• 面向保形且可解释道路目标检测的自适应上下文推理：CAESAR++

  可信赖的目标检测是运行于安全关键应用中的自主视觉系统的基石。本文提出CAESAR++（通过语义归因与优化实现的上下文感知解释，Context-Aware Explanations via Semantic Attribution and Refinement）

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-25

• 采用远端神经转位术恢复肩关节外展与外旋功能患者的生存质量评估——单中心经验

  摘要：引言：恢复肩关节功能是臂丛神经损伤(brachial plexus injury, BPI)手术的关键目标，因为肩关节外展(abduction)与外旋(external rotation)丧失会严重限制上肢使用及生存质量(quality of life,

  来源：Brain and Spine

  时间：2026-06-25

• 基于亲和毛细管电泳评估癌细胞分离高尔基微粒表面结合事件的测定方法

  胞内膜蛋白是一类庞大且在药理学上至关重要的治疗靶点，但在天然病理环境中对其表征仍具实验挑战。本研究报道了据研究人员所知，首次在从癌细胞中分离的高尔基微粒(Golgi microsomes)表面进行的直接亲和力(affinity)测量。通过整合部分进样亲和毛细管

  来源：Analytical Chemistry

  时间：2026-06-25

• 氧分压目标对脓毒症预后的影响：一项随机对照试验

  摘要通俗版总结 背景： 脓毒症是一种临床综合征，其特征是机体对感染的反应出现紊乱，导致氧气输送和利用受阻，进而引发器官功能障碍。低氧血症在脓毒症患者中较为常见，可能会造成严重的组织和器官损

  来源：Shock

  时间：2026-06-25

• "我们面临的最困难对话"：住院医师参与儿科神经预后评估(Neuroprognostication)的体验

  摘要(Objective)：儿科神经预后评估(Neuroprognostication, 即利用现有信息估算神经系统疾病或损伤的病程、治愈可能性、功能结局及预期寿命的过程)常因存在不确定性而变得复杂，且嵌入于高风险医疗决策中。对于儿童神经科住院医师而言，参与神

  来源：Annals of the Child Neurology Society

  时间：2026-06-25

• 综述：机器学习在生物活性玻璃中的应用：从传统统计模型到前沿的深度学习方法

  阿米尔霍赛因·莫加尼安|艾哈迈德·阿基夫·基兹尔库特卢|穆罕默德·纳斯尔·埃斯法哈尼|阿兰格·帕祖赫什加尔|弗朗切斯科·贝伊诺|阿里·阿克佩克|西鲁斯·萨法伊摘要生物活性玻璃的复杂性给研究带来了诸多挑战，这使得传统的试错方法难以用于开发在生物活性、降解性、机械可靠性、治疗功能、可

  来源：Journal of Non-Crystalline Solids

  时间：2026-06-25

• 综述：二维材料驱动神经形态智能

  对高能效且自适应计算架构的指数级需求推动了人工智能（AI）与机器学习（ML）的演进。神经形态计算受生物神经网络启发，克服了传统冯·诺依曼架构的局限，包括高能耗与可扩展性受限等问题。过渡金属硫族化合物（TMDs）、六方氮化硼（h-BN）、黑磷（BP）及碲烯等二维

  来源：Nano-Micro Letters

  时间：2026-06-25

• 受内压与轴向应力作用的含单一缺陷高韧性腐蚀管道的失效压力行为

  本研究采用有限元法(Finite Element Method, FEM)与人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)评估受内压与轴向应力作用、含单一腐蚀缺陷的API 5L X70、X80、X100及X120高强度钢管之失效压

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-06-25

• 用于物理神经形态实现的高耐久性聚合物线湿件突触

  神经形态计算需要能够在反复电刺激下可靠更新并保留权重的突触器件。在为此目的探索的材料平台中，有机湿件突触系统备受关注，因为其开关行为直接受周围电化学环境的影响。 herein，研究人员报道了一种在乙二醇（ethylene glycol, EG）和水中操作的双端

  来源：Materials Advances

  时间：2026-06-25

• 老年人职业平衡与体力活动水平、身体素质及身体成分之间的关系

  摘要研究目的本研究旨在比较不同体力活动水平下老年人的职业平衡能力、身体素质及身体成分指标，并探讨职业平衡与其他变量之间的关系。研究方法这项横断面研究共纳入150名65至75岁的老年人。根据国际体力活动问卷简表（IPAQ-SF）的评分，参与者被分为不活跃组（n＝51）、轻度活跃组（

  来源：BMC Public Health

  时间：2026-06-25

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