• 满足神经发育差异青少年的辩证行为疗法需求：临床医生、胎儿酒精谱系障碍青少年及其照护者的挑战与应对策略

  摘要 研究目的 神经多样性青少年存在情绪调节障碍的问题，但却被排除在旨在解决这些问题

  来源：Journal of Applied Research in Intellectual Disabilities

  时间：2026-08-14

• 利用卷积神经网络，合成数据集就足以用来测量因热疲劳而产生的表面裂纹的高度

  摘要：无损检测技术被用于发现和表征关键安全部件中的缺陷。本文重点研究手动脉冲回波超声检测在评估表面开裂型缺陷尺寸中的应用。在实际工作中，检测人员通常使用单元件脉冲回波超声检测的A扫描图像。机器学习，尤其是神经网络，因其能够从信号中识别模式，因此在处理无损检测类问题方面具有巨大潜力

  来源：NDT & E International

  时间：2026-08-14

• 周围性前庭功能减退的前庭康复：美国物理治疗协会神经物理治疗学会更新的临床实践指南

  背景：未得到纠正的前庭功能减退可导致头晕、平衡障碍、视物波动感、注视和步态不稳定，以及导航能力和空间定向能力下降，从而可能影响患者的生活质量、日常活动能力、驾驶能力及工作表现。据估计，美国有三分之一的成年人存在前庭功能障碍，且这一比例会随年龄增长而上升。有大量证据表明，前庭物理治

  来源：Journal of Neuro-Ophthalmology

  时间：2026-08-14

• 针对慢性中风、不完全性脊髓损伤及脑损伤后改善运动功能的临床实践指南

  背景：患有急性中枢神经系统损伤的患者，包括中风、不完全性脊髓损伤或创伤性脑损伤患者，往往会出现持续的行走功能缺陷，这表现为步速下降以及在特定时间内能行走的距离缩短。本临床实践指南旨在明确各种干预措施在改善这些患者在确诊6个月后的步速及行走距离方面的相对效果。 方法：对1995年

  来源：Journal of Neuro-Ophthalmology

  时间：2026-08-14

• 在机床传感器数据中分离别名化的多源组件，以实现高可信度的热误差推断决策

  •通过机制-数据解耦方法将表面形貌、振动和噪声分开。•高斯-学生t分布混合模型用于根据均值和方差确定预测区间。•多目标损失函数综合考量精度、覆盖度、不确定性及趋势因素以实现优化。•该方法在主轴测试台及实际CNC数据集上均展现出优异性能。 引言 CNC机床是推动高端制造业发展的核

  来源：Journal of Manufacturing Processes

  时间：2026-08-14

• 基于双人工神经网络二次控制的孤岛式交流微电网去中心化频率恢复技术

  摘要：在孤岛模式下运行的微电网需要有效的二次频率控制，以在确保分布式发电机之间精确分配电力的同时维持系统稳定。本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的二次控制框架，该框架可同时确定最佳控制配置和下垂系数，以实现自适应频率恢复。该ANN通过模拟数据训练，这些数据来自在不同下垂系数

  来源：Computers and Electrical Engineering

  时间：2026-08-14

• 一种用于裂隙介质动态注水的数据驱动数值模拟方法

  •研究了一种基于数据的注浆时空预测方法。•设计了一种用于不同条件下注浆预测的神经网络模型。•提出了一种针对注浆流场的梯度感知自适应采样方法。引言随着经济的快速发展以及城市化的加速，对隧道和地下空间开发的需求持续增长（Li等人，2026；Liu等人，2025a；Ma等人，2026）

  来源：TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY

  时间：2026-08-14

• 一种用于等几何拓扑优化的自适应在线迁移学习框架

  摘要：本文提出了一种新颖的自适应在线迁移学习框架，用于实现具有几何通用性且计算高效的高分辨率等几何拓扑优化。该框架将从经典数值基准中系统提取的基于物理原理的离线先验知识与针对ITO过程中特定结构演变的在线自适应机制相结合。具体而言，文中设计了一种深度双分辨率图神经网络，可直接处理

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCES

  时间：2026-08-14

• 一种基于图神经网络的物理感知替代模型，用于消除风电场布局优化中的方向离散化偏差

  摘要：在风电场布局优化中，通常采用粗略的方向离散化方法来降低反复进行功率计算的成本。然而，当采样风向之间的尾流重叠发生快速变化而未被充分考虑时，所得到的平均发电量可能会出现偏差。本研究基于图神经网络开发了一种具有物理感知能力的替代模型，用以减轻风电场布局优化中的方向离散化偏差。该

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-08-14

• 基于生物阻抗谱与机器学习预测蜜桃的可溶性固形物含量

  摘要可溶性固体含量是衡量蜜桃风味、成熟度及商业价值的重要内在指标。本研究提出了一种利用生物阻抗谱技术结合机器学习来预测蜜桃可溶性固体含量的无损方法。研究采集了‘胡晶蜜露’蜜桃在1赫兹至100千赫兹频率范围内的生物阻抗数据，通过构建单科尔-瓦伯格等效电路模型，提取出七个与生理特性相

  来源：Journal of Food Measurement and Characterization

  时间：2026-08-14

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