• 一种用于 RGB-T 语义分割的共享式且存在差异的线索引导网络

  ``` •在融合之前，共享线索和差异线索根据角色组织RGB-T信息。•分支探测提高了两种线索的分割效用。•相似性约束减少了共享线索和差异线索之间的重叠。•分层解码整合了语义和空间细节。引言语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个语义类别标签，已成为自动驾驶、智能监控和机器人感知等应

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• 面向复杂地质条件下盾构机推力精准预测的交互式时空融合框架

  摘要 隧道掘进机（TBM）推力的高保真预测对于在非均质地质构造中安全开挖隧道至关重要。本研究提出了一种新颖的交互式时空融合（ISTF）模型，旨在促进多维特征的深度融合。在该框架内，开发了交互式时空注意力（ISTA）模块和回溯门控——利用逐元素乘法和门控逻辑——以缓解传统融合架

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• CoTDN：一种用于兴趣点（POI）推荐的反事实时间偏差校正网络

  • 我们提出了一种用于兴趣点（POI）推荐的反事实时间偏差校正网络。 • 模型中明确考虑了偏好中介和直接的时间效应。 • 设计了一种反事实偏差校正机制来减轻时间偏差。 引言 基于位置的社会网络的快速增长产生了大量的时空签到数据（Zhang等人

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• 神经网络能否学习象形甲骨文与物体图像之间的视觉对应关系？

  `` • OBS-VisSem 能在11个类别中统一处理OBS符号和对象图像。 • 一个简单的ResNet加上原型头部能够学习到统一的表示方法。 • 在经过筛选的设置中，封闭集分类显示出强大的OBS-对象建模能力。 • 保留的领域测试显示了超越随机水

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• REMM：多模态图像匹配的旋转等变框架

  • 提出了一种旋转等变方法，以解决现有基于学习的多模态图像匹配方法中缺乏显式旋转等变组件的问题。 • 引入了一个循环移位模块来编码描述符，从而实现在360°完整旋转范围内的鲁棒多模态图像匹配。 • 构建了一个新的多模态图像匹配基准测试，该测试涵盖了多种传感器类型的旋转、缩

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• 四到六个月大的婴儿通过共享唾液的互动来推断社交亲密关系

  摘要人们会建立独特的密切、亲密或“深厚”的关系。跨文化研究显示，这些关系通常以身体亲密为特征，包括涉及分享唾液的行为，如亲吻或共享食物或餐具。Thomas 等人（2022）的最近研究提供了证据，表明婴儿将唾液分享识别为深厚关系的证据：8 至 10 个月大的婴儿预期两个分享唾液

  来源：Evolution and Human Behavior

  时间：2026-09-02

• 生物决定论与胆囊癌手术方式的阶段依赖性作用：一项为期20年的队列研究和荟萃分析

  摘要背景胆囊癌（GBC）是一种致命的恶性肿瘤，尽管指南推荐的R0切除术能够显著提高生存率，但由于大多数患者就诊时已处于晚期阶段，这一益处受到了很大限制。长期生存的决定因素以及最佳手术方法（尤其是对于偶然发现的胆囊癌（IGBC））仍不明确。我们的目标是在一个大型、现代的队列研究中填

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2026-09-02

• 使用因果生存森林探索三阴性乳腺癌新辅助治疗生存获益的异质性

  摘要引言新辅助治疗 (NAT) 对三阴性乳腺癌 (TNBC) 患者的个体生存获益尚不确定。本研究旨在利用因果生存森林评估 NAT 对 TNBC 患者无事件生存期 (EFS) 的个体化治疗效应 (ITE)。方法本研究纳入了中国河南省一家三级医院回顾性临床队列中的 803 例 T

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2026-09-02

• 基于证据的弱应答者诊断机制，用于实现对人工智能生成的教育测验的可追溯质量控制

  摘要人工智能的应用需要对来自嘈杂数据源生成的内容进行可追溯的质量控制。我们在一个工程流程中实现了基于证据的弱回答者诊断机制，该流程将开放教育视频转换成可追溯的测验。参数量为三十亿的Qwen 2.5语言模型（Qwen2.5-3B）在无上下文的情况下回答每个问题，如果回答失败，则会附

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

• 一种先进的、具有不确定性意识的深度集成框架，用于工业过程中的多目标质量预测

  摘要 准确的质量预测和可靠的不确定性量化对于确保工业过程的安全、高效和最优运行至关重要。然而，工业发酵过程涉及强耦合和动态变化的操作变量，这使得单一的确定性预测器难以同时捕捉多目标相关性和预测不确定性。因此，我们提出了一个先进的不确定性感知深度集成（A-UADE）框架，以提高多目

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

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