• 肠道微生物群与神经递质及精神障碍之间的关联：一篇综述性文章

  胃肠道中存在着众多属的微生物，这些微生物被称为肠道微生物群。肠道微生物群对包括大脑在内的多个身体器官有着多种影响。肠道与大脑之间存在一种双向连接，即肠脑轴，这种连接是通过免疫、神经和神经内分泌途径形成的。此外，肠道微生物群还能调节神经递质的合成与功能。因此，当肠道微生物群的组成或

  来源：Medical Care

  时间：2026-08-13

• 妊娠期间通过硬膜外导管使用鞘内荧光素修复颅底脑脊液漏：一例报告

  我们介绍了一名35岁的孕妇，她已怀孕9次，分娩5次，目前在孕22周时因存在再次感染的风险而需要接受颅底脑脊液泄漏的手术修复。为更清晰地显示泄漏部位，医生给其使用了鞘内荧光素。通常情况下，这种检查是通过放置腰椎引流管来进行的，但由于该患者之前使用腰椎引流管出现过硬膜穿刺后头痛的情况

  来源：Journal of Head and Neck Anesthesia

  时间：2026-08-13

• 基于神经网络图表示的软件缺陷预测的实证研究

  •对基于神经网络的图表示方法在缺陷预测模型性能上的影响进行了实证研究。•针对7个基准数据集的15个版本，对比了6种程序图在4种图神经网络中的表现，用于项目内部和跨项目缺陷预测。•为研究人员和实践者提供了提升软件缺陷预测模型可靠性和适用性的实用指导。引言随着软件系统规模和复杂度的不

  来源：Science of Computer Programming

  时间：2026-08-13

• 一种基于TopoCausFormer的新型时空表示学习方法，用于复杂工业流程中的故障诊断框架

  •提出了一种基于因果拓扑的故障诊断框架。•提出了一种用于拓扑感知特征学习的新型TopoCausFormer模型。•构建了一种用于时空建模的图嵌入编码器。引言现代工业生产正在迅速向数字化、智能化发展，各个工艺单元与信息层之间也实现了紧密集成。这一发展使得工厂的规模和复杂性不断增加，

  来源：Journal of Process Control

  时间：2026-08-13

• 用于延迟电力系统同步频率控制的动态事件触发型循环神经网络框架

  摘要：本文针对存在延迟的电力系统中的频率不稳定问题，提出了一种基于双隐藏层循环神经网络的有韧性控制器，该控制器能够有效应对参数不确定性、未建模动态以及负载变化。自适应超扭转积分终端滑模控制器可确保在存在不可避免的数据传输延迟的情况下仍实现有限时间内的功率频率同步，而动态事件触发机

  来源：Journal of the Franklin Institute

  时间：2026-08-13

• 具有不对称输入约束的连续时间非线性系统的事件触发无模型控制：一种Q学习方法

  摘要 本文研究受非对称输入约束和不匹配干扰影响的连续时间非线性系统的最优控制问题。为严格满足非对称约束，文中构建了非二次型价值函数，确保控制输入始终处于规定的非对称范围内。同时引入事件触发机制以减少冗余数据传输、降低网络负载，从而实现仅在事件触发时更新控制策略。基于贝尔曼最优

  来源：Journal of the Franklin Institute

  时间：2026-08-13

• 基于脑电图的空中交通管制员认知负荷持续监测：迈向脑机接口驱动的自动化

  摘要：空中交通管理正朝着更高水平的人机协作与决策支持方向发展。脑机接口技术可通过脑电图检测控制员的认知负荷，从而实现基于负荷感知的自动化。然而，基于脑电图的解码方法对不同受试者和不同操作场景下的数据分布变化极为敏感，这会降低跨领域表征学习能力及持续监控效果。为此，我们提出了一种用

  来源：Journal of Air Transport Management

  时间：2026-08-13

• 多阶段物理设计参数优化，实现快速精确的PPA收敛

  •我们提出了一种新的物理设计优化框架，能够实现整个设计流程在性能、功耗和面积方面的快速且精确的优化。•我们设计了一种新型的多阶段物理设计优化流程，通过逐阶段精细调整参数，实现快速的性能、功耗和面积优化。•我们构建了基于图神经网络的预测模型，用于预测总负松弛度和线长，使得早期预测结

  来源：Integration

  时间：2026-08-13

• 基于机器学习的全偏振保持单纵模可调谐光纤激光器

  摘要本文提出了一种基于人工神经网络辅助的1064纳米全偏振保持单纵模可调谐光纤激光器，并进行了实验验证。该激光器采用复合光纤环形腔与光纤布拉格光栅相结合的结构，从而实现单纵模运行。通过调节光纤布拉格光栅的温度来实现波长调谐。实验结果表明，该激光器的中心波长为1064.1纳米，光信

  来源：Infrared Physics & Technology

  时间：2026-08-13

• 基于迁移学习优化的逆谱积分神经网络，用于具有空间与温度依赖参数的非线性瞬态热传导问题

  摘要：本研究提出了一种基于迁移学习增强的逆谱积分神经网络框架（TL-ISINNs），用于解决具有空间和温度依赖参数的二维及三维非线性瞬态热传导问题。逆谱积分神经网络（ISINNs）利用逆谱积分变换，通过每个时间步内线性缩放的高斯求积节点上的温度预测值来构建时间导数的稳定近似值。这

  来源：Engineering Analysis with Boundary Elements

  时间：2026-08-13

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