• 多传感器移动式激光多普勒测振用于钢筋混凝土结构内部损伤检测

  摘要

  来源：Sensors

  时间：2026-09-04

• 基于Transformer与深度学习及多尺度特征接口的大肠癌病变诊断

  大肠癌是全球第三大常见恶性肿瘤。人工筛查需要专业知识和资源。然而，人工智能（artificial intelligence，AI）的进步降低了计算负担和时间。机器学习和深度学习近期已被用于诊断大肠病变。手工特征的需求使机器学习模型依赖专业知识。同时，经典卷积神

  来源：PLOS One

  时间：2026-09-04

• TiliNG——用于密度不敏感状态空间生成的新型增长神经气体（GNG）变体及其应用

  TiliNG：一种新型增长神经气体（Growing Neural Gas, GNG）变体，能够生成密度不敏感且均匀的状态空间表示，并仅需一个可解释的超参数（半径R）。非平稳数据处理：与标准GNG变体不同，TiliNG能够在遗忘先前学习结构的前提下，适应突然和渐

  来源：Array

  时间：2026-09-04

• 助听器降噪算法通过增强声学边缘相位锁定脑响应的谱时一致性支持神经语音追踪

  既往采用刺激重建（SR）方法分析助听器使用者脑电图（EEG）语音包络编码的研究表明，噪声抑制（NR）算法可改善噪声下语音的神经追踪。除增强语音包络编码外，NR还可能恢复触发听觉晚期响应（ALR）的声学边缘可感知性，从而促使ALR诱发更一致，进而增强脑-语音同步

  来源：Trends in Hearing

  时间：2026-09-04

• 基于紫外-可见光谱与双优化卷积神经网络模型的矿井突水水源判别：以保德煤矿为例

  矿井水害是制约中国煤炭资源安全高效开采的主要因素之一。快速准确识别突水水源是矿井水害防控的核心。针对传统矿井突水水源判别方法预处理繁琐、混合水样识别精度低的问题，研究人员提出一种融合紫外-可见光谱(UV-Vis)与卷积神经网络(CNN)的智能判别模型。该模型以

  来源：Water

  时间：2026-09-04

• 可调Q因子小波变换与元启发式优化增强的混合RNN模型预测大坝库容

  众所周知，水对人类生存至关重要。因此，水资源的高效利用和可持续性具有极其重要的意义。基于这一需求，本研究利用温度、降水、湿度、库容和水位的历史数据，为向安卡拉供应饮用水的Çubuk2大坝开发了预测模型。这些模型采用近年来备受研究人员关注的深度学习、优化和小波分

  来源：Water

  时间：2026-09-04

• 综述：解码社会线索：AI支持的情绪能力及其对学龄人群影响的范围综述

  发展情绪能力已被确定为儿童和青少年时期个人福祉、学校共处以及有意义学习的关键组成部分。本研究旨在梳理并分类2019年至2024年间关于人工智能技术与算法在学龄人群情绪教育中应用的定量科学证据。本范围综述遵循范围综述PRISMA扩展声明（PRISMA-ScR），

  来源：Journal of Intelligence

  时间：2026-09-04

• 以技术与创新克服神经外科护理的障碍

  技术进步在变革和推进全球外科方面展现出巨大潜力。与普通医学相比，神经外科领域的技术近年来呈爆发式增长，其发展方式直接针对可及性问题。快速发展的新型创新为神经外科护理在全球范围内的扩展铺平了道路，尤其是在历史上获得此类设施、人员、临床专业知识或经济资源有限地区。

  来源：BMC Global and Public Health

  时间：2026-09-04

• 夜间活动型女性与日间活动型女性的卵巢储备状况：神经内分泌标志物的横断面比较

  摘要 背景 轮班工作会打乱睡眠-清醒周期，可能影响由生物钟调控的生殖激素，但其对年轻女性卵巢储备的影响尚不明确，关于对生物钟敏感的神经肽——吻肽（kisspeptin）和褪黑素（melatonin）的数据也很有限。我们比较了夜间活动型和日间活动型女性之

  来源：BMC Women's Health

  时间：2026-09-04

• 肌强直性营养不良中脉络丛改变及其与白质高信号关联的研究

  摘要翻译 背景与目的：CSF介导的炎症活动已被证明与脉络丛（ChP）改变相关，而ChP作为神经炎症活动的生物标志物，其对多种疾病具有至关重要的意义。由于近期有研究提示ChP的异常剪接及CSF稳态改变可能是肌强直性营养不良1型（DM1）发病机制的驱动因素，本横断

  来源：Neurology Open Access

  时间：2026-09-04

知名企业招聘：