• 一种面向工业传感器数据的CPU–NPU异构边缘故障诊断框架

  基于工业传感器的故障诊断通常需要在边缘设备上进行连续数据采集、本地数据处理和及时的模型推理。尽管基于深度学习的诊断方法已取得良好性能，但许多现有方法依赖于云中心的处理流水线，这引入了通信开销和潜在的数据隐私问题。本文提出了一种面向工业传感器数据的CPU–NPU

  来源：Sensors

  时间：2026-08-14

• β2-微球蛋白与2型糖尿病相关周围神经病变的密切关系

  本研究旨在阐明β2-微球蛋白（β2-MG）与2型糖尿病（T2DM）周围神经病变之间的相关性。研究人员将糖尿病周围神经病变（DPN）定义为基于神经传导研究（NCS）的异常发现，回顾性分析东阳市人民医院2023年1月至12月收治的T2DM患者的一般资料与相关临床数

  来源：Journal of Diabetes Investigation

  时间：2026-08-14

• 颅内压监测对重型颅脑损伤患者死亡率和住院时间的影响：系统综述与荟萃分析

  目的本系统综述与荟萃分析研究了颅内压监测（ICPm）与重型颅脑损伤（sTBI）患者死亡率之间的关联，并额外关注了功能神经学结局以及重症监护病房（ICU）和住院时间（LOS）。方法本综述遵循系统综述与荟萃分析优先报告条目（PRISMA）指南，并在PROSPERO

  来源：European Journal of Trauma and Emergency Surgery

  时间：2026-08-14

• 综述：缺血性卒中恢复期的病理机制与干预措施

  缺血性卒中（Ischemic Stroke, IS）是全球最常见的卒中类型，仍是老年人死亡和长期残疾的主要原因。目前，对急性期的研究相对成熟，但对恢复期驱动进行性神经元丢失的病理生理机制仍了解不足。根据SRRR国际共识，本综述将“恢复期”——具体指亚急性期，即

  来源：Discover Medicine

  时间：2026-08-14

• 探索父母在罕见遗传性神经发育障碍医疗决策中的价值观：一项为指南制定提供信息的定性研究

  摘要 背景： 与智力障碍相关的罕见遗传性神经发育障碍患者的医疗决策可能复杂且充满价值判断，其中父母通常扮演核心角色。为确保临床实践指南推荐与父母的观点一致，在指南制定中使用的GRADE证据-决策框架中纳入他们的价值观至关重要。 方法： 这项

  来源：Journal of Intellectual Disability Research

  时间：2026-08-14

• 基于大语言模型的室性早搏起源定位：一项回顾性诊断准确性研究

  背景：从12导联心电图（ECG）精确定位室性早搏（PVC）起源对于导管消融的术前规划至关重要。尽管基于卷积神经网络（CNN）的模型已显示出有前景的诊断性能，但它们需要特定任务的训练，且在可解释性方面仍存在局限。研究人员评估了基于大语言模型（LLM）的ECG图像

  来源：Journal of Cardiovascular Electrophysiology

  时间：2026-08-14

• 人工神经网络研究混合纳米流体多孔介质流动与传热及化学反应效应

  紧凑型热交换器、电子冷却系统和太阳能集热器的设计均基于多孔拉伸表面上的非线性传热概念，但传统的数值求解器必须针对所有可能的控制参数组合重新运行，从而限制了快速设计探索。在本研究中，研究人员开发了一种人工神经网络（ANN）代理模型，该模型是一个多层前馈网络，使用

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-08-14

• 机器学习分析Jeffrey混合纳米流体在多孔拉伸表面上的混合对流与传热特性

  摘要 生物对流是一种引人入胜的现象，其中微生物（如细菌或藻类）可能响应光或重力而迁移，从而影响广阔区域上的边界层流动。环境研究、生物技术和工业系统可能会发现这一现象具有重要意义。在本研究中，研究人员引入了一种新的计算方法，该方法在评估磁流体动力学（MHD）流变

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-08-14

• 通过机器学习方法优化掺入回收GFRP纤维的高粉煤灰混凝土的力学和耐久性能

  在混凝土中掺入工业副产品及回收复合材料废弃物为减少水泥消耗并提升可持续性提供了有效途径。本研究探讨了M30等级混凝土中掺入高掺量粉煤灰、硅粉及机械回收的汽车玻璃纤维增强聚合物（GFRP）纤维后的力学与耐久性能。硅粉保持10%的恒定替代水平，粉煤灰掺量按水泥质量

  来源：Results in Materials

  时间：2026-08-14

• 风力机叶片图像中基于机器学习的裂纹检测与评估

  随着风能产业日趋成熟，风力机叶片(WTB)检测正从依赖绳索接近与人工损伤评级的手动流程，转向无人 aerial 飞行器(UAV)摄影与人工智能辅助数据处理。已有研究提出基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法，用于在WTB图像中定位与量化损伤，然而现有方法无法

  来源：Wind Energy

  时间：2026-08-14

知名企业招聘：