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类风湿关节炎患者脓毒症相关性脑病的中性粒细胞-白蛋白比值预测:一项探索性机器学习研究
背景与目的:类风湿关节炎(RA)患者发生脓毒症及其神经系统并发症的风险升高,其中以脓毒症相关性脑病(SAE)最为重要。但该人群SAE的早期识别仍较困难。为此,研究人员拟构建并验证一个纳入中性粒细胞-白蛋白比值(NAR)的预测模型,用于评估合并脓毒症的RA患者发
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-07-23
DBENet:用于脑MRI病灶分割的双分支编码器网络
引言:在磁共振成像(MRI)中,由于病灶外观异质性、尺度多变和边界模糊,准确的脑病灶分割仍然具有挑战性。方法:研究人员提出DBENet,一种用于脑MRI病灶分割的双分支编码器网络。空间分支和频率分支首先从互补域中提取病灶相关特征。然后,空间频率融合(Spati
综述:糖尿病多发性神经病变的机制与转化机会
糖尿病多发性神经病变(DPN)是1型和2型糖尿病(DM)的常见并发症。外周感觉轴突是DPN的早期和主要靶点,导致感觉丧失、疼痛和生活质量受损。尽管多种代谢及其他异常(包括胰岛素信号异常和线粒体功能障碍)参与DPN的发生,但目前尚无有效疗法可逆转或阻止该疾病。D
来源:Frontiers in Endocrinology
讣告:我们哀悼《癫痫学杂志》主编李世初教授的离世
李世初是中国癫痫防治领域的先驱,神经流行病学研究的奠基人,也是全球癫痫治理的引领者。他曾担任中国抗癫痫协会第一、二届理事会主席,以及《Acta Epileptologica》杂志的主编(2019–2026年
来源:Acta Epileptologica
通过大型语言模型生成的神经网络架构数据集
摘要神经网络越来越被用于辅助决策制定。为验证其可靠性和适应性,研究人员和从业者提出了多种工具和方法,用于神经网络代码的验证、重构及迁移等工作。这些工具对于确保神经网络架构的正确性与可维护性至关重要,有助于避免实现错误、简化模型更新,并保证复杂网络能够被可靠地扩展和重用。然而,由于
来源:Scientific Data
一类不确定机器人操作臂的基于内在可塑性驱动的神经自适应渐近跟踪控制
摘要
来源:Sensors
MGFR-ViT:一种用于基于振动故障诊断的多尺度门控特征优化视觉Transformer
SPTNet:用于视觉SLAM的SuperPoint跟踪网络
稳健的图像到图像对应是基于相机的视觉同时定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)的一个基本挑战。传统方法主要依赖孤立的局部特征匹配或光流预测,这些方法通常在大视差下鲁棒性有限、计算开
HIDANet:一种用于凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)仔虾期分级与形态计量估计的轻量级深度学习框架及背景偏置验证
孵化场生产质量控制依赖对太平洋白虾(Litopenaeus vannamei)仔虾(PL)发育期的准确分级,但现有方法依赖主观人工视觉评估,导致观察者偏倚与不一致。本研究提出分层各向同性稠密注意力网络(Hierarchical Isotropic Dense
来源:Frontiers in Artificial Intelligence
混合防冻液(含CuO纳米颗粒和乙二醇(20%)-水(80%)基液)的流变行为:基于GMDH型人工神经网络的预测
研究人员使用基于数据分组处理方法(GMDH)人工神经网络研究了由20%乙二醇、80%水和氧化铜纳米颗粒组成的混合纳米流体的流变行为,该网络基于在不同温度(T)、纳米颗粒体积分数(NP-φ)和剪切速率(SR)下收集的实验数据集进行训练。本研究的主要目标是开发一个
来源:South African Journal of Chemical Engineering
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