• 基于数字孪生驱动的深度学习框架，研究激光熔化过程中孔隙率的实时预测方法

  戴园马 | 西远城 | 钟一罗 | 于杰邓 | 孟秋杜 | 刘世述 | 平江 | 霍王 | 卢王•基于激光熔化原理，提出了一种用于在线监测孔隙率的DTDLF方法。•通过传感与仿真的结合，获取目标明确的数字孪生数据。•实现了基于SAE的融合特征与孔隙率之间的高度相关性。•在感知-物

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-05-20

• 一种基于双流残差时空融合网络的人类情感识别方法，该方法利用了外周生理信号

  段玉鹏|徐宏吉|郑浩|于永辉|徐志凯|王仁卓|阮子涵|徐乐阳•提出了一种基于生理信号的情绪识别网络（DRes-STF）。•MSRM通过并行残差分支增强了多尺度特征提取能力。•TCFM和DCFM能够有效提取时间和多维依赖关系。•为智能教室情绪识别研究构建了一个新的数据集ILEmo。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-05-20

• 积极记忆处理技术与支持性咨询在创伤后应激障碍治疗中的效果比较：一项随机对照试验

  作者：Ateka A. Contractor | David Rosenfield | Isamar Almeida | Siyuan Wang | Daniel Taylor | Nicole H. Weiss | M. Tracie Shea•本研究将“积极记忆处理技术（PP

  来源：Behaviour Research and Therapy

  时间：2026-05-20

• 含混合型电-热-甲醇储能的多能系统鲁棒调度：一种碳循环集成的运行灵活性提升方法

  本研究提出了一种针对含混合型电-热-甲醇储能的碳循环集成多能系统的鲁棒模型预测控制（Robust Model Predictive Control, RMPC）调度策略，以提升不确定性条件下的运行灵活性。该系统嵌入了闭环的电转甲醇转电（power-to-met

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-05-20

• 综述：帕金森病十年全基因组关联研究：2015–2025年 ancestry特异性洞见与方法学进展

  帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是一种具有显著遗传成分的复杂神经退行性疾病。过去十年间，全基因组关联研究（genome-wide association studies, GWAS）已鉴定出大量与PD风险相关的位点，但这些发现的解释及

  来源：Egyptian Journal of Medical Human Genetics

  时间：2026-05-20

• 高效率多尺度全息体三维打印技术：基于相位光调制器（Phase Light Modulator, PLM）的实现

  研究人员开发了一种基于相位光调制器（Phase Light Modulator, PLM）的全息体三维打印平台，用于光固化树脂的高效制造。传统断层体积增材制造（Tomographic Volumetric Additive Manufacturing, TVA

  来源：Light-Science & Applications

  时间：2026-05-20

• CSACE-Net：用于视频字幕生成的跨模态语义注意力协同增强技术

  Jiashan He | Yan Cang | Qingbo Ji•CSACE-Net 提出了一种重新设计的 AiA，用于分层视频上下文建模。•ACSM 改进了注意力机制，CSA 减少了字幕生成中的跨模态噪声。•通过在 MSVD 上进行消融研究，CIDEr 成绩提高了 6.3%。

  来源：Signal Processing: Image Communication

  时间：2026-05-20

• 眼睛喊「渴」，可能不是缺水，而是该「疏油清淤」了

  根据《中国干眼专家共识（2020年）》，我国干眼症发病率高达21%至30%，全国干眼症患者超过3.6亿，平均每4个人中就有1人受到干眼的困扰。

  来源：

  时间：2026-05-20

• 利用邻近标记和长读长测序技术解析染色体结构

  Kewei Xu|Yichen Zhang|James Baldwin-Brown|Thomas A. Sasani|Nitin Phadnis|Matthew P. Miller|Ofer Rog摘要基因组学方法为DNA-蛋白质相互作用和染色体结构提供了详细的见解。然而，常用技

  来源：Journal of Genetics and Genomics

  时间：2026-05-19

• 利用蛋白质组学技术对纵向数据和事件发生时间数据进行联合建模，以动态预测疾病风险

  摘要 生物医学研究越来越多地使用纵向数据，使我们能够在分子水平上追踪个体疾病进程，并发现分子特征与感兴趣的结果（如疾病发作）之间的关联。尽管有联合建模纵向数据和事件发生时间的统计方法，但这些方法尚未在

  来源：Protein Science

  时间：2026-05-19

知名企业招聘：