• Third-line tocilizumab for refractory pediatric anti-NMDA receptor encephalitis: a single-center case series.

  摘要托珠单抗已被提议作为难治性自身免疫性脑炎的三线治疗药物；拉丁美洲的儿科数据仍然有限。目的评估托珠单抗在重症或难治性抗N-甲基-d-天冬氨酸受体（NMDAR）脑炎儿科患者中的疗效和安全性。材料与方法我们回顾性分析了在先前治疗反应不佳后接受托珠单抗治疗的确诊抗NMDAR脑炎儿

  来源：Brain and Development

  时间：2026-09-22

• 自闭症谱系障碍学龄前儿童静态和动态功能脑网络的发育轨迹：一项大规模脑电图研究

  摘要：表征功能性脑网络的发育组织提供了一种系统层面的方法，用于理解人类认知系统在学龄早期的涌现与成熟。本研究调查了一个大型学龄前队列（N=329，年龄 3-6 岁）中功能性脑网络的时空组织，以表征正常与非典型神经发育之间的分化。使用临床可及的 8 通道脑电图（EEG）配置，我

  来源：Cognitive Systems Research

  时间：2026-09-22

• 一种利用疏水性共晶溶剂从柿子（Diospyros kaki Thunb.）中提取即用型类胡萝卜素提取物的综合策略：从虚拟COSMO-SAC筛选到原子水平机制

  •建立了一种综合策略来制备即用型类胡萝卜素提取物。 •通过量子化学计算方法筛选疏水低共熔溶剂。 •基于神经网络的优化为响应面方法提供了一种替代方案。 •筛选出的疏水低共熔溶剂具有良好的类胡萝卜素保护作用。 引言 类胡萝卜素在人类健康中发挥着关键作用，作为维生素A前体和抗氧

  来源：Food Chemistry

  时间：2026-09-22

• WGLE：面向图神经网络的无后门多比特黑盒水印技术

  • 观察到边可作为图神经网络（GNN）中信息泄露的侧信道。 • 设计边层级距离差（Layer-wise Distance Difference on Edge, LDDE）作为水印载体。 • 提出WGLE，一种无后门、多位数的GNN黑盒水印方案。 • WGLE可在有或无训练数

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-22

• 用于复杂河床地形河流流动中水动力反演与流量估算的物理信息神经网络

  • 开发了一种用于河流流动水动力反演的PINN框架。 • 从稀疏水深或底部压力数据估计流量。 • 在复杂河床地形上重建水动力状态。 • 在有限观测条件下联合推断河床地形和流量。 引言 准确监测和预测河流流场动力学是水文研究、水资源管理和水利工程运行的基础。大型河流系统通常受

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-09-22

• 一种用于干旱地区鲁棒概率水质评估的物理信息嵌入软因果集成深度神经网络

  •三个最优预测变量（EC、ORP和DO）使MSE降低了82.4%。•该模型实现了高度可靠的区间覆盖率，PICP高达0.996。•因果诊断识别出了强结构性驱动因素（pH和温度）。•该框架将水质建模推进到了超越相关性驱动的黑箱机器学习阶段。引言水质监测是可持续水资源管理的重要组成

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2026-09-22

• 基于深度强化学习辅助的图神经网络的电池寿命预测方法

  •基于 DQN 的图生成优化了早期循环特征相关性挖掘。 •改进的 GraphSAGE 融合了全局注意力和相对位置编码。 •早期特征扩展增强了模型在有限样本上的能力。 •该方法在多个电池数据集上表现出高精度和鲁棒性。 引言 随着新能源电池的广泛应用，电池安全性日益凸显。得益于

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-09-22

• 逻辑驱动联想记忆系统中神经元状态分布的进化优化

  ## 摘要 离散Hopfield神经网络（DHNNs）中神经元状态可靠优化的可靠性对于逻辑驱动的联想记忆至关重要，因为传统学习算法往往受限于神经元状态的多样性不足，这通常导致次优的神经元状态。为解决这些局限性，本文提出了一种多目标混合差分进化算法（MHDEA），用于优化由Y

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-22

• 通过自注意力机制整合时空图卷积和自适应嵌入式结构特征，用于桥梁状况预测

  •提出了一种融合时空信息的模型，用于桥梁状况评估。•为所提出的模型优化了最佳的信息融合注意力机制。•为所提出的模型优化了最佳的时间长度和空间维度。•进行了输入特征的敏感性分析和模型可解释性分析。•在NBI数据集上，BiST-GraphNet达到了0.96的F1分数，实现了最佳性能

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-22

• 大语言模型驱动的个性化服装合成：基于神经符号检索增强生成与物理感知版型优化的增强方法

  摘要现有的个性化服装生成系统存在用户意图感知、生成式设计以及物理感知裁剪之间的持续性"三方鸿沟"，导致无法同时生产出既具备审美个性化又具备物理可制造性的服装。当前的AI生成服装往往无法与用户独特的生物特征和审美画像——如肤色兼容性和形态特征——相吻合，且缺乏确保跨异构体型精准

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2026-09-22

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