• 基于PSO优化FHN随机共振的滚动轴承故障诊断方法 王子桥、 陈永奇、 戴庆格、 王军、 胡继强、 吴凌强、 秦瑞

  摘要 早期轴承故障往往难以识别，因为其特征成分较弱，容易被强干扰掩盖。为了提高弱故障特征的提取效果，本文提出了一种基于粒子群优化的FitzHugh–Nagumo随机共振

  来源：Sensors

  时间：2026-04-15

• MIP：基于互信息的提示方法，用于类别逐步增加的连续图学习

  齐傲源 | 朱博轩 | 黄伟志 | 关胜维 | 高洛曼 利物浦大学，利物浦，L69 3BX，英国 **摘要** 图被广泛用于建模关系数据，其中持续图学习（CGL）旨在从一系列图任务中逐步学习，而不会出现灾难性遗忘。现有的CGL方法（基于正则化、基于回放和基于架构的方

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-04-15

• 综述：使用基于梯度的方法对深度学习模型进行解包（即模型结构的分析（教程）

  谢尔盖·库切里亚夫斯基 奥尔堡大学，尼尔斯·玻尔街8号，埃斯比约，6700，丹麦 摘要 深度学习模型，特别是卷积神经网络，在涉及光谱数据的回归和分类任务中表现出色。然而，它们的黑箱性质被认为是限制这些方法应用性的一个主要缺点。本文提供了一个全面的教程，介绍了基于梯度

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-04-15

• 采用微创联合筋膜鞘悬吊技术修复双侧上睑下垂术后上眼睑的对称性

  术后眼睑对称性评估：AI技术自动测量MRD1、CER和POC的可靠性及临床应用

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2026-04-15

• 混合方法探究儿科初级保健中促导实施的机制：以S.A.F.E. Firearm干预为例

  在儿科初级保健中，如何有效部署和实施循证实践(EPB)是提升医疗质量的关键。本研究聚焦于促导(Facilitation)这一实施策略，通过混合方法探究其在推行“S.A.F.E. Firearm”（一项关于安全储存枪支咨询和提供免费电缆锁的简短干预）中的具体作用机制。定量分析发现，诊所层面的“适应性储备”(adaptive reserve)并未在促导对“覆盖范围”(reach)的影响中起到中介作用。然而，定性研究揭示了促导发挥作用的潜在新路径，如增强认同感、明确重要性以克服初始惰性、通过强化关系提升责任感、利用提醒机制以及促进团队协作解决后勤障碍等。这项研究为理解实施策略如何起作用提供了新的机制模型，对推动循证实践在现实医疗环境中的落地具有重要意义。

  来源：Implementation Science Communications

  时间：2026-04-15

• 综述：用于预测和建模脑卒中病灶进展的联邦学习方法：综述

  脑卒中病灶进展研究中的联邦学习应用与挑战。传统ML方法存在数据隐私、访问和扩展性问题，而联邦学习通过分布式训练保护隐私并提升效率，已应用于病灶分割、进展预测和多中心协作。本文综述FL在脑卒中研究中的进展，分析其优势（隐私保护、异构数据兼容、跨机构扩展）及挑战（通信效率、模型收敛、数据融合），为临床诊断和个性化治疗提供新方向。

  来源：ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING

  时间：2026-04-15

• 基于离散元法（DEM）与动态决策模型（DDM）耦合方法的糙米加湿工艺放大研究

  糙米增湿过程通过DEM-DDM耦合模型实现基于弗劳德数的尺度放大，确保喷洒区曝光一致性，提升湿度分布均匀性。

  来源：Powder Technology

  时间：2026-04-15

• 通过一种新型生成算法和虚拟筛分方法，开发出用于沥青混合料的高保真数字集料数据库

  数字集料数据库构建与验证研究提出基于图像采集、生成算法和虚拟筛分的高保真集料建模框架，通过AIMS系统量化12种粒径集料的2D形态学特征，创新性研发了识别-分割-拼接生成算法，并采用Bhattacharyya系数实现几何一致性筛选。基于GFDZ模型开展有限元动态模量模拟验证，结果显示误差范围0.38%-8.41%，较传统椭圆模型精度提升显著，有效解决了形态学保真与统计多样性平衡难题，为沥青混合料多尺度模拟奠定基础。

  来源：Powder Technology

  时间：2026-04-15

• 一种快速且可靠的计算建模方法，用于粉末冶金热等静压过程中的密度和形状预测

  粉末冶金热等静压成型（PM-HIP）工艺中，现有耦合热力学的计算模型存在数值不稳定、收敛慢等问题，尤其在大尺寸复杂零件中表现明显。本文提出通过解耦热力学与力学模块及引入惯性阻尼改善模型稳定性，经Abaqus仿真验证，该方法在保持预测精度（误差<5%）的同时，显著提升计算效率（5-10倍加速），且适用于复杂几何和大规模零件。

  来源：Powder Technology

  时间：2026-04-15

• 超越文本-图像对：三模态联合对齐与多教师蒸馏技术在鲁棒多模态谣言检测中的应用

  谣言传播中多模态数据（文本、图像、评论）的协同分析是关键，但现有方法存在过度依赖文本-图像对齐而忽视评论证据、情感线索建模不足等问题。本文提出DKVMN模型，通过构建文本-图像、文本-评论、图像-评论三重对齐机制形成闭环验证链，并设计多头掩码注意力机制提取核心评论，结合Shapley值动态加权多教师蒸馏提升跨模态知识融合能力。实验表明DKVMN在PHEME和Weibo数据集上F1值分别提升4.15%和0.55%，且具备优异的抗噪性和模态缺失适应能力。

  来源：Pattern Recognition Letters

  时间：2026-04-15

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