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  • 澳大利亚青少年中有害性行为群体的精神障碍患病率

    结合犯罪风险因素,心理脆弱性可通过可靶向机制导致青少年有害性行为(HSBs)。本研究的主要目的是描述澳大利亚青少年HSBs群体中存在的精神障碍。次要目的是通过调整比值比(AORs)更详细地检查共病情况。临床医生审查了361名因青春期实施性犯罪而被司法系统介入并

    来源:Psychiatry, Psychology and Law

    时间:2026-08-04

  • 脉冲神经网络(SNN)驱动无线网络前沿文献综述

    “文献扫描”专栏对网络领域近期发表的精选论文进行简明摘要,概述每篇论文的核心思想、方法论与技术贡献,旨在向《IEEE Network》读者呈现网络研究的前沿进展。研究人员亦欢迎推荐其近期发表的工作,尤其青睐具有新颖思路、扎实工作与显著领域贡献的论文。 脉冲神经

    来源:IEEE Network

    时间:2026-08-04

  • 水平可见图分析揭示从新生儿到成人心率动态发育模式

    表征从出生到成人心脏自主神经调节的发育轨迹在方法学上仍具挑战,因为常规心率变异性(HRV)指标在捕捉心脏动态的非线性与结构复杂性方面存在局限。研究人员提出应用水平可见图(HVG)分析——一种将时间序列的时间顺序编码为网络拓扑的图论变换方法——来量化涵盖新生儿至

    来源:Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

    时间:2026-08-04

  • 以线粒体为中心的难治性抑郁神经能量功能障碍:作为系统恢复生物标志物的血清BDNF及多层营养调控的概念框架

    难治性抑郁(TRD),尤其是以持续性焦虑负荷及血清脑源性神经营养因子(BDNF)无反应性为特征的慢性表现,日益与线粒体、炎症及代谢失调相关,后者可能在单胺能靶点充分占据的情况下限制神经可塑性恢复。在此生物学界定背景下,血清BDNF可能作为反映整合神经能量状态的

    来源:Nutritional Psychiatry

    时间:2026-08-04

  • 综述:基于益生菌的营养调节与精神疾病之间的关联:机制见解与治疗潜力

    目的:精神疾病包括压力相关障碍、抑郁症、痴呆症和自闭症谱系障碍,是全球主要的健康挑战,影响情绪调节、认知、行为和整体生活质量。近年来,营养方法作为心理健康管理的支持策略日益受到关注。其中,益生菌和富含益生菌的发酵食品已成为潜在的营养调节剂,能够影响大脑功能、压

    来源:Nutritional Psychiatry

    时间:2026-08-04

  • 磁流体动力学三元混合纳米流体在变Darcy–Forchheimer多孔介质中具有热和速度滑移效应的流动分析:采用局部非相似性方法和机器学习

    本研究调查了三元混合纳米流体(ternary hybrid nanofluid, THNF,由氧化锌、二氧化硅和钴铁氧体分散于水或乙二醇中)在拉伸表面上的非稳态流动与传热。嵌入可变多孔介质中,系统在横向磁场、速度滑移与热滑移、粘性耗散(viscous diss

    来源:International Journal of Thermofluids

    时间:2026-08-04

  • 面向配电系统故障定位的大规模合成数据集与机器学习基准

    快速且准确的故障定位对于确保现代配电网的可靠与不间断运行至关重要。尽管机器学习(ML)技术在高效、数据驱动的故障定位方面展现出了巨大潜力,但其实际部署却受限于泛化差距。由于运行数据稀缺,当前的ML模型经常过拟合于狭窄且同质的基准数据集,并在应用于未见过的网络拓

    来源:Energy and AI

    时间:2026-08-04

  • 儿童脑积水斜视手术结局:脑室-腹腔分流是否影响手术成功率

    背景/目的:本研究旨在评估儿童脑积水(HC)患者中斜视的发生率及斜视手术结局,并比较接受与未接受脑室-腹腔(VP)分流术患者间的差异。方法:研究纳入某三级医院小儿眼科与斜视单元随访的儿童HC患者,由同一斜视专家完成术前测量与手术,术后偏斜≤10棱镜度(PD)视

    来源:Children

    时间:2026-08-04

  • 快速随机多核判别分析用于鸟类识别

    摘要:预测预制混凝土钢管柱(CFST)柱-钢梁装配体中螺栓连接节点的力学性能仍具有挑战性,原因在于复杂的非线性关系、高参数耦合程度以及传统经验公式的泛化能力有限。本研究提出了一种集成改进粒子群优化(IPSO)算法与深度神经网络(DNN)的数据驱动预测模型。基于

    来源:Mathematics

    时间:2026-08-04

  • 轮式移动机器人轨迹跟踪的神经反步控制

    本文提出了一种针对差分驱动移动机器人轨迹跟踪的神经反步控制策略。所提出的方法结合了动态级反步控制器与一个轻量级单隐层自适应神经网络,通过在线自适应补偿不确定的非线性动力学。反步组件提供了一个基于Lyapunov的稳定化结构,而神经逼近器在不依赖深层架构、离线训

    来源:Mathematics

    时间:2026-08-04


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