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IC-VTP:一种针对非合作船舶鲁棒长期轨迹预测的意图条件强化学习方法
•IC-VTP:一种面向长期船舶轨迹预测的意图条件强化学习框架。•船舶类型级别的运动先验消除了对单船AIS历史数据的依赖。•意图扰动训练赋予了对不完美意图输入的鲁棒性。•在120分钟预测时域内,FDE较运动学基线(IMM-Kalman)低21.6%。•在20公里意图噪声下仍然
来源:Ocean Engineering
时间:2026-09-03
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基于局部稳态方法推导微孔材料的气体吸附等温线
• 微孔吸附等温线方程基于局部稳态条件推导。
• 推导了微孔的均相和非均相等温线方程。
• 所推导的方程能够再现多种实验吸附数据集。
• 等容吸附热的确定无需使用经验参数。
• 揭示了温度驱动的优先吸附位点转变。
**引言**
微孔材料的吸附等温线已使用各种等温线方程进行
来源:Microporous and Mesoporous Materials
时间:2026-09-03
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通过激光定向能量沉积技术制备的Ni20Cr/IN738LC功能梯度材料
摘要尽管定向能量沉积(DED)在修复高级镍基超级合金部件方面具有巨大潜力,但对不同材料之间连续界面的了解仍然有限。为了解决这个问题,本研究使用DED制备了一种从IN738LC基底到Ni20Cr过渡的功能梯度结构,并在各种热处理条件下研究了其微观结构演变和机械性能。Ni20Cr/I
来源:Materials Science and Engineering: A
时间:2026-09-03
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当噪声标签遭遇图上的类别不平衡:一种结合大语言模型与伪标签的图增强方法
摘要类别不平衡的图节点分类是一个具有实际应用价值但研究尚不充分的问题。尽管近期已有研究尝试解决这一问题,但它们通常假设在处理类别不平衡图时标签是干净且可靠的。这一假设往往与真实世界图的特征相悖,因为现实中的图标签经常包含噪声。鉴于这一差距,本文系统性地研究了含噪声标签的类别不
来源:Knowledge-Based Systems
时间:2026-09-03
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MAAI-YOLOv11s:基于改进YOLOv11s模型的微流控芯片中微塑料和纳米塑料颗粒分类与检测方法
- 开发了一种新颖的MAAI-YOLOv11s检测框架,用于微塑料和纳米塑料的检测。
- 微流控芯片作为数据集采集和颗粒分类的平台。
- 验证了复杂背景、小目标和颗粒聚集等场景。
- 对粒径从800 nm到7.5 μm的PS/PE/PLA/PMMA/SiO₂等目标进行了分类。
来源:Journal of Water Process Engineering
时间:2026-09-03
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面向能耗成本的梯级浆体泵站协同调度:一种多智能体深度强化学习方法
**MAITD3 实现级联浆液泵站协同调度。**
**逆方差加权融合双评论家,采用蒙特卡洛 Dropout 不确定性。**
**硬安全投影强制满足流速和罐位约束。**
**五随机种子测试显示,相比人工操作,平均成本节省 6.43%。**
**对于最优调度方案,库存闭合等效节省
来源:Journal of Water Process Engineering
时间:2026-09-03
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综述:面部识别系统中用于防止面部伪造(反欺诈)的方法概述
我们提供了现有面部展示攻击检测(PAD)方法的全面概述。我们详细分类了现有的面部PAD方法,并附有示意图来总结这些类别。我们为每个主要PAD方法类别准备了总结表,以及三个比较性能表,突出显示了不同技术的有效性。我们描述并分类了不同类型的展示攻击,包括一个用于视觉呈现攻击场景的伪造
来源:Journal of Visual Communication and Image Representation
时间:2026-09-03
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火山气体直接采样方法的比较及对测定喷气孔中氯同位素组成影响的探讨
摘要弧火山释放的气态HCl的稳定氯同位素组成(δ37Cl)为了解俯冲带中的氯循环及其与热液系统的相互作用提供了线索。然而,目前尚无标准化方法来可靠地测定喷气孔HCl中的δ37Cl。在这里,我们首次系统地比较了两种广泛用于采集火山气体的取样技术:水蒸气冷凝物和装有NaOH的Gigg
来源:Journal of Volcanology and Geothermal Research
时间:2026-09-03
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基于表面活性离子液体的低共熔溶剂用于抗菌活性:实验与计算方法研究
•制备并表征了基于咪唑鎓的深共晶溶剂。•两种深共晶溶剂的最小抑菌浓度(MIC)均为3.13%。•B3LYP/6-311+G水平下的DFT计算揭示了关键的电子性质。•分子对接显示其与大肠杆菌和铜绿假单胞菌的结合具有有利性。引言尽管支持治疗和抗菌治疗取得了进展,细菌感染仍然是导致
来源:Journal of Molecular Liquids
时间:2026-09-03
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基于小样本深度学习方法预测根区土壤水分
•引入了一种小样本深度学习 approaches 即 TabPFN,用于根区土壤水分预测。
•TabPFN 优于传统基线模型,在不同时间尺度和网格密度下保持稳定性。
•TabPFN 支持数据稀疏区域的 RZSM 区域化,用于干旱监测和水文评估。
引言
根区土壤水分(RZSM
来源:Journal of Hydrology
时间:2026-09-03