• 低磷酸盐血症作为嵌合抗原受体T细胞接受者免疫效应细胞相关神经毒性综合征的标志物

  **背景：** 低磷血症是接受嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）治疗的患者中常见的电解质异常。其与免疫效应细胞相关神经毒性综合征（ICANS）的关系尚未被完全理解。本研究旨在探讨低磷血症的发生率、时间特征、临床相关性及其与ICANS的关系。 **方法：** 我们对一家学术中心

  来源：Hematology/Oncology and Stem Cell Therapy

  时间：2026-08-17

• 一种基于数据的分布式网络弹性框架，用于提升孤立多微电网系统的频率控制能力

  •在分层通信层级中实现完全分布式的网络攻击检测。•基于残差的缓解机制可增强网络攻击期间的分层控制能力。•数据驱动的动态神经网络能够区分网络攻击与负载变化。•实时验证、高度可扩展且实用的抗网络攻击控制方案。 引言 微电网已成为全球向具有弹性、可持续性和去中心化特性的能源系统转型的

  来源：Sustainable Energy, Grids and Networks

  时间：2026-08-17

• 通过同步整流-放电神经元实现的神经形态同步驱动下的分布式相位同步

  摘要：在本文中，我们提出了一种受神经元启发的方法，用于以分布式方式实现相同非线性振荡器的相位同步。所提出的框架具有分层结构。在上层，一个脉冲耦合神经元网络实现同步，并为下层提供同步的驱动信号。在下层，成对的神经元生成模拟驱动信号的脉冲列，这些脉冲列随后被施加到非线性振荡器上，从而

  来源：Systems & Control Letters

  时间：2026-08-17

• 基于加权多重图，运用复杂网络理论评估电力系统的结构与运行韧性指标

  摘要：电力系统是现代基础设施的支柱，为维持关键负荷和先进技术系统的运行提供可靠的电力供应。然而，它们仍易受到高影响低概率事件的干扰，从而导致大规模停电。本研究开发并验证了一种基于加权多图的脆弱性评估框架，该框架结合了电力系统的拓扑特性与运行特性，运用复杂网络理论来识别关键组件，并

  来源：Sustainable Energy, Grids and Networks

  时间：2026-08-17

• 受弯状态下钢筋混凝土梁中搭接粘接的GFRP筋的粘结强度：最新研究综述与人工智能模型

  摘要：在钢筋混凝土梁中，搭接连接的玻璃纤维增强聚合物筋的粘结强度对于确保有效的力传递和结构连续性至关重要，尤其是考虑到GFRP加固材料的线弹性及脆性特性。然而，目前的北美设计规范对搭接性能的预测并不一致，因为这些规范所采用的模型主要是基于钢材加固方法发展而来的。由于缺乏大量的实验

  来源：Structures

  时间：2026-08-17

• 用于神经网络嵌入优化的ReLU激活函数的线性化：最优日前能源调度

  摘要 近年来，神经网络在电力系统领域得到了广泛应用。它们能够更准确地预测输入信息并建模系统性能。在某些应用中，如电池老化问题以及基于神经网络的微电网日前能源调度，训练有素的模型输入特征会成为优化模型中需要求解的变量，而这些优化模型又会为同一模型的输出设定限制。这就形成了一个嵌

  来源：Sustainable Energy, Grids and Networks

  时间：2026-08-17

• 一种用于合金材料多轴疲劳寿命预测的无参数、基于物理原理的机器学习模型

  摘要：准确预测工程材料的多轴疲劳寿命对于确保结构使用安全至关重要。传统的寿命预测模型大多依赖于对材料特定疲劳参数的逐步校准，这严重限制了其在不同工业场景中的应用。而纯数据驱动的模型虽然具有很强的拟合能力，但往往缺乏物理可解释性，并且容易违背力学规律。为解决这些问题，本研究提出了一

  来源：International Journal of Fatigue

  时间：2026-08-17

• 用于句子级情感分析的模糊混合神经网络

  摘要：句子级情感分析旨在确定句子中的情感极性。为提升SLSA方法的性能，人们提出了多种方法，其中基于神经网络的方法取得了良好效果。但实际上，许多评论存在歧义，会影响SLSA的性能，而且大多数基于神经网络的SLSA方法无法有效捕捉序列文本中的模糊局部及长期依赖特征。为解决这一问题，

  来源：Fuzzy Sets and Systems

  时间：2026-08-17

• 基于双声学传感器与跨域特征融合的管道泄漏检测方法

  摘要：小型管道泄漏通常会产生微弱且非平稳的声学响应，这使得不同泄漏状态之间的细微差异难以通过单一信号表示来刻画。为解决这一问题，本研究提出了一种基于双声学传感器与跨域特征融合的管道泄漏检测方法。同步采集的双通道波形由ConvNeXt1D分支处理，以提取时间动态特征；而它们的短时傅

  来源：Flow Measurement and Instrumentation

  时间：2026-08-17

• 用于交通流量预测的不对称时空协同图神经网络

  摘要：由于交通网络中复杂的时空相互依赖关系，精确的交通流预测一直是一项艰巨任务。尽管现有方法已取得显著进展，但仍存在两个关键缺陷：一是未能充分整合反映真实交通动态的时空特征，二是无法有效捕捉多时间尺度下的交通节点特征。为解决这些问题，我们提出了一种不对称时空协同图神经网络（ASG

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-08-17

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