• TabDDPM-Aug：用于不平衡表格分类的自适应扩散混合增强方法

  •在DBHA与FDHA增强策略之间选择基于密度自适应的策略。•结合SMOTE与集成扩散模型的混合双流架构。•利用DCR指标进行自适应质量过滤，以避免分布崩溃。•在不影响分类效果的前提下降低成员推断攻击的风险。引言表格数据集是现代机器学习的基石，为金融领域的风险模型、医学领域的诊断

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-07-19

• 探讨肿瘤科注册护士在顺铂化疗期间为成人癌症患者进行床边听力筛查的可用性——一项混合方法研究

  摘要研究目的耳毒性表现为听力下降和耳鸣，超过50%接受顺铂化疗的癌症患者会出现此类症状。尽管有国家建议定期监测相关症状，但听力筛查在肿瘤科应用仍不充分。即时检测技术为在化疗期间更早发现耳毒性提供了可行方案。本研究旨在探讨肿瘤科护士在门诊输液过程中使用基于iPad的即时听觉筛查系统

  来源：European Journal of Oncology Nursing

  时间：2026-07-19

• 基于物理原理的数据驱动方法用于智能圆盘切割机磨损多源信息监测

  摘要：圆盘切割器是隧道掘进机中的关键部件，但现有的磨损监测方法往往受到恶劣工作环境的限制，同时还存在算法上的缺陷，如物理可解释性弱、在不同工况下的泛化能力不足，以及依赖单一传感器信号时稳定性较差。本研究提出了一种新型智能圆盘切割器，该切割器配备了集成式的温度和振动传感器。通过建立

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-19

• 利用机器反学习识别人类决策模型中的错误行为模式：一种分片强化学习方法

  摘要：本文通过提出一种基于机器反学习原理的新型分片强化学习框架，提升了人类决策过程的计算模型。该框架采用数据分片与选择性机器反学习方法来消除错误的行为模式，从而克服了传统强化学习方法的缺陷——即模型往往重复使用相同策略，缺乏适应性。这类问题在诸如爱荷华赌博任务之类的任务中较为常见

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-07-19

• 自动驾驶中基于FFPA引导的多模态融合技术提升3D物体检测性能

  摘要3D物体检测是推动自动驾驶技术发展的关键技术，它在确保车辆可靠安全地导航方面起着至关重要的作用。通过整合多模态传感器数据，尤其是将激光雷达和摄像头的数据相结合，能够显著提升检测的准确性和可靠性。然而，特征尺度不匹配、局部细节丢失以及庞大的计算需求等难题依然存在。本文提出了FP

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2026-07-19

• 基于统计与机器学习方法的弥漫性大B细胞淋巴瘤预后生存模型

  摘要尽管弥漫大B细胞淋巴瘤是一种异质性较强的疾病，但现有的预后评估工具，如修订后的国际预后指数（R-IPI）和国家综合癌症网络预后指数（NCCN-IPI），并未完全反映这种异质性，而且其在竞争风险模型中的有效性也尚未得到验证。我们利用机器学习方法和传统回归分析方法，针对淋巴瘤及相

  来源：npj Precision Oncology

  时间：2026-07-18

• 综述：作为人乳头瘤病毒相关癌症生物标志物的无细胞DNA片段化模式：方法多样性及诊断性能的系统性综述

  摘要

  来源：International Journal of Molecular Sciences

  时间：2026-07-18

• 综述：研究翻译抑制剂作用上下文特异性的方法

  信使RNA（mRNA）的序列不仅决定了核糖体合成的蛋白质序列，还定义了该过程的效率。许多对细菌致命的抗生素通过靶向核糖体功能中心来抑制翻译的各个阶段。一些抗生素不仅对核糖体工作周期的特定阶段具有特异性，还对mRNA序列内的特定模式具有特异性。本综述涵盖了广泛的

  来源：International Journal of Molecular Sciences

  时间：2026-07-18

• 通过正交保护策略实现三取代吡咯并[2,3-d][1,2,3]三唑的选择性合成方法

  摘要

  来源：Molecules

  时间：2026-07-18

• 方法依赖性变异在大麻籽脂质组学中：提取、衍生化和基因型对脂肪酸组成及稳定性的联合影响

  大麻籽（Cannabis sativa L.）被认为是一种营养重要脂质（特别是多不饱和脂肪酸（PUFA））的宝贵来源。尽管对大麻籽油的兴趣日益增长，但提取和衍生化对脂肪酸谱分析的联合影响仍知之甚少，这限制了脂质组学分析的可比性和标准化，尤其是对于纤维型大麻品种

  来源：Molecules

  时间：2026-07-18

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