• 多级潜在增长模型在分析个体内聚类数据中的应用：一项比较聚合与多级方法的应用研究及样本量模拟研究

  本文关注通过结构方程建模（structural equation modeling, SEM）的多级增长模型（multilevel growth models），涉及纵向测量方差（longitudinal measurement variance）和双变量增长

  来源：Methods in Psychology

  时间：2026-03-30

• 高效数值生成高密度木纤维网络微观结构模型的方法

  研究人员提出了一种高效方法，用于生成孔隙率低至21.5%且无纤维重叠的三维高密度木纤维网络（HD-WFN）微观结构。这些HD-WFN微观结构是通过使用几何设计的三维位移场压缩初始稀疏结构获得的。通过减少局部纤维聚集，可以优化稀疏结构以获得极低孔隙率的HD-WF

  来源：Materials & Design

  时间：2026-03-30

• 基于机器学习方法的大学生主观幸福感影响因素研究

  摘要 主观幸福感是心理学研究中的重要领域。本研究基于384名大学生的调查数据，运用自动化机器学习方法构建了主观幸福感的预测模型，其中支持向量机模型表现最佳，整体预测准确率为81.81%。研究结果表明，当前大

  来源：BMC Psychology

  时间：2026-03-29

• 一种经过优化的EfficientNetB0框架，结合基于CLAHE的预处理技术，可实现精准的多类胸部X光片分类

  摘要胸部X光检查依然是诊断胸部疾病的重要工具，但当多种病理状况同时存在时，解读相互重叠的解剖结构尤其具有挑战性，而这在深度学习方法中往往被简化处理。本研究基于NIH数据集，设计了一种优化后的EfficientNetB0框架，专门用于胸部X光的多标签分类任务。该框架采用了基于CLA

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-03-29

• 基础模型中的隐私保护：技术、威胁与权衡的系统性综述

  摘要基础模型是一种大规模的人工智能模型，它们是在海量数据上训练而成的。由于不断进化的能力以及改变各领域发展的潜力，这类模型在人工智能领域受到了极大关注。然而，这样的机遇也带来了诸多隐私和安全方面的挑战，贯穿于基础模型的整个生命周期，包括敏感训练数据的泄露，以及模型和用户输入信息被

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-03-29

• 综述：离网太阳能制冷与制热技术的系统综述

  比拉尔·林奇|拉加德·达巴布塞|奥萨马·阿亚迪 约旦大学工程学院机械工程系，安曼，11942，约旦 摘要 由于气候变化、人口增长以及经济发展，全球空间冷却的能耗正在迅速上升，预计到2050年这一需求还将增加两倍。尽管基于电网的太阳能冷却技术已得到广泛研究，但这类系统

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-03-29

• 钻孔式热能储存系统的性能评估：敏感性分析、随机性研究及优化方法

  皮尤什·库马尔·库马瓦特|米林德·德奥|帕拉什·潘贾 犹他大学化学工程系，50 Central Campus Dr., Room 3290 MEB，盐湖城，犹他州84112 摘要 本文通过敏感性分析、随机分析以及优化分析来评估钻孔式热能存储系统的性能。评估涵盖了设计、运行和地质

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-03-29

• 推进氢能基础设施规划：一种适用于工业需求场景的可扩展自下而上方法

  关玉新|潘月|李周航|李东方|陈旭|赵建斌 中国昆明市650093，昆明理工大学冶金与能源工程学院 摘要 工业废热和太阳能等波动性热源给热系统的稳定高效运行带来了挑战。现有方法通常依赖热储存或实时反馈控制，这会增加系统复杂性和成本。本研究提出了一种设计级策略，利用并

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-03-29

• PRMT5与LSD1抑制剂在急性髓系白血病中的协同致死作用及其首创新型双靶点抑制剂的开发

  为解决完全抑制PRMT5存在毒性、需寻找有效协同疗法的问题，研究人员在AML中筛选PRMT5调控通路关键节点的抑制剂，发现了PRMT5与LSD1抑制之间存在合成致死性。两者协同促进AML细胞分化、生长抑制和凋亡，并依此设计出可同时抑制两种酶的新型双靶点化合物，为AML治疗提供了新策略。

  来源：SCIENCE ADVANCES

  时间：2026-03-29

• GraFT：一种基于网络的强大方法，用于对纤维状结构进行时空分析

  肌动蛋白细胞骨架形成了一个动态网络，由捆绑时保持柔韧性的丝状体组成，导致植物细胞中复杂的丝状结构(Filamentous Structures, FS)。了解不同条件和细胞类型下这些丝状结构的特性，可以为其功能提供见解。然而，尽管植物肌动蛋白细胞骨架的研究取得

  来源：SCIENCE ADVANCES

  时间：2026-03-29

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