• 非那雄胺（finasteride）神经精神风险与监管失败：从上市后监测缺位到强制、时限性安全承诺

  本文通过强调与非那雄胺（finasteride）相关的严重神经精神风险（neuropsychiatric risks），考察监管失败的成本；非那雄胺是一种广泛使用的脱发治疗药物，可引起长期抑郁（depression）和自杀意念（suicidal thought

  来源：Journal of Public Health

  时间：2026-10-16

• 基于解引导上采样的分布式参数反应系统多分辨率物理信息神经网络训练策略

  打开图形查看器 本文针对分布式参数反应系统，提出了一种基于解引导的多分辨率训练策略，用于物理信息神经网络

  来源：Reaction Chemistry and Engineering

  时间：2026-10-16

• α-突触核蛋白纤维丝在形成、储存及接触配体过程中的形态演变

  打开图形查看器 蛋白质纤维丝是许多神经退行性疾病（包括帕金森病）的病理标志。在体外制备α-突触核蛋白（α

  来源：Organic and Biomolecular Chemistry

  时间：2026-10-16

• 基于物理辅助深度神经网络的可压缩非平衡振动流速度梯度动力学封闭框架

  本研究提出了一种采用物理辅助深度神经网络的动力学模型，用于描述具有振动非平衡效应的可压缩湍流中速度梯度的演化过程。此类模型为理解与小尺度结构相关的非线性物理提供了有力框架。在可压缩流动中，热力学场对速度梯度动力学的影响通过热力学梯度场（TGF）张量体现。TGF

  来源：Journal of Fluid Mechanics

  时间：2026-10-16

• 功率放大器设计自动化的实践见解

  摘要：提供可能包括新闻、评论或技术笔记在内的社会信息，这些信息应引起从业者和研究人员的兴趣。 IEEE微波理论与技术协会（MTT-S）2026年数值电磁与多物理场建模及优化国际会议（NEMO）于2026年7月1日至3日在西班牙瓦伦西亚举行。NEMO是MTT-S一年一

  来源：IEEE Microwave Magazine

  时间：2026-10-16

• PatchRNN：面向多变量长期时间序列预测的多尺度结构感知分解框架

  摘要 长期时间序列预测在能源、交通和气象领域具有重要意义，但现有方法在建模多尺度特征和保持局部序列结构方面存在不足。我们提出PatchRNN，一种面向多变量预测的分解与结构感知框架。其并行趋势分支采用多尺度补丁嵌入，以捕获并融合不同时间粒度下的长期模式。季节预测分支通过平均

  来源：Electronics

  时间：2026-10-16

• 一种以移动终端为中心的无线局域网空间复用优化方法

  无线设备和智能环境的日益普及，导致无线局域网（WLAN）部署密度不断攀升，且面临严重的干扰问题。近期的修正案（如IEEE 802.11ax/be）旨在通过优化频谱效率来提升空间复用（SR）能力。然而，当前的SR方案在部署中面临诸多挑战，包括与传统802.11版本的不兼容、缺乏

  来源：Information

  时间：2026-10-16

• 工业催化重整装置产品性能与催化剂再生影响的定量建模研究

  摘要

  来源：ChemEngineering

  时间：2026-10-16

• 基于多列RBFN结构改进粒子群优化与自适应粒子群优化的并行神经网络训练方法

  摘要：使用梯度下降算法训练的径向基函数神经网络（RBFN）在浅层和深层网络中均能提供有效的全连接结构。误差校正（ErrCor）作为一种最先进的基于梯度的训练方法，通过选择最优隐藏单元来提高准确率。另一方面，粒子群优化算法（PSO）作为一种基于种群的算法，利用群体经验优化RBF

  来源：IEEE Open Journal of Systems Engineering

  时间：2026-10-16

• 通过平衡低频和高频梯度克服虚假相关性提升深度神经网络算法推理能力

  摘要：归纳推理，即从有限实例中推断一般规则，被认为是人类智能的基础。遗憾的是，深度神经网络（DNNs）在归纳推理方面表现不佳，因此甚至无法学习算法推理（AR）中最简单的算法。现有针对DNN进行AR的研究主要集中在DNN的架构设计上。在本研究中，我们探究优化技术对AR性能的影

  来源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

  时间：2026-10-16

知名企业招聘：