• 在医疗物联网络中用于实时网络安全的基于漂移感知的在线集成学习方法 法兹利丁·马赫穆多夫（Fazliddin Makhmudov）、 加伊拉特·尤拉耶夫（Gayrat Juraev）、 奥佐德·尤苏波夫（Ozod Yusupov）、 帕尔维娜·纳斯里丁诺娃（Parvina Nasriddinova）和 杜斯穆罗德·基利切夫（Dusmurod Kilichev）

  摘要 医疗物联网（IoMT）设备的快速增长彻底改变了智能医疗网络中的诊断和患者护理方式。然而，由于医疗设备的异构性和互联性，这一进展也扩大了攻击面。为了克服传统批量训练安全模型的局限性，本研究提出了一个适应性在线入侵检测框架，专为动态医疗环境中的实时操作而

  来源：Machine Learning and Knowledge Extraction

  时间：2026-03-10

• 用于加拿大数据国内生产总值预测的动态特征选择：结合谷歌趋势数据和官方数据的机器学习方法 作者：Shafiullah Qureshi、Ba M. Chu、Fanny S. Demers、Najib Khan 和 Ateeq ur Rehman Irshad

  摘要 我们使用在官方宏观经济指标和谷歌趋势（GT）数据上训练的机器学习模型来预测加拿大的月度实际GDP增长。预测变量在每个滚动窗口中通过PDC-SIS动态选择，并通过基于交叉验证的调整来支持实时预测并避免数据泄露。评估是在最新可用的（最终版本的）数据序列上进行的，应将其解释为一种

  来源：Machine Learning and Knowledge Extraction

  时间：2026-03-10

• 具有隐私保障和基于声誉激励的联邦学习技术在车联网中的应用 柴家勇（Jiayong Chai）、 陈默（Mo Chen）、 张伟（Wei Zhang）、 王晓娟（Xiaojuan Wang） 宋家明（Jiaming Song）

  摘要 跨域数据协作是智能发展关键领域（如车联网和智能交通系统）的核心要求。在这种情况下，车辆和部署在路边的各种传感器不断生成大量时间序列数据，但由于隐私法规以及合作实体之间的信任缺失，这些数据往往形成“数据孤岛”。现有的结合“联邦学习+区块链”的集成方案在

  来源：Sensors

  时间：2026-03-10

• ABEL-FRET技术解决了在单分子水平上测量A2A腺苷受体结构动态时存在的时间尺度差异问题

  摘要 G蛋白偶联受体（GPCRs）的功能复杂性源于其结构动态，这种动态涵盖了从纳秒到分钟的时间尺度。单分子Förster共振能量转移（smFRET）技术能够直接观察这些动态，无论是自由扩散在溶液中的受体，还是固定在表面上的受体，前者使用共聚焦显微镜，后者使用基于总内反射荧光（

  来源：Communications Chemistry

  时间：2026-03-10

• 从废旧轮胎回收中生产氢气：闪速激光热解的技术经济分析

  梅拉卢·阿卜杜勒拉赫曼（Mellalou Abderrahman）、达迪西亚·哈迪贾（Dadssi khadija）、科尔萨·阿卜杜勒拉赫曼（Khorssa Abderrahman）、阿卜杜勒卡德尔·乌茨尔希特（Abdelkader Outzourhit）和福阿德·加穆斯（Fou

  来源：Journal of Analytical and Applied Pyrolysis

  时间：2026-03-10

• 导电液晶弹性体中的动态电流路由技术用于复杂变形执行器

  摘要 液晶弹性体（LCEs）是一类有前景的活性材料，用于软体机器人的驱动，能够产生复杂的3D变形。现有的使用LCEs实现复杂变形的方法主要集中在全局刺激以产生一个预编程的3D形状，或者使用光控或多电路方法进行局部刺激以实现多种复杂形状。然而，这些方法存在明显的局限性：单一形状的

  来源：Advanced Materials Technologies

  时间：2026-03-10

• 综述：视觉增强型可穿戴界面：基于生物启发的方法实现逼真的AI-人机交互

  摘要 近期在生物启发式视觉系统方面的进展扩展了可穿戴传感器和电子产品的功能，使得人类感知与数字健康界面之间的整合更加紧密。本综述探讨了如何将受复眼、弯曲视网膜和光适应机制启发的视觉增强技术转化为灵活、贴合皮肤且能够机械适应的医疗保健平台。这些生物启发式系统不仅提升了视场（FoV

  来源：Advanced Materials Technologies

  时间：2026-03-10

• 基于量化卷积神经网络的实时低成本交通监控技术，适用于CNOSSOS-EU噪声模型 多梅尼科·普罗富莫（Domenico Profumo）、 冈萨洛·德莱昂（Gonzalo de León）、 亚历山德罗·蒙蒂切利（Alessandro Monticelli）、 卢卡·弗雷迪亚内利（Luca Fredianelli） 以及加埃塔诺·利西特拉（Gaetano Licitra）

  摘要

  来源：Sensors

  时间：2026-03-10

• DNA数据存储中基于多数投票重叠方法的错误校正

  可靠的错误校正对于实际的脱氧核糖核酸（DNA）数据存储至关重要，因为在合成、扩增和测序过程中引入的替换错误会影响数据完整性。研究人员在此开发了一种专门针对DNA编码信息的基于重叠的错误校正方法。通过将同一DNA片段的多个独立测序读段进行比对，并在每个核苷酸位置

  来源：Advanced Intelligent Discovery

  时间：2026-03-10

• 基于磁共振成像（MRI）的内脏脂肪组织量化方法有助于更精确地分层评估肥胖患者非酒精性脂肪性肝炎的严重程度和肝纤维化情况

  本研究通过IDEAL-IQ MRI评估肥胖患者内脏脂肪含量（VFC）对NASH严重程度及纤维化的诊断价值。结果显示，Fibro-NASH患者VFC显著降低（P<0.001），且联合肌肉脂肪和AST的模型AUC达0.89，优于单独VFC或VFA模型。VFC为NASH进展的非侵入性生物标志物，有助于临床风险分层。

  来源：Abdominal Radiology

  时间：2026-03-10

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