• 基于对称分量分解的混合交流/直流微电网统一保护技术

  提出基于对称分量分解的混合微电网统一故障检测与分类方法，通过计算正序电压降在四象限ΔV1平面实现故障检测，利用负序电压降区分故障类型，结合零序分量抵御网络攻击，并基于改进CIGRE基准系统验证有效性，最终通过实时数字仿真平台完成硬件验证。

  来源：IEEE Transactions on Industrial Electronics

  时间：2026-02-03

• 基于深度特征和改进的SIFT算法的小型电力设备红外热图像-点云融合方法

  针对小型电力设备加热状态检测难题，提出融合红外图像与点云数据的3D温度场重建方法。通过改进的SIFT算法和MobileNetV3特征提取实现多模态数据匹配，建立三维坐标系并完成热场融合。实验表明空间定位误差<1mm，温度重建误差<1.03°C，验证了方法的有效性。

  来源：IEEE Sensors Journal

  时间：2026-02-03

• 用于多正弦信号峰值因子最小化的优化梯度基方法

  多正弦信号系统识别中峰值因子优化方法研究，提出融合牛顿-拉夫森与Levenberg-Marquardt算法的梯度优化方法，推导闭合梯度与Hessian实现稳定收敛，动态选择阻尼系数提升性能，实验验证五种多正弦配置下CR值较现有方法降低至1.3481，提升率超70%。

  来源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

  时间：2026-02-03

• 朝向鲁棒的非线性子空间聚类：一种核学习方法

  提出数据驱动的核学习模型DKLM，解决核子子空间聚类中预定义核、流形结构保持及谱方法依赖性问题，通过自适应加权与三角不等式约束提升聚类效果，理论验证与实验均显示其有效性。

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2026-02-03

• 嘉宾揭晓 | 西门子医疗，数字医疗与自动化业务总经理王磊博士领衔第二届亚太医疗器械研发与合作大会

  2026APMD第二届亚太医疗器械研发与合作大会将以“智械融合，创新无界”为主题，定于2026年4月8-9日在上海召开。

  来源：组委会

  时间：2026-02-03

• 一种新颖的PLI技术，用于部分遮挡光伏阵列的最大功率估计

  提出基于抛物线和直线交点（PLI）的最大功率点（MPP）估计新方法，适用于均匀辐照和部分阴影条件。通过推导单二极管模型I-V表达式并构建过渡电压矩阵（TVM），无需初始猜测或完整I-V曲线即可实现MPP高效估计。仿真与实验验证显示其在部分阴影光伏阵列中具有高准确性和鲁棒性，适用于光伏电站规划与机器学习应用。

  来源：IEEE Transactions on Industrial Informatics

  时间：2026-02-03

• 一款2.16 pJ/b、112 Gb/s的PAM-4收发器，采用时间交织的2-b/3-b ADC以及非平衡式波特率CDR技术，适用于28纳米CMOS工艺下的XSR应用

  本文提出一种适用于超短距离通信的28nm CMOS工艺下112-Gb/s四电平脉冲幅度调制收发器。接收端采用时间交错结构和子模数转换器，消除高速采样需求并降低功耗；发送端采用不分段驱动器及三抽头前向纠错器，控制输出阻抗并提高能效。实测在8.5dB奈奎斯特损耗信道下，误码率低于1E-12，能效达2.16 pJ/b。

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-02-03

• 基于张量的二维到达角（DOA）估计方法，适用于具有未知互耦合特性的均匀平面阵列

  基于张量的2-D DOA估计算法在UPA中解决了互耦合效应导致的低分辨率和高计算复杂度问题，通过构建校准矩阵、信号张量分解和代数因子矩阵估计实现无迭代角度提取，并给出互耦合系数闭式解，最后分析唯一性条件、CRB和计算复杂度。

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2026-02-03

• 一种基于混合逻辑特征提取技术的改进型飞机机身缺陷检测模型

  本文提出一种高效飞机机身缺陷检测模型，通过重构教师模型并引入混合逻辑特征蒸馏框架，在保持高精度的同时减少47.3%参数和53.9%计算复杂度，实验显示在mAP50和mAP50:95上分别提升8.3%和2.7%，优于传统YOLOv8n模型。

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2026-02-03

• CoT-Drive：利用大语言模型（LLMs）和思维链提示技术实现自动驾驶的高效运动预测

  准确运动预测是自动驾驶安全决策的核心，本研究提出CoT-Drive方法，通过大语言模型（LLMs）与链式思考（CoT）技术结合，采用教师-学生知识蒸馏策略优化轻量级语言模型（LMs），使其在边缘设备实现实时运行。研究构建highway-text和urban-text新数据集，实验表明该方法在五个真实数据集上预测准确率显著提升，首次实现LLMs在自动驾驶中的实际应用。

