• 基于多参考动态熵模型的深度感知图像压缩

  本文提出一种结合Depth-aware Adaptive Transformation（DAT）框架和Multi-reference Dynamic Entropy Model（MDEM）的图像压缩算法，通过多尺度能力感知特征增强模块（MCFE）提升特征提取能力，并利用自适应稀疏注意力机制和多维度上下文模型消除冗余信息，在Kodak、Tecnick和CLIC数据集上相比VTM-17.0实现BD-rate增益。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-06

• Hi-PET：一种用于资源高效的三维低剂量脑正电子发射断层扫描图像去噪的混合框架

  低剂量PET脑图像去噪高效混合框架设计，融合扩散模型与GAN优势，通过动态优化过程平衡生成与判别模块，结合三维重叠滑动窗口策略提升资源利用率，在三个独立数据集上验证优于现有10种SOTA模型，临床部署系统已实现实时交互与可视化。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-06

• MODE：一个用于多模态开放领域对话评估的基准测试工具与研究方法

  多模态开放域对话评估基准MODE构建及MM-Eval方法提出，通过单轮和多轮对话测试发现现有评估方法一致性不足，引入图像转换、推理增强和校准模块提升模型评分准确度，验证MM-Eval在基准上的显著性能优势。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-06

• 利用大型语言模型调整元启发式算法的参数

  本研究探讨大语言模型（LLMs）能否通过参数选择优化元启发式算法（MHAs），以图着色、作业车间调度和旅行商问题为测试对象，采用两阶段流程验证LLMs的有效性，结果显示LLMs能显著提升算法性能，尤其在模拟退火和旅行商问题中效果显著，表明LLMs在优化领域具有高泛化能力和语境理解，可辅助算法设计。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-06

• 通过最小生成树实现密度增量和前沿优化聚类

  针对传统图聚类方法连接性差和局部结构保留不足的问题，提出基于最小生成森林（MSF）的分合聚类算法SMMSF。通过迭代生成α个MST构建MSF，增强对局部和全局结构的表征；分裂阶段利用密度增量峰值识别高密度区域，加速深度优先搜索实现高效聚类；合并阶段采用包含切点和切边的改进距离度，分两阶段优化聚类结果。实验表明该算法在多种数据集上显著优于现有方法，尤其适应高维、异构和非均匀噪声场景。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-06

• 基于强化学习的优化跟踪控制：适用于具有维纳噪声和泊松噪声的随机非线性严格反馈系统

  研究存在维纳噪声和泊松噪声的随机非线性严格反馈系统的最优控制问题，提出结合强化学习策略的优化后退控制方法，通过改进的RL架构减少算法复杂度，并利用自适应神经网络识别未知非线性项，最后通过车辆跟踪控制实例验证方法有效性。

  来源：IEEE Transactions on Industrial Informatics

  时间：2026-02-06

• 一种多源注意力图神经网络，用于建模化学过程预测中的长期和短期依赖关系

  化工过程软测量中，MSAGNN通过静态图与动态图结构融合，结合多源注意力机制捕捉时空依赖，在Debutanizer Column、Tennessee Eastman和Fluid Catalytic Cracking三过程中验证，RMSE、MAE、MAPE均优于SOTA方法。

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-02-06

• 一种基于混合神经网络的水库重力坝地震响应预测方法，该方法能够量化水库水位的不确定性

  本研究提出融合系统特征注意力机制与波束分解脉冲识别模块的混合神经网络模型SW-HNN，有效预测重力坝脉冲地震响应，解决水库水位变化与数据不平衡问题，实验验证其准确性、鲁棒性和可解释性。

  来源：Reliability Engineering & System Safety

  时间：2026-02-06

• 考虑不确定性的剩余使用寿命预测以及基于PPO的最优维护调度在工业物联网中的应用

  设备剩余使用寿命预测与自适应维护调度优化研究。本文提出基于CNN-GRU的量化回归（QR）方法进行RUL预测，并结合PPO强化学习框架设计维护调度策略。在NASA涡轮发动机数据集上验证，预测准确率提升19.08%，调度时间减少24.18%。主要创新包括：1）CNN-GRU联合模型提取时空特征增强预测；2）QR量化不确定性处理复杂工况；3）PPO算法动态优化维护中心分配。

  来源：Reliability Engineering & System Safety

  时间：2026-02-06

• 结合社会因素和混合频率的非结构化数据来提高碳价格预测的准确性

  碳交易权作为气候风险管理核心工具，其价格预测受多因素复杂影响。本文通过整合结构化与非结构化数据，构建混合频率动态因子模型（MF-DFM）与深度神经网络（DNN）的混合预测框架，揭示政策文本、舆情指数等新型社会因素对全国及四个试点碳市场的动态影响，提出包含30个指标的复合因素体系，有效解决传统模型数据同频、非线性特征捕捉不足等问题，为碳市场预测与管理提供新方法。

