• 皮肤TRPV4(瞬时受体电位香草酸亚型4)增强电针刺激传入信号的传递

  电针刺激(electroacupuncture stimulation, ES)对多种疾病具有治疗作用，其主要机制为激活外周感觉神经。机械敏感离子通道瞬时受体电位香香草素亚型4(transient receptor potential vanilloid 4,

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-16

• 基于深度学习整合钻芯高光谱与地球化学数据以增强钻芯矿物填图

  钻芯矿物填图对矿体建模至关重要，但基于人工地质编录的传统分析方法耗时、主观且易产生偏差。高光谱（HS）成像提供了一种快速、高分辨率且无损的替代方案；然而，HS数据的传统分析仍依赖人工解译，限制了其效率与可靠性。深度学习（DL）的最新进展通过从HS数据中自动提取

  来源：Applied Computing and Geosciences

  时间：2026-06-16

• 基于深度学习的泰国木琴音乐自动转录框架：模型评估与感知评估

  本文提出了一项基于深度学习的泰国木琴（ranat ek）自动音乐转录（Automatic Music Transcription，AMT）研究。泰国木琴是泰国古典音乐中的核心乐器，具有鲜明的声学特征与演奏特性。不同于西方乐器，泰国木琴采用非平均律（non–eq

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2026-06-16

• 基于机器学习预测介质阻挡放电反应器中等离子体CO₂转化

  本研究旨在开发一种稳健且可解释的机器学习（ML）框架，用于预测介质阻挡放电（DBD）反应器中等离子体CO₂转化及能量效率（EE）。研究人员系统性地收集了2010年至2025年间发表于文献的358组实验数据，涵盖六种关键操作与几何参数。基于

  来源：Green Chemistry

  时间：2026-06-16

• 基于人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)的生物传感器用于慢性疾病检测：进展、挑战与未来方向

  早期慢性疾病的诊断是现代医疗保健面临的最重大挑战与机遇之一，其对改善患者预后及减轻全球医疗系统沉重经济负担具有深远意义。一种有望应对此挑战的新兴技术范式是"智能"生物传感器(smart biosensors)的开发。这类先进分析装置将机器学习算法——特别是人工

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-16

• 基于前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)的模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)结合混合分数阶粒子群-序列二次规划(Fractional PSO–SQP)优化用于自动驾驶车辆轨迹跟踪

  背景/目的：自动驾驶车辆(Autonomous Vehicles, AVs)需要具备处理复杂动态环境能力的控制算法，同时满足安全性、舒适性、能效及轨迹精度等多重冲突目标。模型预测控制(MPC)为多约束优化提供了规范性框架，但其针对非线性车辆动力学的实时求解仍具

  来源：Automation

  时间：2026-06-16

• 血清神经元特异性烯醇化酶作为儿童惊厥性癫痫持续状态的预后生物标志物：一项单中心回顾性队列研究

  背景/目的：血清神经元特异性烯醇化酶（neuron-specific enolase，NSE）是一种神经元损伤的生物标志物，但其在儿童惊厥性癫痫持续状态（convulsive status epilepticus，CSE）中的预后作用仍不确定。研究人员评估了血

  来源：Children

  时间：2026-06-16

• 结合扩散机制与图注意力机制的图注意力扩散方法

  图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）引起了广泛关注并在许多下游任务中表现出色。然而，由于过平滑（oversmoothing）等问题，现有图神经网络在定量利用高阶邻域信息的能力上受到限制。本文介绍了GAtD（Graph Atten

  来源：Algorithms

  时间：2026-06-16

• 综述：硫化铅量子点在光电忆阻器中的双机制协同调控与性能优化

  硫化铅量子点（PbS QDs)作为一种功能层涂层，能够在忆阻器结构中实现非易失性集成与神经形态计算，从而应对冯·诺依曼瓶颈。本文综述了PbS QDs在忆阻器薄膜结构中的双界面机制。首先，局域电场增强效应通过量子点介导的空间电荷梯度在涂层薄膜中产生类尖端电极结构

  来源：Coatings

  时间：2026-06-16

• SA-ESegNet：一种面向复杂航空影像中任意形状水体精确分割的阴影注意力驱动框架

  航空影像中的精确水体分割是洪水监测、城市规划与环境管理等智能系统的基础组成部分。然而，阴影及表面变化的存在常导致严重的误分类。本研究提出SA-ESegNet，一种引入新型阴影注意力模块（Shadow Attention Module, SAM）以提高挑战性光照

  来源：Information

  时间：2026-06-16

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