• 欧洲 SSP 一致人口预测的次国家细分

  摘要尽管年龄和性别特异性的次国家级人口预测在规划健康、教育或社会服务的提供等方面起着至关重要的作用，但这类数据却很稀缺。本数据描述符介绍了一个新的开放数据集，该数据集提供了 34 个欧洲国家 305 个 NUTS-2 地区的降尺度人口信息，覆盖 2020 年至 2100 年期

  来源：Scientific Data

  时间：2026-08-18

• 综述：人工智能在视盘成像中的应用：对未来神经病学的影响

  人工智能（AI）已成为视盘成像定量分析的重要工具，将评估从主观临床判断转化为可提取创新性、高价值结构性生物标志物的客观框架。研究人员通过检索PubMed/MEDLINE、Scopus及Google Scholar截至2026年5月发表的研究，并补充参考文献手工

  来源：Future Neurology

  时间：2026-08-18

• 节点重要性驱动的输入域划分方法在神经网络误差分析中的应用研究

  符号传播结合线性松弛（Linear Relaxation, LR）提供了可扩展性，但引入了保守误差。这些误差在传播过程中被放大。研究人员提出了一种节点重要性驱动的分裂方法（Node Importance-Driven Splitting method, NID

  来源：Array

  时间：2026-08-18

• 无人水面艇在遭受网络攻击下的自动靠泊控制

  本研究探讨遭受网络攻击的无人水面艇（Unmanned Surface Vessel，USV）自动靠泊控制问题。研究人员提出了一种基于自适应神经网络（Neural Network，NN）的容错控制方法，同时考虑未知船舶动力学、外部扰动、测量噪声与网络攻击。首先，

  来源：Journal of Marine Science and Engineering

  时间：2026-08-18

• 综述：拉曼光谱和X射线衍射引导的Ge-Sb-Te相变材料设计用于神经形态和节能存储应用

  基于Ge-Sb-Te（GST）的相变存储器（PCM）已成为下一代非易失性存储和神经形态计算应用的主要候选者，因其快速开关、高耐久性、可扩展性和多级数据存储能力。拉曼光谱（Raman spectroscopy）和X射线衍射（XRD）被广泛用于研究GST材料，提供

  来源：Next Materials

  时间：2026-08-18

• 澳大利亚共识建议：管理接受补体抑制剂治疗的神经系统疾病成人患者中增加的脑膜炎球菌感染风险

  补体抑制剂（complement inhibitor）治疗存在严重感染风险，包括脑膜炎球菌病（meningococcal disease）。本文为澳大利亚背景下接受或计划接受补体抑制剂（complement inhibitor）治疗神经系统疾病（neurolo

  来源：Internal Medicine Journal

  时间：2026-08-18

• 弹性体3D打印微环境实现健康与疾病状态人全能干细胞源性神经上皮细胞纳牛顿力测量

  在神经发育过程中，细胞在迁移和分化时在其微环境内产生机械力并对其作出响应。这些力对于人脑发育至关重要，因为它们被转化为调控关键神经生物学过程的细胞内信号，并可能参与病理过程。然而，在三维（3D）微环境中测量纳牛顿（nN）范围内的此类力在技术上仍具有挑战性且计算

  来源：Advanced Materials

  时间：2026-08-18

• 多任务图神经网络用于综合表面活性剂性质预测

  表面活性剂是重要的两亲性分子，应用于洗涤剂、药物、强化采油和新兴生物技术等领域。表面活性剂性质的计算预测可加速配方开发，然而现有机器学习方法主要关注单一性质、忽略温度效应，且缺乏不确定性量化。研究人员提出了SurfMT-GNN（表面活性剂多任务图神经网络，Su

  来源：Digital Discovery

  时间：2026-08-18

• 一种教学引导的小波增强自编码器用于英语语言教学的智能评估

  从问卷数据评估英语语言教学需要一种能保留非线性响应模式同时保持教学构念相对重要性的表示。本研究提出了一种教学引导的小波增强自编码器用于教学效果评估。研究人员定义了一个加权重构目标函数，将25个问卷指标分配到7个教育领域，并将相关领域权重纳入重构目标。在编码器中

  来源：Journal of Engineering Research

  时间：2026-08-18

• 全局最小方差组合优化|神经网络|协方差清洗|旋转不变性|端到端学习|大维度投资组合

  研究人员开发了一种旋转不变（rotation-invariant）神经网络，通过联合学习如何对历史收益进行滞后变换（lag-transform）与边际波动率（marginal volatilities）估计，以及如何对大维度股票协方差矩阵的特征值进行正则化，从

  来源：The Journal of Finance and Data Science

  时间：2026-08-18

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