• 子宫腺肌症患者中与辅助生殖技术指征及活产相关的因素的亚型特异性分析：一项回顾性研究

  摘要目的基于磁共振成像（MRI）的子宫腺肌病亚型分类有助于预测生殖和产科结局；然而，各亚型中与辅助生殖技术（ART）使用及活产相关的背景因素仍不明确。方法我们对199名绝经前女性（32–49岁）进行了多中心回顾性研究，这些女性均接受了盆腔MRI检查和腹腔镜手术，并且通过组织病理学

  来源：Archives of Gynecology and Obstetrics

  时间：2026-06-27

• 中国医疗资源分配政策的定量评估：PMC指数模型方法

  摘要背景完善的政策框架是医疗体系可持续发展的关键制度基础，而对公共政策进行定量评估则为政策的完善与优化提供了科学依据。在医疗改革持续推进以及医疗资源需求结构发生深刻变化的背景下，系统评估国家级医疗资源分配政策的文本质量，同时分析其结构特征与演变趋势，具有重要的现实意义。方法通过系

  来源：Cost Effectiveness and Resource Allocation

  时间：2026-06-27

• 探索创新图景：基于初级保健管理者视角的瑞典初级保健全国性横断面研究

  背景：创新在初级保健政策中日益必要，而医疗保健管理者在将政策雄心转化为实践以及塑造促进创新的组织条件方面发挥着关键作用。本研究旨在从初级保健管理者的角度，探索瑞典初级保健中的创新活动及其背景条件。 方法：在瑞典初级保健中心（PCCs）进行了一项全国性横断

  来源：BMC Health Services Research

  时间：2026-06-27

• 得益于光子与电子技术的协同作用，实现了300 GHz以上千米级的太赫兹无线通信

  摘要近期有一项研究实现了6G无线通信系统发展过程中的重要里程碑，该研究在2.2公里的无线链路上，使用335THz的载频，达到了27.84 Gbit/s的惊人传输速率，这一频率处于大气干扰最严重的波段，却依然实现了如此高的传输速度。

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-06-27

• UA-Tab：面向表格数据的不确定性感知自监督表示学习方法

  徐承焕|金宇珠摘要表格数据是医疗、金融和基础设施等领域实际应用中的核心要素，但由于其特征类型多样、缺乏空间结构，且经常存在噪声值或缺失值，给深度学习带来了独特挑战。尽管自我监督学习领域的最新进展为表格数据的表示学习带来了突破，但现有方法往往忽视了现实数据中的一个关键问题——特征层

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-06-27

• KFS-TUNE：基于内核的特征选择方法，用于提升时间序列分类的效率与准确性

  Sofia Vei|Eleftherios Tiakas|Athena Vakali摘要时间序列分类需要能够在降低计算成本的同时保持高准确率的方法。KFS-TUNE通过将卷积核与有针对性的特征选择相结合，有效解决了这一难题，带来了计算复杂度降低和准确率提升等显著优势。在UCR数据

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-06-27

• 算法技术如何"构成(constitute)"老年身体：跌倒检测可穿戴设备(Fall-Detection Wearables)研究

  关于"问题性"老龄身体的文化政治已促使人们寻求以算法技术作为解决方案。本文考察与老龄身体相关的一个问题——意外跌倒(unintentional falls)，以及一种被提出的算法干预手段：可穿戴跌倒检测技术(wearable fall-detection te

  来源：Sociology of Health & Illness

  时间：2026-06-27

• 综述：MXenes的可持续电化学合成：机理洞察、应用、挑战与技术前景

  二维(2D)材料的出现通过实现具有优异性能的原子级厚度体系，彻底改变了纳米科学。其中，MXenes表现出金属导电性、亲水性、化学稳定性和可调表面化学性质。然而，传统氢氟酸(HF)刻蚀存在严重的环境与安全隐患，且难以控制表面端基。电化学刻蚀(E-etching)

  来源：Advanced Functional Materials

  时间：2026-06-27

• AI引导优化的恩格列净(Empagliflozin)与西格列汀磷酸一水合物(Sitagliptin Phosphate Monohydrate)复方制剂稳定性指示HPLC方法的建立及绿色分析评价

  摘要：准确的分析方法对于新型抗糖尿病固定剂量复方制剂中恩格列净（Empagliflozin, EMPA）与西格列汀磷酸一水合物（Sitagliptin phosphate monohydrate, SITA）的准确定量与稳定性评价十分必要。人工智能（Artif

  来源：Results in Chemistry

  时间：2026-06-27

• 基于机器学习提升太阳能功率预测：集成方法的比较研究及可解释人工智能洞见

  太阳能功率预测对于实现高效能源规划与电网稳定至关重要。然而，由于大气条件的动态变化以及光伏（PV）系统的非线性特征，该过程具有较高复杂性。本文通过评估6种集成模型在太阳能功率预测中的表现，对多种机器学习方法的有效性进行了比较，包括极端随机树（Extra Tre

  来源：Next Energy

  时间：2026-06-27

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