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  摘要 小样本细粒度图像分类是计算机视觉领域的一项具有挑战性的任务。其核心挑战主要体现在两个方面。一方面，类间样本的相似度高。另一方面，由于姿态、目标大小比例、背景干扰和光照等因素的影响，类内样本显示出显著差异。这导致大多数现有方法存在某些局限性，例如掩码阈值策略不灵活、忽视类

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-08-25

• 一种基于特征数量寻找特征提取方法与机器学习算法之间最佳匹配的算法

  摘要基于机器学习的分析已成为支持医学影像诊断的重要方法，特别是在胸部X光图像分类方面。本研究提出了一种基于特征选择的自动特征选择与分类器匹配算法，用于基于特征的X光图像分类。本研究使用了包含317张胸部X光图像的数据集，其中包括137例COVID-19病例、90例正常病例和9

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-08-25

• 受力学原理启发的多源异构数据驱动预测方法，用于空气发动机薄壁叶片的铣削精度预测

  摘要由于薄壁航空发动机叶片具有细长的几何形状、较低的刚度和复杂的自由曲面，因此很难进行加工。因此，可靠地预测铣削引起的位置误差对于质量评估非常重要。本研究提出了一个受力学启发的多源异构学习框架，称为Safe-CMML（Safeguarded Cutting-Mechanics-i

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-08-25

• 2026慕尼黑分析生化中国展「优选观众计划」正式启动，专属观展权益等你解锁！

  2026慕尼黑分析生化中国展（analytica China 2026）将于2026年11月16-18日在上海新国际博览中心N1-N5 & E6-E7馆盛大举行。

  来源：组委会

  时间：2026-08-25

• 多重危机下远程医疗的实施：基于 RE-AIM 框架的缅甸混合方法案例研究

  摘要2025 年 3 月缅甸发生的 7.7 级地震与冲突、治理崩溃和经济崩溃交织在一起，导致 1290 万人需要健康援助，然而关于远程医疗在此类多重危机条件下如何运作的证据仍然有限。我们基于 RE-AIM 框架，对一项由志愿者主导的低带宽远程医疗服务（2025 年 3 月至

  来源：npj Digital Medicine

  时间：2026-08-24

• 使用原子力显微镜/质谱联用技术对卵巢癌患者进行血浆分析：样本稀释对蛋白质组分析深度的影响

  摘要 卵巢癌的早期检测仍然具有挑战性，因为缺乏敏感且可重复的血液生物标志物。血浆蛋白质组学中的一个主要问题是蛋白质浓度的动态范围极广，这阻碍了高丰度和低丰度蛋白质的同时检测，并限制了与疾病相关的信号的识别。在本研究中，我

  来源：International Journal of Molecular Sciences

  时间：2026-08-24

• 综述：报废晶体硅光伏组件的回收：技术、挑战与前景的综合综述

  随着全球光伏（PV）装机容量快速增长，大规模报废（EOL）浪潮带来的环境污染和资源浪费日益引起关注。传统的填埋和焚烧处理方法已不再可行，因此绿色回收成为光伏（PV）行业的合理路径。本文综述了报废晶体硅（c-Si）光伏组件拆解和回收的最新进展。首先描述了c-Si

  来源：Molecules

  时间：2026-08-24

• 综述：用于强化微生物电合成中电子传递、传质及产物产率的创新生物反应器设计

  微生物电合成（MES）是生物电化学系统（BES）的一种形式，是一个新兴的多功能平台，用于将CO₂和各种有机废物电生物转化为燃料和化学品。然而，其实际部署存在一些缺点，包括细胞外电子传递（EET）差、传质受限、内阻高和产物抑制。工程化生物反

  来源：Frontiers in Bioengineering and Biotechnology

  时间：2026-08-24

• 使用整合方法检验基于形态和直觉的分类学假说：广泛分布的欧亚蝴蝶Hyponephele lycaon中三胞胎姐妹种的意外发现

  在已深入研究过的生物类群中，分类学格局可能非常复杂，存在多种替代分类方案来描述同一组种群内的多样性。例如，此前已有三个假说被提出用于描述常见且广泛分布的欧亚暗褐草甸褐蝶（Hyponephele lycaon）及其近缘种的分类学。基于形态的假说（1）明确基于两个

  来源：Cladistics

  时间：2026-08-24

• 1岁以内及之后的自闭症筛查：多种测量方法的比较

  自闭症筛查有助于早期发现和诊断。目前有几种筛查工具可用于16个月及以上的幼儿，但关于出生后第一年使用的筛查测量方法的准确性数据很少。一个社区样本（N = 1641）在6、9、12、18和24个月大时在线完成了三种筛查工具——M-CHAT-R、ITC和VIRSA

  来源：Autism Research

  时间：2026-08-24

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