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基于双网络多尺度融合模型的非物质文化遗产数字化复原与创新设计方法研究
摘要
本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)算法结合多尺度特征学习的深度神经网络模型——双网络多尺度融合模型(Dual-Net Multi-Scale Fusion, DN-MSF)。该模型旨在解决当前非物质文化遗产(ICH)数字化过程中高精度复原困难和创新设计效率低下
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-18
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基于自适应拓扑训练的稀疏人工神经网络鲁棒性研究
摘要我们研究了使用自适应拓扑训练的稀疏人工神经网络的鲁棒性。我们关注一种简单而有效的架构,该架构由三个稀疏度为99%的稀疏层后接一个密集层组成,应用于MNIST和Fashion MNIST等图像分类任务。通过在每个epoch之间更新稀疏层的拓扑,尽管权重数量显著减少,我们仍取
来源:Scientific Reports
时间:2026-09-18
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血管内血栓切除术治疗伴大缺血核心的大血管闭塞性急性缺血性卒中:一项系统评价与Meta分析
背景:多项试验已评估了血管内血栓切除术(endovascular thrombectomy, EVT)在大核心缺血性卒中患者中的获益。本研究旨在明确EVT与单纯药物治疗(medical management, MM)相比在大缺血核心梗死患者中的疗效与安全性。方
来源:NeuroSci
时间:2026-09-18
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# 高效预处理海洋大型藻类生物质(Ulva reticulata)以强化生物制氢:人工智能辅助评估
海洋大型藻类生物质中可发酵底物的有限可及性制约了高效生物制氢。本研究评估了热、分散器和生物表面活性剂预处理单独及组合使用对增强Ulva reticulata生物质增溶和生物制氢的效果。研究了热预处理(50–90 °C)、分散器预处理(4000–14,000 r
来源:Phycology
时间:2026-09-18
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连续时间连续空间稳态调节强化学习框架
摘要:稳态是一种生物过程,生物体通过主动调节内部状态以维持平衡。先前的研究表明,生物体可以学习支持这种调节的行为。最近提出的稳态调节强化学习(HRRL)框架通过将驱力减少理论与强化学习(RL)相结合,解释了可学习的稳态调节。尽管HRRL已在离散时间和空间中得到了验证,但它尚未
来源:IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
时间:2026-09-18
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静态与动态视觉提示对注意-运动表现的不同效应:卒中后持续注意的作用
引言:视觉提示通过调节注意资源分配来增强目标导向任务中的运动表现。鉴于卒中患者常表现出注意缺陷和视觉加工受损,基于提示的干预越来越多地应用于神经康复。然而,不同提示类型如何与注意能力交互影响注意-运动表现仍不清楚。本研究旨在检测卒中患者和健康对照中静态与动态提
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-18
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脉冲射频联合神经阻滞治疗颈神经根病的疗效与安全性:一项系统评价与荟萃分析
摘要
背景:颈神经根病是颈-肩-臂疼痛及功能损害的常见病因。尽管神经阻滞可提供快速镇痛,但其疗效持久性可能有限。本系统评价与荟萃分析旨在评估脉冲射频(pulsed radiofrequency, PRF)联合神经阻滞是否较单纯神经阻滞具有更优的疗效及可比的安
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-18
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老年急性缺血性脑卒中患者CBC衍生血液炎症比值与GNRI定义营养风险的相关性
背景与目的:越来越多的证据表明,基于全血细胞计数(CBC)的血液炎症比值与营养状况相关,但很少有研究探讨其与老年急性缺血性脑卒中(AIS)患者中由老年营养风险指数(GNRI)定义的并发营养风险之间的横断面关联。本单中心横断面观察性研究旨在评估老年AIS患者入院
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-18
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基于机器学习的心脏骤停后院内急性脑损伤早期预测:模型开发与外部验证研究
摘要专业翻译
背景: 心脏骤停(cardiac arrest, CA)后神经系统损伤较为常见,但早期准确评估仍具挑战性。现有评估方法往往缺乏敏感性与特异性。本研究旨在开发并验证一种可解释的机器学习模型,用于对ICU患者脑损伤及其预后相关性进行早期可靠评估。
方
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-18
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终末期肾病患者骨架化平均扩散率峰宽(PSMD)升高:弥漫性白质微结构损伤的证据
背景:骨架化平均扩散率峰宽(peak width of skeletonized mean diffusivity, PSMD)是一种基于扩散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)的弥漫性白质微结构损伤标志物,且与脑小血管病(c
来源:Frontiers in Neurology
时间:2026-09-18