• 用于肢体截肢患者疼痛预防的靶向肌肉再神经支配（TMR）或再生性周围神经界面（RPNI）：系统综述与Meta分析方案

  摘要 引言 再生性周围神经界面（Regenerative Peripheral Nerve Interface，RPNI）和靶向肌肉再神经支配（Targeted Muscle Reinnervation，TMR）在疼痛预防性干预方面较传统截肢术显示出更优

  来源：PLOS One

  时间：2026-06-06

• 面向有限样本量辅助喷嘴耗气量预测的可解释IAOA-CNN-CBAM-SVR模型

  喷气织机是高能耗设备，其中辅助喷嘴的压缩空气消耗量占总消耗量的近80%。然而，由于训练数据有限且深度学习模型可解释性差，对非线性耗气量进行准确预测和可视化分析仍然具有挑战性。为解决这些问题，本研究提出了一种由改进阿基米德优化算法优化的混合CNN-CBAM-SV

  来源：PLOS One

  时间：2026-06-06

• 基于深度神经网络自适应流场剖分的风扇阵列风洞(FAWT)开源设计与控制

  摘要：风扇阵列风洞(Fan Array Wind Tunnel, FAWT)可为空气动力学及土木工程研究提供可编程的空间结构化来流，但设施专用化实现方式及缺乏基于学习的控制之开放基准阻碍了可重现性研究。本文提出一个开源FAWT平台及配套基准测试套件，受逆流控制

  来源：Array

  时间：2026-06-06

• NSEV：一种用于自动化等价变异体（Equivalent Mutant）检测的神经—符号（Neuro-symbolic）框架

  突变测试（Mutation Testing）通过向被测程序引入微小语法变更（即变异体/Mutant）来评估测试套件的故障检测能力。其实用化受限于等价变异体问题（Equivalent Mutant Problem, EMP），即部分变异体保留了原程序的可观察行为

  来源：Array

  时间：2026-06-06

• 机械通气时患者-呼吸机不同步的识别与处理（Erkennen und Behandeln von Atemdyssynchronien bei mechanischer Ventilation）

  患者-呼吸机不同步（Patient–Ventilator Asynchrony, PVA）是指患者自主呼吸活动与呼吸机所提供的支持之间存在不匹配，可涉及触发（triggering）、切换（cycling）、吸气流速（inspiratory flow）或潮气量（

  来源：Anästhesie Nachrichten

  时间：2026-06-06

• 水下场景的视觉增强与3D呈现：综述

  摘要由于水环境中的复杂成像条件，水下视觉增强（UVE）和水下3D重建在计算机视觉和基于人工智能的任务中面临着重大挑战。尽管已经开发出了许多增强算法，但目前仍缺乏涵盖UVE和水下3D重建的全面系统性的综述。为了推动这些领域的研究进展，我们从多个角度进行了深入的回顾。首先，我们介绍了

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-06-06

• 学习用于未知探针X射线叠层成像重建的神经表示方法

  摘要X射线衍射术具有出色的纳米级分辨率，广泛应用于材料科学、生物学和纳米技术领域。然而，其潜力受到一个关键挑战的限制：当照明探针未知时，难以准确重建图像。传统的迭代方法和深度学习方法在这种情况下往往效果不佳，尤其是在低剂量和高速实验所导致的低信号环境下。这些限制降低了图像重建的精

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-06-06

• 综述：随着时间的推移保持神经病理性疼痛筛查工具的有效性：挑战与机遇

  摘要背景在筛查工具的开发阶段，会投入大量精力进行验证。本文阐述了随着神经性疼痛（NP）的定义、诊断和分类方法的不断进步，维持这些筛查工具有效性的挑战。为此，本文以利兹神经性症状和体征评估量表（LANSS）为例，对其有效性进行了评估，同时考虑了神经性疼痛相关知识的最新进展。方法本叙

  来源：Journal of Patient-Reported Outcomes

  时间：2026-06-06

• 综述：经颅光生物调节疗法：一篇简短的当代整合性综述

  摘要目的对2024年发表的关于经颅光生物调节疗法（tPBMT）的科学文献进行综合回顾，分析其提出的作用机制与关键剂量参数之间的关系，以及其在神经学和神经精神疾病中的潜在治疗应用。方法使用PubMed/PMC、PubMed/Medline、LILACS、MOSAICO、EMBASE

  来源：Lasers in Dental Science

  时间：2026-06-06

• 基于Hessian信息的残差对齐方法在异构对比图聚类中的应用

  周辉 | 任博阳 | 赵忠英 | 龙茂国摘要图神经网络（GNNs）在处理各种图结构数据时表现出色。然而，由于计算和内存需求较高，尤其是对于具有多种组成类型和稀缺标签的异构图，将其扩展到大规模图变得具有挑战性。为了解决这一挑战，我们提出了基于Hessian信息的残差对齐异构对比图压

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-06-06

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