• 数字时代的偏头痛护理：来自土耳其的社交聆听洞察与神经科医生视角

  目的：探讨土耳其在线健康平台用户生成的数字条目中表达的偏头痛相关关切，并通过神经科医生的专家视角对其进行情境化解读。背景：数字平台可能影响症状解读、治疗期望和医患沟通；然而，考虑到平台相关性和方法学局限性，社交聆听（social listening）研究结果需

  来源：Frontiers in Digital Health

  时间：2026-09-15

• 面向GNSS位移预测的本地优先多尺度图残差自适应网络

  摘要

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-09-15

• 基于图增强因果Transformer的高校异质教育回报公平估计框架

  摘要

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-09-15

• 基于NN-PSO人工智能方法的Buck DC-DC转换器高效多目标优化设计

  Buck直流-直流（DC-DC）转换器作为便携式电子设备和新能源汽车中的关键电源模块，亟需一种能够有效平衡多个相互冲突目标的设计与性能优化方法。传统的基于经验的设计方法在面对高维参数协调和收敛速度缓慢等方面常遇到诸多挑战。为克服这些局限性，本研究将神经网络（N

  来源：Chinese Journal of Electronics

  时间：2026-09-15

• 利用miniTurbo邻近标记鉴定Neuro-2a细胞中与神经元发育相关的Gβ5相互作用组

  Gβ5是Gβ家族的成员；然而，与其他异三聚体Gβ蛋白响应G蛋白偶联受体（GPCR）激活而转导细胞外信号不同，Gβ5通过稳定GTP酶激活蛋白（GAP）——即G蛋白信号调节因子（RGS）R7亚家族（R7-RGS）——来负性调节GPCR信号转导。Gβ5的突变与一种多

  来源：ACS Omega

  时间：2026-09-15

• 基于质量守恒约束的物理信息神经网络（P-PINN）用于非牛顿悬浮液中颗粒沉降预测

  为解决搅拌罐中非牛顿悬浮液颗粒沉降监测数据稀疏的问题，以及纯数据驱动模型在长期外推过程中存在的非物理固相储量漂移风险，本研究提出了一种参数化物理信息神经网络（Parametrized Physics-Informed Neural Network, P-PIN

  来源：ACS Omega

  时间：2026-09-15

• 基于主成分分析与混沌优化径向基神经网络的电力系统虚假数据注入攻击检测方法

  摘要：针对电力系统的虚假数据注入攻击（FDIA）能够有效规避坏数据检测机制并伪造相关测量数据，从而对整个电网的运行稳定性和安全性构成严重威胁。然而，现有的检测方法存在收敛速度慢和处理高维数据能力不足的问题，无法准确定位具体的受攻击节点。为解决这些问题，我们提出了一种新的 F

  来源：IEEE Potentials

  时间：2026-09-15

• 面向协作式车辆边缘计算的移动性感知的孤岛抑制型MEC调度

  摘要：车辆边缘计算（VEC）通过将计算资源部署在车辆附近来支持协作式车辆服务。然而，高度动态的交通移动性使得车辆到移动边缘计算（MEC）的调度变得不稳定。现有的调度器主要优化车辆到 MEC 的距离或服务器负载，但它们可能会将正在接近的邻近车辆分配给不同的 MEC 服务器。这

  来源：IEEE Transactions on Human-Machine Systems

  时间：2026-09-15

• SPanet：面向板载卫星监控任务的场景自适应低码率视频压缩框架

  摘要：卫星监控任务中的板载视频传输受到抗辐射硬件处理能力有限和下行带宽稀缺的严重制约。为应对这些挑战，本文提出了 SPanet——一种面向板载部署的场景自适应、低码率视频压缩框架。所提出的架构利用三阶段降维流水线，在减少计算开销的同时最大化编码效率。首先，一个解析可逆灰度帧生

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-15

• 基于量子神经网络的金融市场自适应预测与异常检测框架构建

  摘要：金融市场是复杂的非线性系统，具有高维度交互、时间依赖性以及时刻演变的非对称特征。由于市场不稳定性和动态不确定性，在高频金融数据中检测隐藏结构和异常行为仍然是一个具有挑战性的问题。本研究提出了一种基于量子神经网络（QNN）的创新框架，用于通过利用量子表示学习来实现针对复杂

  来源：IEEE Access

  时间：2026-09-15

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