二元相互作用参数相关性方法
Jiatong Tan|Xiaolong Li|Zehong Wang|Meng Chao|Haili Hu•研究了CO₂注入量、含水率以及N₂杂质对重油相行为的影响。•提出了适用于实际CO₂-重油体系的二元相互作用参数(Kij)关联模型。•利用来自六篇文献的414组相平衡实验数
来源:Fluid Phase Equilibria
时间:2026-07-10
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提供低碳电燃料与电化学品:一种考虑技术、地理空间和时间差异性的生命周期评估
西尔瓦努斯·利隆费|卡洛斯·A·希门尼斯·科尔特斯|玛德琳·米奇勒|维克托·戈迪略·扎瓦莱塔|阿米尔·F.N.阿卜杜勒-马南|伊奥安娜·迪米特里乌|乔恩·麦克基尼英国诺丁汉大学工程学院,诺丁汉大学园,NG7 2RD2.1 燃料
本文研究了以电力为驱动力的氨、甲醇、汽油、柴油和煤油
来源:International Journal of Hydrogen Energy
时间:2026-07-10