• 膝关节镜围手术期血栓预防

  膝关节镜是全球最常见骨科手术之一，每年进行超过400万例。一种罕见但可能严重的并发症是深静脉血栓（DVT），报道其在关节镜术后发生率范围为0.14%至17.9%。当前可用证据未提供膝关节镜术后常规药物血栓预防的明确推荐。国际指南仍不一致。在德国，约96%的患者

  来源：Arthroskopie

  时间：2026-07-29

• 综述：针对有沟通支持需求的神经内科住院患者的跌倒预防教育：一项范围综述

  •大多数跌倒预防教育是由临床医生以口头方式提供给患者的。 •跌倒预防干预中的患者教育很少针对沟通需求进行个性化。 •包含患者教育的跌倒预防干预常常未能考虑沟通障碍的影响。

  来源：Patient Education and Counseling

  时间：2026-07-29

• 多延迟微分方程的稳定性分析使用Elzaki变换方法及其在帕金森病模型中的应用

  在本研究中，研究人员使用结合历史函数和幂函数的Elzaki积分变换（ET）来研究多延迟微分方程（MDDEs）。采用帕金森病（PD）模型来探究MDDEs的动力学行为。此外，通过图形和定性观察探索了延迟模型的稳定性。研究人员求解了MDDEs的稳定性分析，旨在理解时

  来源：Next Materials

  时间：2026-07-29

• 双射流转子-定子流动系统中传热的实验验证与智能预测

  本研究对经受双射流空气喷射的转子-定子腔体中的传热和流动行为进行了全面研究。采用基于物理的数值和实验框架，并由机器学习支持，分析了关键参数的影响，如射流雷诺数（Re_j）范围从1.6×10⁴到5×10<sup>4</s

  来源：Next Materials

  时间：2026-07-29

• 错误相关记忆偏差对社会性焦虑个体而言特异性地指向社会刺激

  社交焦虑（SA）与增强的错误监控相关联，但其潜在机制尚不清楚。与SA的认知模型一致，研究人员提出，更强的错误监控通过强化对错误（包括相关社会线索）的记忆编码而促成SA，从而对记忆内容产生负性偏差。支持该假设的是，研究人员既往工作表明高SA个体对错误试次（相较正

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2026-07-29

• 基于深度学习的小型化五边形开槽微带贴片天线（MPSMA）用于非侵入性血糖检测研究

  研究人员使用FR4基底在4.2 GHz设计了一种小型化五边形开槽微带贴片天线（MPSMA），用于非侵入性血糖传感应用。该MPSMA设计针对最大阻抗匹配、S₁₁、电压驻波比（VSWR）、效率、增益和方向性进行了优化。利用矢量网络分析仪在微波

  来源：International Journal of Microwave and Wireless Technologies

  时间：2026-07-29

• 混合卷积-门控循环神经网络用于鲁棒移动健康活动分类

  移动健康已成为患者利用智能手机和智能手表等移动设备监测和分析身体活动及生命体征的流行选择。此外，医疗界已开始使用人工智能(AI)模型自动化异常状况和疾病的诊断，特别是在实时紧急场景中。本文介绍了一种用于自动识别日常身体活动的新型深度学习模型。研究人员提出了一种

  来源：International Journal of Telemedicine and Applications

  时间：2026-07-29

• BTrip-NN: 一种基于效用信息的空间图神经网络用于家居基础出行链预测

  家居基础出行链预测联合刻画出行目的、目的地、时间和出行方式，是出行行为建模和细粒度需求分析的基础。现有模型通常关注单一任务或并行多任务输出，但对高基数交通分析区（TAZ）目的地候选生成、链式任务传播和深度模型中的效用语义支持有限。本研究提出基础出行神经网络（B

  来源：Multimodal Transportation

  时间：2026-07-29

• 机器学习使能的AZ31合金变形与动态再结晶预测：面向定制化逆向设计

  本研究提出了一种创新的机器学习（ML）方法，该方法能够基于定义范围内的温度和变形条件对AZ31合金进行快速性能预测。此外，该方法还能逆向建议一组工艺参数以实现目标性能。训练数据集是使用最近开发的场波动粘塑性自洽（FF-VPSC）模型生成的，该模型能够模拟动态再

  来源：Materialia

  时间：2026-07-29

• 基于ECG-fNIRS监测与动态时空图学习模型的热不适致操作员认知损伤预警

  热不适显著损害认知功能，导致人为失误乃至严重系统事故。现有基于生理监测的认知评估深度学习方法常忽视神经生理信号的时空动态性，主要聚焦实时分类。为此，研究人员提出DCATT（扩散卷积注意力模型），一种面向热应激下操作员异常认知状态多步预测的时空框架，含三个关键模

  来源：Journal of Safety Science and Resilience

  时间：2026-07-29

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