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一、专业论文标题
无人机影像与卷积神经网络识别刀耕火种对圭亚那中南部棕榈种群的影响
三、专业摘要翻译
热带地区的原住民族从他们帮助塑造的当地环境中采集动物和植物资源。在被采集的植物中,包括分布在刀耕火种景观中的棕榈植物。本研究利用无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)影像和卷积神经网络(convolution
来源:PLOS Sustainability and Transformation
时间:2026-09-19
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**孤独症群体的归属感:基于希腊孤独症成人经验性知识的范围综述**
归属感是与孤独症群体相关的一个基本但尚未充分探索的概念,该群体体验和协商归属感的机会由日常生活中复杂的关系性、情境性与职能性交易(transaction)所塑造。本研究旨在梳理并综合当前有关孤独症群体归属感的知识与概念构想,并通过希腊孤独症成人的经验性知识,探
来源:Journal of Occupational Science
时间:2026-09-19
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树状成对交互网络:一种用于表格数据可解释建模的新型神经网络架构
表格数据中的特征交互建模仍是预测建模中的一个关键挑战,例如在保险定价中的应用。本文提出树状成对交互网络(tree-like pairwise interaction network, PIN),一种新型神经网络架构,通过一个模拟决策树结构的共享前馈神经网络架构
来源:Annals of Actuarial Science
时间:2026-09-19
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基于全外显子组测序揭示I型神经纤维瘤病与遗传性血色病的罕见共存:一种临床表现掩盖下的两种疾病实体——病例报告与文献综述
背景:I型神经纤维瘤病(NF1)是一种常染色体显性遗传性皮肤病,易导致肿瘤发生,由NF1基因突变引起,临床特征为皮肤色素沉着异常、真皮神经纤维瘤、神经精神受累和Lisch结节(虹膜错构瘤)。最初制定的诊断标准于2021年进行了修订,以便于对仅表现为皮肤色素沉着
来源:Children
时间:2026-09-19
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**中文标题:** NeuraLeaf:叶片形状、形变与外观的解耦式神经参数化建模
研究人员开发了一种用于植物建模与重建的三维叶片神经参数化模型(Neural Parametric Model, NPM),该模型在农业和计算机图形学(Computer Graphics, CG)中至关重要。尽管神经参数化模型已在人体和动物研究中得到广泛探索,植
来源:INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION
时间:2026-09-19
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基于人工神经网络预测正构烷烃以强化废食用油在轮胎橡胶衍生碳负载镍催化剂上的加氢脱氧反应
废食用油是通过加氢脱氧反应生产可再生生物燃料的宝贵原料。本研究提出了一种新策略,采用以废轮胎橡胶衍生碳为载体的镍催化剂(Ni/C)。研究结果表明,研究人员成功合成了具有类柴油性质的可再生生物燃料。在所考察的条件下,正-C<sub>17</sub>和总C<sub
来源:Applied Sciences
时间:2026-09-19
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基于手写分析的阿尔茨海默病分类混合元分类器框架
阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)是一种进行性神经退行性疾病,准确且可及的筛查方法仍是一项重要研究目标。本研究提出了一种基于手写分析的AD分类混合元分类器框架,使用DARWIN(Diagnosis AlzheimeR WIth ha
来源:Applied Sciences
时间:2026-09-19
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物理信息驱动的印刷电路板定子轴向磁通永磁电机优化设计用于机器人执行器
本文提出了一种基于物理信息神经网络(PINN)的设计优化框架,用于物理人工智能(Physical AI)机器人系统中的紧凑型智能执行器电机,其中人工智能与感知、驱动和物理交互相结合,以在现实世界中感知并行动。为提升集成密度和关节紧凑性,采用印刷电路板(PCB)
来源:Electronics
时间:2026-09-19
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超深层凝析气露点压力的实验测量与人工神经网络预测
对全球含油气盆地油气资源的开发已从浅层延伸至深层储层。露点压力(dew point pressure, Pd)是流体表征和油田开发的关键参数。准确且快速地获取Pd对于超深层凝析气藏的开发至关重要。本工作的目的是通过人工神经网络(artificial neura
来源:Processes
时间:2026-09-19
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机电-热耦合共形承载天线散射场建模及其雷达散射截面特性分析方法研究
在服役过程中,共形承载天线(CLBAs)承受气动力与气动热载荷的耦合作用。由此引起的阵列表面几何畸变、单元指向偏转以及材料电磁参数的温度漂移,导致雷达散射截面(RCS)特性退化。为克服现有散射模型在统一描述上述多物理场耦合效应方面的局限性,本研究提出一种面向共
来源:Micromachines
时间:2026-09-19