• 综述：矫正长期偏歪鼻子的手术技术

  本文探讨持续性鼻梁弯曲的矫正方法，包括开放/闭合技术选择、骨瓣矫正及软骨移植（耳或肋软骨），强调精准截骨计划、鼻中隔重建及软组织支撑管理，并指出高鼻中隔和过度截骨可能导致术后复发，需通过影像评估和结构性重建优化结果。

  来源：Facial Plastic Surgery Clinics of North America

  时间：2026-03-20

• 数据高效的双分支网络：基于CLIP技术实现无源无监督的领域自适应

  提出基于CLIP的双分支网络CDBN，解决少样本源域数据 inaccessible 的跨域自适应问题，通过跨模态特征传递和目标域特定学习，结合无监督优化策略，有效转移源语义并增强目标域泛化能力，在31项跨域任务中表现优异，尤其在遥感数据集上显著优于基线方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-20

• 一种受认知科学启发的多模态框架，该框架结合了关联特征和金字塔图融合网络技术，用于人格预测

  情感视频描述框架GLM-EER通过全局-局部记忆捕捉长时序与细微观态上下文，并利用动态损失加权机制优化情感表达，显著提升生成描述的情感准确性和事实流畅性。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-20

• 一种用于轮式车辆轨迹跟踪和碰撞避免的平滑强化学习方法

  提出基于可训练参数化网络的MoLiNet架构，动态调节多维度动作的Lipschitz常数，结合分布软演员-批评算法（DSAC）形成MoLiNet-DSAC算法，有效平衡控制平滑性与轨迹跟踪精度，实验验证其优于LipsNet等传统方法。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-03-20

• 一种考虑变化点的时间序列多粒度事件检测方法，用于预测

  本文提出多粒度事件时间序列预测模型MGE-TSF，通过MODWT变点检测与校正、多粒度事件检测及XGBoost模型集成，在股票、销售、电力数据集上显著优于8种基准模型，平均RMSE/MAE分别为0.4302/0.3655、2.3739/1.8706、12.3274/9.8431，验证了其跨领域预测的有效性和鲁棒性。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

• 一种用于光伏发电预测的两阶段框架：将自适应混合分解技术与新型预测器相结合

  双阶段光伏功率预测框架融合自适应混合分解与xLSTM-KAN模型，通过ICEEMDAN初次分解结合SE-K-means聚类筛选高频噪声成分，再经SVMD二次分解，提升信号纯度后输入xLSTM-KAN进行预测。实验表明，该框架MAE降低5.81%，RMSE降低7.45%，VAE下降15.02%，同时增强模型可解释性。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

• 基于注意力机制的ConvNeXt架构，结合受变压器启发的编码技术，用于早期卵巢肿瘤的诊断

  卵巢肿瘤CT图像诊断中，提出ConvNeXt-CBAM-ViT混合模型，通过整合CNN局部特征提取、CBAM注意力机制和ViT全局上下文建模，显著提升分类准确率。在KAUH-OCCTD（1943例）、KAUH-BOTD（1402例）和KAUH-MOTD（725例）三个数据集上，模型分别达到98.05%、98.82%和98.49%的准确率，较传统CNN和ViT模型性能更优，有效减少诊断不确定性，为临床决策提供可靠支持。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

• 通过数据增强技术提高三维NAND闪存的最佳读取电压预测精度

  3D NAND闪存因多层结构和高密度存储面临ORV预测难题，传统方法依赖大量测试数据导致成本高昂，机器学习虽有效但数据不足时易过拟合。本文提出混合数据增强框架，结合多项式拟合和PCHIP插值生成未测试P/E周期和保留时间的ORV数据，再训练随机森林、支持向量机等模型，实验显示误差比特减少4%-15%，重读次数降低3%-13.2%。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

• 动态残差多阶段重放策略梯度方法在多智能体合作与竞争中的应用

  针对智能海事系统中多无人表面舰艇（USV）协同与对抗任务的高维、部分可观测及对抗环境挑战，提出动态残差多阶段回放策略梯度算法（DRMRPG）。该算法结合残差连接增强特征提取、动态软更新稳定训练、多阶段回放提升样本效率，在MPE基准和Unity仿真中验证，较MADDPG在简单环境中提升22.6%，复杂场景累计奖励超47.8%，有效解决多USV强化学习中的收敛与稳定性问题。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

• 利用基于注意力的深度学习模型和特征融合技术，对轴向计算机断层扫描图像中的自动肾结石识别过程进行建模

  肾结石自动识别研究提出融合多模型与注意力机制的深度学习方案，通过噪声消除、特征归一化预处理，结合MaxViT、EfficientNetV2等模型进行多轴特征融合，采用时空卷积网络与注意力机制实现分类，并利用Grad-CAM可视化关键区域。实验在生物医学影像数据集上取得98.73%的测试准确率。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-03-20

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