• 人工智能、物联网与机器/深度学习驱动的农业害虫检测革新

  昆虫侵染导致严重作物减产，并常常引发农药的过度使用。传统检测方法速度慢、劳动强度大且易受人为误差影响，从而限制了及时干预。人工智能（AI）与物联网（IoT）的最新进展已实现更快、更准确且自动化的害虫检测。卷积神经网络（CNN）、残差网络、VGG架构及轻量级Mo

  来源：Discover Agriculture

  时间：2026-09-26

• 基于多边形光谱反射率采样的机器学习实时河流流量估算框架

  河流流量估算（RDE）方法传统上存在成本高昂、易受极端事件影响以及受实时数据可用性制约等问题。当前基于遥感（RS）的RDE方法主要提取河流宽度和水面高程（WSE）等基本河流特征，但很少充分利用卫星影像的完整光谱信息。大多数研究也缺乏适当的不确定性评估，而这对于

  来源：Water Resources Research

  时间：2026-09-26

• 有机神经形态光电传感材料、智能器件与仿生系统

  受人类视觉神经系统启发，人工神经形态光电传感器已在小型化、快速处理及优异能效方面取得显著进展。然而，在机械顺应性、可规模化制造与生物相容性方面仍存在持续瓶颈。有机小分子/聚合物半导体具有显著优势，包括溶液可加工性（solution-processability

  来源：InfoMat

  时间：2026-09-26

• 目标-观察者性别组合对大五人格自评-他评差异的影响：神经质的三向交互效应

  所有大五人格（Big Five）特质的自评-他评一致性（self-other agreement, SOA）均显著，相关系数r介于0.33至0.59之间。研究揭示出一个三向交互效应：当女性目标由女性观察者评定时，神经质（Neuroticism）维度的自评-他评

  来源：Journal of Research in Personality

  时间：2026-09-26

• 极早产儿预后沟通的局限性：父母回顾性视角下的长期影响与适应性

  摘要

  来源：Children

  时间：2026-09-26

• 物理信息神经网络生成二维结构化自适应网格：掩码型PINN与传统PINN的对比研究

  摘要

  来源：Algorithms

  时间：2026-09-26

• 数据-物理融合驱动的配电网态势感知模型

  摘要

  来源：Energies

  时间：2026-09-26

• 耦合功能同步化与体积动力学的数学神经元模型：基于广义霍奇金-赫胥黎方程与修正Lotka-Volterra框架

  摘要

  来源：Fractal and Fractional

  时间：2026-09-26

• 新生儿神经发育随访家庭财务困境与财务导航程序共同设计研究

  摘要背景需要新生儿重症监护的婴儿的家庭往往因住院期间和出院后的收入损失及自付费用而面临巨大的经济困难。目前，医院缺乏专门、系统的支持来帮助家庭应对这些财务挑战。这项初步研究旨在了解照顾者的经济状况，并为在三级儿科学术医院的新生儿神经发育随访（NNFU）诊所服务的家庭共同设计财务导

  来源：BMC Health Services Research

  时间：2026-09-26

• 基于稀疏滤波-概率神经网络与极限学习机-自助法的正常和极端电价混合数据驱动预测方法

  电价尖峰难以预测，但对市场稳定至关重要。此类事件源于可再生能源波动性、需求冲击、有限储能容量、市场操纵以及地缘政治扰动等因素。本文提出并扩展了一种融合分类与预测的混合电价预测方法。本文工作特别聚焦于正价格机制，并进一步区分正常价格日与极端价格日。为此，研究人员

  来源：Energy and AI

  时间：2026-09-26

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