• 在加密的序列数据上高效进行隐私保护的LSTM推理

  摘要：全同态加密领域的最新进展使得能够在加密数据上直接进行隐私保护的机器学习运算。长短期记忆网络作为一种典型的循环神经网络架构，被广泛用于建模序列依赖关系，但目前基于全同态加密的LSTM推理方案仍存在延迟高、可扩展性差的缺陷。本文提出了一种基于全同态加密的高效加密序列数据LSTM

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-18

• 多宇宙凸组合支持向量机

  摘要：宇宙学习通过引入非目标样本作为辅助先验知识，从而改进决策超平面的构建。现有的宇宙支持向量机模型通常将宇宙样本视为同质的辅助集，这可能忽视了多个宇宙数据源在语义或结构上的差异性。为解决这一局限，本文提出了凸组合宇宙支持向量机，这是一种针对具有异构宇宙子集的分类任务而设计的结构

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-18

• MTMT：多任务提升建模的分层处理效应分解方法

  摘要：提升模型旨在估算营销干预措施（如游戏奖励）对用户行为的个体层面因果效应，比如用户是否会玩游戏，从而提升业务绩效。然而，现有的大多数提升方法都是为单一处理、单一任务场景设计的，要么将多种处理视为等同，并用共享表示来建模其效应，要么忽略处理特征与用户特征之间的交互作用。在现实的

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-18

• 质子转移驱动的1,10-菲咯啉磺酸酯一水合物晶体工程：超分子相互作用、电子结构及抗菌活性

  •通过单晶X射线衍射分析，确定了1,10-菲咯啉磺胺酸一水合物中由质子转移驱动的超分子组装现象。•Hirshfeld表面和相互作用能框架分析表明，静电作用和色散力是维持晶体堆积稳定的主要因素。•N–H···O、O–H···O、C–H···O以及π–π相互作用共同构成了稳定的三维氢

  来源：Journal of Molecular Structure

  时间：2026-07-18

• 用于标志引导下颈椎皮肤镇痛的横突颈神经

  摘要背景尽管使用了局部麻醉，颈部注射仍可能带来疼痛感。阻断横颈神经或可提升舒适度，但临床医生需要明确的体表标志点，并注意外颈静脉的情况。方法在一系列解剖学研究（46侧颈部）中，记录了横颈神经在胸锁乳突肌后缘的起始位置，以耳垂到胸锁乳突肌外侧锁骨附着点的距离为基准，用百分比表示（0

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2026-07-18

• 综述：老年人U型骶骨骨折经脊柱骨盆固定术后的并发症报告：一项结合叙述性分析的系统评价

  摘要背景脊柱骨盆固定术（SPF）可单独使用，也可与髂骶固定或跨髂骨-跨骶骨固定联合使用，常用于治疗高度不稳定的后侧骨盆环损伤以及老年人的一些脆性骨折。然而，关于老年人U型骶骨骨折接受SPF治疗后出现并发症的相关证据十分有限。方法本系统评价是依据Cochrane手册和PRISMA指

  来源：European Journal of Trauma and Emergency Surgery

  时间：2026-07-18

• 具有突触抑制和脉冲频率适应的神经场模型的谱方法

  摘要：神经场模型因其能够从宏观层面描述神经元群体的活动，而被广泛用于阐释神经网络中的时空动态行为。本研究提出了一种针对具有突触抑制和脉冲频率适应机制的神经场模型的高效数值方法，该方法结合了二阶Adams–Bashforth（AB2）方法与谱方法，并进行了严格的误差分析。数值实验表

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-07-18

• 基于机器学习的动态阈值机制，用于不同信噪比和噪声方差条件下的频谱感知

  摘要频谱感知是认知无线电系统中的一项关键功能，旨在高效识别并利用未被充分使用的频段。在现有技术中，循环平稳特征检测因其能在低信噪比条件下有效区分信号与噪声而被广泛采用。然而，传统的循环平稳特征检测方法依赖静态阈值设定，这在噪声方差和信道条件变化时会影响检测性能。为解决这一问题，本

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-18

• 神经符号链：一种基于多源文本的智能灾害链分析神经符号框架

  摘要在非平稳气候条件下，气象灾害已演变为复杂的跨系统级联网络，其灾难性影响往往源于潜在的次生灾害链。尽管大型语言模型具备较强的语义理解能力，但在长链推理过程中仍易出现逻辑幻觉，这是因为现有的生成范式未能在概率文本生成中嵌入严格的物理约束。为解决这一问题，我们提出了NeuroSym

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-18

• 以机制为中心的跨领域检索助力科学发现：超越语义相似性的结构同构性LLM智能体

  •一种神经符号框架，可在跨领域检索中将主题与机制分离。•同构偶然性指数通过机制对齐来奖励语义距离。•26个领域专家级别的LLM智能体可生成该领域特有的搜索词。•在科学发现中，语义距离被用作奖励信号而非惩罚因素。•偶然性被重新定义为基于知识的检索系统可调控的属性。引言科学领域中许多

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-18

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