• 物理信息神经网络用于患者特异性左心室有限元建模与图像运动一致性

  阐明心肌的生物力学行为对于理解心脏生理学至关重要，这无法直接从临床影像中推断，而需要有限元（FE）模拟。然而，传统的FE模拟计算成本高，且通常无法准确再现临床观察到的心脏运动。研究人员在此提出IMC-PINN-FE，一种物理信息神经网络（PINN）框架，它将图

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-23

• 主动健康理念在慢性病管理中的临床实践：一项来自神经内科医务人员视角的定性研究

  背景：本定性研究探讨了神经内科医务人员在管理慢性神经系统疾病过程中对主动健康理念的理解与临床实践。方法：研究人员对中国某三级医院的15名医务人员进行了半结构化访谈，并采用Colaizzi七步现象学方法对数据进行分析。结果：形成了五个核心主题：（1）教育与激励是

  来源：Risk Management and Healthcare Policy

  时间：2026-06-23

• Buzzy BEE在减轻儿童下牙槽神经阻滞麻醉期间疼痛感知的有效性：一项分口交叉研究

  背景：儿童牙科领域需要有效管理儿童在接受侵入性操作（如下牙槽神经阻滞麻醉（inferior alveolar nerve block, IANB））期间的疼痛。本研究旨在评估Buzzy BEE^TM在减轻儿童IANB过程中疼痛感知的有效性。

  来源：Children

  时间：2026-06-23

• 使用特征工程、PCA和ANN的变压器状态监测局部放电严重程度分类

  局部放电（PD）是高压变压器绝缘退化的关键指标，能够为早期故障提供预警。尽管人工神经网络（ANN）已被应用于PD分类，但在使用扩展特征空间时，冗余特征和过拟合可能影响其性能。本研究提出一种PD严重程度分类框架，结合物理信息特征工程、主成分分析（PCA）和多层感

  来源：Machines

  时间：2026-06-23

• 面向非对称电网故障的分布式发电变流器灵活预测直接功率控制

  本文介绍了一种用于在严重非对称电网故障下运行的变流器的无传感器灵活预测直接功率控制（sensorless flexible predictive direct power control, SF-PDPC）策略。所提出方法将基于频率自适应神经网络正交信号发生器

  来源：Electronics

  时间：2026-06-23

• 混合量子-经典神经网络用于医疗预测：由自动科学发现驱动

  本研究呈现了一个可复现的评估框架，用于医疗分类中的混合量子-经典神经网络（HQCNNs），而非提出新架构。研究人员在威斯康星诊断乳腺癌（WDBC）数据集上，在相同的五折分层交叉验证下，评估了一个四量子比特HQCNN（结合紧凑经典编码器、两层参数化量子电路（PQ

  来源：Informatics

  时间：2026-06-23

• 综述：过去十年（2015–2025）建筑领域人工神经网络的文献计量综述

  人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是建筑研究的关键组成部分，因为建筑4.0（Construction 4.0）和基于数据的解决问题方式持续塑造着建筑行业。在本文中，研究人员对2015年至2025年间建筑研究中的人工

  来源：Buildings

  时间：2026-06-23

• 基于过电压特性分析的220 kV电缆系统中护层保护器的多参数灵敏度分析与工程配置优化策略

  随着新能源并网规模的增加，电力系统中低频率振荡的风险显著上升，严重影响系统安全与稳定。通过稳态运行特征识别低频率振荡风险迫在眉睫。本文首先分析了影响低频率振荡的特征，并利用暂态仿真构建了低频率振荡数据集。其次，采用随机森林（Random Forest, RF）

  来源：Energies

  时间：2026-06-23

• 神经延迟微分方程：学习部分已知动力系统的非马尔可夫闭合

  近期在从数据中学习动力系统方面取得的进展显示出巨大潜力。然而，许多现有方法假设能访问系统的完整状态——这一假设在实践中很少成立，因为系统通常通过有限数量的传感器进行监测，导致部分可观测性。为应对这一挑战，研究人员从Mori–Zwanzig形式（MZ形式）中汲取

  来源：Data-Centric Engineering

  时间：2026-06-23

• 利用高光谱成像与一维卷积神经网络实现受背实蝇侵害的苹果果实的早期检测与成熟度预测

  邵圆圆|姜妙妙|王永贤|宣冠涛|薛晓敏中国山东省泰安市山东农业大学机电工程学院及农业装备智能工程实验室，邮编271018摘要为准确评估受B. dorsalis侵害的苹果品质，本研究提出了一种基于高光谱成像技术并结合一维卷积神经网络的高灵敏度早期检测与硬度预测方法。首先，使用400

  来源：Vibrational Spectroscopy

  时间：2026-06-23

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