• 机器学习回归驱动的改进步长估计器（基于智能手机加速度测量）：一项比较性能研究

  精确的步长估计（SLE）不仅是导航系统设计的关键需求，也是神经系统疾病步态健康监测的关键需求。在现有解决方案中，基于非侵入式惯性传感器且无需专用基础设施的方法更具成本效益。然而，许多此类方法依赖于固定在身体上的惯性传感器，而非自由手持的智能手机传感器。另一方面

  来源：Machine Learning and Knowledge Extraction

  时间：2026-07-28

• 创伤后遗忘症与获得性脑损伤后增加的觉醒和反应症状相关

  背景：创伤后遗忘症（PTA）是获得性脑损伤（ABI）的常见后果，其特征是对创伤事件的自传体记忆受损。因此，传统上认为PTA会降低创伤后应激障碍（PTSD）的风险，尤其是基于对创伤明确回忆的症状。然而，创伤后应激症状（PTSS）也可能在缺乏对事件有意识记忆的情况

  来源：Frontiers in Cognition

  时间：2026-07-28

• 神经性厌食症的认知行为疗法（CBT-AN-20）：可行性、可接受性和初步有效性

  本研究检验了CBT-AN-20（一种针对神经性厌食症的新型20次门诊治疗）的可行性、可接受性和初步有效性。研究人员在成人门诊进食障碍服务机构开展了一项纵向病例系列研究（预注册：https://doi.org/10.17605/OSF.IO/S2WNY），评估了

  来源：Cognitive Behaviour Therapy

  时间：2026-07-28

• 围产期大量颅内出血作为福山型先天性肌营养不良症的罕见初始表现：一例病例报告

  背景：福山型先天性肌营养不良症（FCMD）是一种儿童期发病的肌营养不良症，以全身性肌无力和脑部异常为特征。典型的脑MRI表现包括皮质多小脑回（polymicrogyria）和巨脑回（pachygyria）、小脑皮质发育不良（cerebellar cortica

  来源：Egyptian Pediatric Association Gazette

  时间：2026-07-28

• 综述：嘧啶类似物为淡水鲶鱼 Heteropneustes fossilis 的繁殖提供了一个合理的调控框架

  嘧啶类似物（pyrimidine analogues）是含氮杂环化合物，在核酸结构和细胞代谢中发挥关键作用，在水生动物健康领域的应用日益增长。本综述综合了关于其药理潜力的现有知识，重点关注淡水鲶鱼 Heteropneustes fossilis。对同行评审文献

  来源：Discover Animals

  时间：2026-07-28

• 综述：神经肌肉电刺激与慢性下肢溃疡微血管灌注：一项系统综述

  微循环受损导致静脉性、动脉性、糖尿病性和混合病因溃疡的愈合延迟。通过间歇性神经肌肉电刺激腓总神经激活小腿肌肉泵已被提出可改善微血管灌注。本综述评估了当前关于神经肌肉电刺激对各类病因慢性下肢溃疡微血管流量影响的证据，使用激光散斑对比成像（LSCI）进行测量。符合

  来源：International Wound Journal

  时间：2026-07-28

• 识别区域夏季最低温度阈值跨越的时间及潜在后续气候演变

  区域变暖幅度和速率的差异不仅驱动了关键温度阈值跨越时间的不确定性，也驱动了阈值跨越后潜在气候系统演变的不确定性。在此，研究人员训练卷积神经网络（CNN）来预测中北美（CNA）地区夏季最低温度将保持在特定温度阈值以上的剩余时间。对非正态概率分布参数的预测为使用多

  来源：Earth's Future

  时间：2026-07-28

• 维生素B6：过多，过少，过晚？2023至2025年澳大利亚销售趋势分析

  背景：与维生素B6（pyridoxine）相关的外周神经病变（peripheral neuropathy）具有剂量和持续时间依赖性。在澳大利亚，与不良神经效应相关的高剂量维生素B6产品可获取，促使近期监管行动将含有≥50 mg吡哆醇的产品重新分类为临床分类3（

  来源：Internal Medicine Journal

  时间：2026-07-28

• 高强度耐力跑后数小时内的神经肌肉疲劳与感知疲劳度取决于运动方案

  本研究调查了不同高强度耐力跑方案下的神经肌肉疲劳与感知疲劳度。12名男性（均值±标准差；VO₂max：52.2±6.9 mL/kg/min）跑约8.0 km：（i）在呼吸代偿点对应速度（vRCP；5×8 min段落——RUN₁₀₀%RCP）；（ii）vRCP之

  来源：European Journal of Sport Science

  时间：2026-07-28

• 基于量子启发与深度神经模型集成的新一代信息物理系统入侵检测

  信息物理系统（CPS）可能引发执行和安全风险。由于日益增长的安全问题，入侵检测对于维护系统完整性至关重要。如今，深度学习（DL）方案已被部署用于增强网络攻击检测，但这些模型容易过拟合，从而降低检测性能。因此，本研究提出了一种新型的基于深度学习的入侵检测系统（I

  来源：Frontiers in Computer Science

  时间：2026-07-28

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