本文提出物理信息神经网络（PINNs）框架，通过自动微分将PDE约束嵌入深度神经网络，统一求解正/逆问题。针对传统数值方法的网格依赖与纯数据驱动ML的物理一致性缺失，设计两类算法：连续时间模型以“数据+残差损失”约束PDE解；离散时间模型结合Runge-Kutta格式处理小样本数据。在Burgers、Schrödinger等方程中验证显示，PINN仅需数百数据点即可实现高精度求解（相对误差<

研究前沿：2025年脉冲神经网络（SNN）应用进展 本文汇总了2025年SNN领域7项最新研究：1）韩国团队开发基于伯努利分布的SNN模型用于植物叶片病害检测；2）首尔大学提出节能型首次脉冲时间编码方法；3）清华大学开发多室时空反向传播的高效学习算法；4）加拿大研究显示FORCE训练下SNN学习速度受噪声影响；5）中国团队研发抗随机攻击的fMRI-SNN语音识别系统；6）印度学者将优化SNN应用于

DeepResearch是一种具备自主闭环研究能力的AI智能体，通过自动化任务拆解、多轮检索验证和跨源信息融合，将传统需数天完成的深度研究工作压缩至30分钟内完成。其核心优势在于聚焦深度主题研究、支持异步任务处理，并能生成结构化报告和创新性观点。技术架构基于认知推理、工具集成和流程自动化三大支柱。国内外主流工具各有侧重，如BAAI悟道适合中文深度学术研究，腾讯云智服适用于企业应用研究。科研落地流程

DeepResearch是一种具备自主闭环研究能力的AI智能体，通过自动化任务拆解、多轮检索验证和跨源信息融合，将传统需数天完成的深度研究工作压缩至30分钟内完成。其核心优势在于聚焦深度主题研究、支持异步任务处理，并能生成结构化报告和创新性观点。技术架构基于认知推理、工具集成和流程自动化三大支柱。国内外主流工具各有侧重，如BAAI悟道适合中文深度学术研究，腾讯云智服适用于企业应用研究。科研落地流程

第二十二届中国研究生数学建模竞赛由教育部指导，中国矿业大学承办，9月20-25日举行。参赛对象为在读研究生，每队3人，2025级可跨校组队。6月1日起报名，9月19日前完成缴费。竞赛期间需下载加密赛题，提交论文MD5码和PDF，严格遵守论文格式规范（含封面、摘要页等），严禁与教师讨论赛题或抄袭。AI工具使用需标注来源，违规将取消资格。

本文摘要了8篇关于脉冲神经网络(SNN)的研究论文，涵盖多个应用领域。浙江大学团队开发了受脑拓扑启发的motorSRNN模型，可高效解码皮质脉冲序列；国防科大提出基于SNN的雷达辐射源识别方法；武汉大学将事件相机与SNN结合用于眼动追踪。德国团队开发了带3D可视化功能的SNN训练工具SNNtrainer3D，东京大学研究了提升SNN加速器能效的动态预测方法。英国团队利用SNN实现触觉传感器的速度与

本文介绍了Ramin Hasani的博士论文《Interpretable recurrent neural networks in continuous-time control environments》，该研究针对循环神经网络在连续时间控制环境中可解释性差的问题，提出液态时间常数网络（LTCs）。LTCs受到秀丽隐杆线虫神经系统的启发，通过非线性模块调节神经元时间常数，具有通用逼近能力和稳定性

参数关键升级点翼展（带AIM-120）32英尺10英寸（10.01米）32英尺10英寸（10.01米）翼下挂点增加至6个（A/B型4个），支持多枚精确制导武器机身长度49英尺5.2英寸（15.07米）49英尺6英寸（15.09米）机头雷达罩加长，适配AN/APG-68(V)5雷达空重（含飞行员）约18,900磅（8,573kg）约17,500磅（7,938kg）新增装甲座舱、JHMCS接口，重量增

基本定位：F-16A为单引擎单座多用途战术战斗机，F-16B为双座教练型（保留作战能力），主打空对空、空对地作战。气动布局机身：气泡式座舱（视野无遮挡）、前机身边条（增强大迎角机动性）、机腹进气道（减少雷达反射）；机翼：前缘自动襟翼（LEF，优化全速度段性能）、后缘襟副翼（兼顾襟翼增升与副翼滚转控制）；尾翼：平尾带-10°负上反角（增强稳定性）、垂尾+双腹鳍（抑制侧滑）。核心数据（BLOCK 10

对于基于脉冲神经网络的时序模式分类器，我们采用漏积分发射脉冲神经元模型（LIF）。与RNN中的神经元非常类似，LIF神经元也是有状态的，或者说是有记忆，它的状态变量，一般是它的膜电位。在该神经网络模型中，每个神经元的动力学函数可以通过如下公式来进行概括：其中，表示膜时间常数，C是膜电容，𝑅是膜电阻。𝑉代表膜电压， 是静息电位。当膜电压𝑉超过设定的常量阈值Vthr时，神经元激发一个脉冲，然后?