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2026-02-03

• 通过频域非接触式自由空间测量方法获取土壤介电常数

  来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques

  时间：2026-02-03

• 一种1.19 pJ/b、32 Gb/s波特率的接收器，采用2UI集成式基于模式的CDR（电荷放电检测器）和DFE（差分反馈均衡器）技术，无需数据电平参考

  高速串行链路接收器采用baud-rate CDR和DFE自适应技术，通过2UI积分器实现无需数据级参考的优化设计，节省功耗和芯片面积。在40nm CMOS工艺下，原型机在16dB信道损耗下达到10-12量级BER，能效达1.19pJ/b，面积仅0.026mm²。

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-02-03

• 通过静电纺丝技术制备纳米纤维OECT生物传感器：以极低的材料用量提升稳定性和灵敏度

  本研究提出了一种基于电纺法的OECT生物传感器制备策略，通过低材料消耗（3 cm²）纳米纤维活性层，显著提升器件性能与稳定性（5000次循环电流衰减<5%），3D离子扩散结构加速响应并增强灵敏度，经葡萄糖浓度范围验证确认优异传感特性。

  来源：IEEE Sensors Journal

  时间：2026-02-03

• 基于学习增强的在线控制技术，用于实现可持续的数据中心与边缘计算系统：构建可持续且具备支持能力的数字基础设施

  数据中心的能源足迹管理面临高需求峰值和碳密集型备份电力问题，传统预测控制或最坏情况应对策略均存在不足。本研究提出学习增强在线控制（LAO），将预测视为指导而非绝对，结合简单预测信号与概率性时机选择，平衡效率与韧性。实验表明LAO在多样化负载下显著降低峰值需求和提升策略成功率，为构建整合能源与计算生态的可持续数字基础设施提供新方法。

  来源：IEEE Energy Sustainability Magazine

  时间：2026-02-03

• 基于双空间一致性信息测量的在线多标签流式特征选择方法（适用于存在缺失特征的情况）

  多标签流式特征选择中动态生成特征存在缺失问题，提出基于双空间一致性信息测量的DCM方法，结合模糊α-容差关系处理缺失特征，改进邻域相似性捕捉标签间关联，引入一致性增益指数优化特征选择，构建在线特征选择框架有效应对流式数据的高维稀疏性。

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2026-02-03

• 机器学习方法在预测截肢患者接受初次和二次针对性肌肉再神经化后的疼痛结果中的应用

  本研究构建了靶向肌肉再支配（TMR）术后疼痛缓解预测的机器学习模型，通过分析2017-2024年187例TMR患者的术前特征与疼痛评分数据，发现随机森林和 relevance vector machine模型表现最佳（AUROC 0.78-0.80），关键风险因素包括术前药物依赖、抑郁史（初次TMR）和吸烟史（二次TMR）。该模型为个性化手术方案制定提供了数据支持。

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery

  时间：2026-02-03

• 基于热成像和深度学习的入侵检测技术

  入侵检测系统通过热成像技术实现全天候监控，利用YOLOv12n架构检测五种入侵姿势（ creeping, crawling, stooping, climbing, 其他），在精度94.1%、召回率95.3%下表现优异，并适配边缘计算平台实现实时检测。

  来源：IEEE Sensors Journal

  时间：2026-02-03

• MS-EdgeCast：一种双阶段框架，结合了多尺度卷积循环网络和边缘引导扩散技术，用于对对流风暴进行即时预报

  本文提出一种两阶段框架用于严重对流风暴（SCS）的现在casting，结合确定性预测和生成式演化。第一阶段的多尺度卷积循环网络（MS-CRN）捕捉局部和全局天气模式，提升短期预测精度；第二阶段边缘引导扩散模型（EGD）增强边界，减少模糊。实验显示MS-CRN的CSI为0.3305，HSS为0.4358，EGD提升池CSI至0.4085，优于基线13.9%。代码公开。

  来源：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

  时间：2026-02-03

• 深度混合Weibull模型：一种用于生存分析的可解释AI方法，能够处理潜在的竞争风险

  生存分析在处理高维数据时面临可解释性不足的问题，本文提出DMW模型融合深度学习与Weibull分布，通过多成分Weibull结构处理竞争风险，结合损失函数约束参数与Shapley值解释成分影响，在多个基准数据集上验证了其预测精度和可解释性优势。

  来源：IEEE Transactions on Artificial Intelligence

  时间：2026-02-03

• 预测经颅直流电刺激治疗膝骨关节炎疼痛和症状的效果异质性：一种机器学习方法

  膝关节骨关节炎患者接受经颅直流电刺激（tDCS）的疗效异质性研究。通过二次分析60例受试者的随机对照试验数据，采用群体轨迹建模和机器学习分类，发现疼痛灾难化、条件疼痛调制（CPM）和压力痛阈值（PPTh）是预测疗效的关键因素，其中疼痛灾难化影响最大。研究为分层治疗提供依据。

  来源：The Clinical Journal of Pain

  时间：2026-02-03

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