• 室性心动过速在缺血性心肌病与非缺血性扩张型心肌病中的趋势及院内结局——基于全国再入院数据库（2016–2020）的洞察

  背景：室性心动过速（VT）是结构性心脏病患者发病与死亡的主要原因，但在缺血性心肌病（ICM）与非缺血性扩张型心肌病（NIDCM）之间的真实世界比较数据有限。方法：研究人员利用全国再入院数据库（2016–2020）识别VT住院病例，按基础心肌病分层，采用倾向评分

  来源：Annals of Noninvasive Electrocardiology

  时间：2026-09-01

• 综述：加速材料发现：机器学习在X射线吸收光谱中的综述

  X射线吸收光谱（XAS）是一种探测材料局域结构与电子特性的关键技术。先进的同步辐射设施产生复杂且高维的光谱，这给传统分析方法带来了重大挑战，同时也为机器学习（ML）提供了前所未有的机遇。本综述系统阐述了ML模型如何推动XAS数据分析的变革。研究人员不仅综述了用

  来源：Advanced Intelligent Systems

  时间：2026-09-01

• 用于软体机器人快速充气的多级文丘里放大器

  充气机器人（inflatable robots）在放气状态下可实现紧凑存储和便捷运输，并可按需部署。然而，现有充气方法在充气速度、设备尺寸与复杂度以及最大可达压力之间存在权衡。研究人员展示了面向软体机器人系统的放大器式充气装置（amplifier inflat

  来源：Advanced Intelligent Systems

  时间：2026-09-01

• 揭示巴西圣保罗州洪水暴露的空间不平等性

  摘要：洪水仍是最为频发且破坏性最强的自然灾害之一，亟需空间显式化的工具来支撑风险减缓规划与应急准备。本研究针对巴西圣保罗州构建了一套集成的洪水敏感性与暴露评估框架，结合了机器学习、可解释人工智能以及基于人口普查的人口学信息。研究利用随机森林（Random Fo

  来源：Frontiers in Water

  时间：2026-09-01

• 奶牛MSTN突变的安全稳定种系传递

  摘要 随着全球人口预计到2050年将达到100亿，可持续畜牧业生产至关重要。对肌肉生长抑制素（myostatin，MSTN）基因进行基因编辑代表了一种增强奶牛肌肉生长的有前景策略。在本研究中，研究人员通过卵母细胞采集（ovum pick-up，OPU）、体外

  来源：Animal Genetics

  时间：2026-09-01

• 基于BERT的语言模型利用语音衍生生物标志物检测阿尔茨海默病：一项机器学习研究

  背景：阿尔茨海默病(AD)的早期诊断对有效管理至关重要。既往研究表明语音特征可提示AD，但多数研究合并多种生物标志物，难以孤立单个特征的贡献。目的：本研究系统隔离个体语音生物标志物，量化其对语言模型(LM)AD分类性能的独特贡献，并确定针对性生物标志物选择是否

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-09-01

• 博茨瓦纳奥卡万戈三角洲退水农业不同洪水模式下土壤理化性质评估

  本研究考察了奥卡万戈三角洲洪泛平原退水农业系统中土壤的物理与营养属性，以理解洪水模式如何影响土壤质量与农业生产力。研究人员利用土钻采集30厘米深度土壤样本用于理化参数分析。吸收分光光度法用于测定交换性阳离子钙（Ca2+）、镁（Mg2+）、钾（K+）和钠（Na+

  来源：Soil Science Society of America Journal

  时间：2026-09-01

• 综述：儿科哮喘管理的基础医疗干预措施：全球证据的快速综述

  摘要哮喘是儿童中主要的慢性呼吸系统疾病，初级医疗在其管理中起着关键作用。关于基于初级医疗的儿童哮喘干预措施的证据仍然零散不全。本快速综述综合了全球范围内关于儿童哮喘初级医疗干预措施及其临床效果、医疗服务影响和实施成果的相关研究。遵循Cochrane快速综述方法学和PRISMA指南

  来源：npj Primary Care Respiratory Medicine

  时间：2026-09-01

• 合作还是AI驱动的自营？直播供应链中的供应商渠道退出决策

  随着AI技术迅速成熟，供应商在持续依赖MCN转售渠道的同时，正积极建立自营AI主播渠道。跨渠道流量溢出效应与消费者AI偏好加剧了渠道冲突，促使部分供应商考虑退出MCN合作。为检验这种供应商退出行为的可行性，本文构建了供应商与MCN之间的两阶段Stackelbe

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-09-01

• 基准锚定的自监督对比学习在基于AMI的配电网监测中的应用

  引言：自监督对比学习对于时间序列表示学习有效，但其在工业环境中的部署因时空异质性、领域特定噪声和标签稀缺而仍具挑战性。研究人员在智能电网领域研究了这些挑战，智能电网是典型的网络物理系统（CPS），其特征为非平稳事件、缺失数据和政策驱动的分布偏移。方法：研究人员

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-09-01

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