  来源：Energy Economics

  时间：2026-02-06

• 在气候情景下，整合深度学习与地下水动态技术以评估干旱脆弱性

  台湾Zhuoshui河冲积扇区研究开发AI驱动的综合干旱脆弱性指数（DCDVI），通过CNN-BP模型预测地下水变化，整合气候、地理及社会经济因素，评估SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下2081-2100年脆弱区域增长至41.26%，为地下水依赖型农业提供决策工具。

  来源：Groundwater for Sustainable Development

  时间：2026-02-06

• ZAD-ML：一种用于多变量时间序列中零日攻击检测的双层学习方法

  零日攻击检测在多变量时间序列中至关重要，传统方法依赖预设模式无法应对未知威胁。本文提出ZAD-ML框架，采用双层神经网络架构：第一层深度自编码器压缩正常行为模式，第二层RNN结合注意力机制分析时序异常。该框架通过持续学习更新正常行为基线，有效检测零日攻击，并在公开数据集上验证其高准确率和低误报率。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-02-06

• 利用集成图神经网络和指令调优的语言模型，实现濒危语言的神经符号语法推理

  濒危语言语法推断的神经符号方法结合图神经网络与指令微调BERT，解决低资源语言数据不足和黑箱问题，实验在AlexEBall数据集上准确率达99.01%，优于传统方法。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-06

• 基于物理信息的神经网络在热力发电系统动态建模中的应用

  物理信息神经网络（PINN）框架有效整合热传导方程与蒙特卡洛不确定性量化，显著提升热力系统动态建模的计算效率（47%降低）与预测精度（RMSE<0.002K），解决传统FEM/CFD方法在非线性、不确定条件下的收敛与泛化难题，为实时数字孪生应用提供可靠基础。

  来源：Sustainable Computing: Informatics and Systems

  时间：2026-02-06

• 一种用于通过化疗和干细胞对癌症模型进行数值处理的元启发式随机算法

  基于化疗和干细胞的癌症治疗模型，采用混合优化算法（遗传算法全局搜索+主动集局部优化）结合人工神经网络求解，验证了方法的精确性和鲁棒性，绝对误差达10^-7量级。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-02-06

• 氧化钇纳米颗粒的绿色合成与先进建模技术：用于高效去除受污染水中的锑

  纳米氧化钇通过松针提取绿色合成，对水体重金属砷离子具有高效吸附能力，最大吸附量228.54 mg/g，再生性能达62%以上。研究结合响应面法与人工神经网络优化工艺，热力学分析表明吸附过程自发且放热。

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2026-02-06

• 通过超参数优化特征选择的机器学习模型用于地下水质量指数评估——以印度奥里萨邦贾杰普尔地区雨季后的案例研究为例

  地下水质量指数预测中采用贝叶斯优化人工神经网络、随机森林和多元线性回归模型，基于印度贾普尔区12个样本的12项水文化学参数。结果显示ANN模型最优（R²=0.999），RF模型经特征选择后R²达0.936，验证了集成方法在数据有限情况下的有效性。

  来源：Journal of Water Process Engineering

  时间：2026-02-06

• 基于双相脉冲调制的高功率脉冲电化学发光技术实现果蝇幼虫行为光遗传学调控

  本文针对电化学发光器件(ECLD)因光输出不足和运行稳定性差而难以应用于光遗传学研究的难题，开发了一种结合激基复合物形成机制与双相脉冲调制的高功率脉冲操作策略。该策略实现了超过100 μW mm−2的极高亮度、长时程电化学发光，并成功应用于对表达CsChrimson的果蝇幼虫进行行为操控和实时成像，展现了ECLD在生物医学和神经光子学领域的应用潜力。

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-02-06

• 人类皮肤休眠伤害感受器的分子结构解析：从分子标记到神经病理性疼痛治疗新靶点

  本研究针对神经病理性疼痛中"休眠"伤害感受器（CMi-fibers）缺乏分子标记的难题，通过整合电生理学、单细胞转录组学和空间转录组学技术，首次在猪和人类中鉴定出OSMR和SST作为CMi-fibers的特异性分子标记，并证实oncostatin M可选择性调控人类CMi-fibers功能，为开发靶向治疗策略提供了重要理论依据。

  来源：Cell

  时间：2026-02-05

• 经济决策的神经环路机制：从价值计算到多任务组合的循环神经网络模型

  为揭示经济决策的神经基础，研究人员训练了具有生物约束的兴奋-抑制循环神经网络（RNN）执行多种经济选择任务。研究发现，该网络通过前馈通路近似乘法计算整合奖励特征，通过竞争性循环抑制（CRI）机制实现赢家通吃（WTA）的价值比较，并形成了支持任务间知识迁移的组合性神经表征。该模型为理解大脑如何实现灵活、通用的决策提供了可检验的机制性框架。

  来源：Neuron

  时间：2026-02-05

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