• 基于数据驱动的监测框架，用于评估地震后城市桥梁的通行能力

  **摘要** 近期，地震后桥梁功能评估主要依赖于计算模拟；然而，由于区域桥梁库存中结构信息的不完整，这些模拟的准确性受到认知不确定性的限制。本研究提出了一个框架，用于在结构信息有限的情况下快速评估区域桥梁的地震后通行能力。该方法结合了地震响应监测数据，以提高评估模型表征桥梁地

  来源：Soil Dynamics and Earthquake Engineering

  时间：2026-08-26

• ECDA-M：通过机制融合增强少样本跨域适应性：以质子交换膜燃料电池健康状态预测为例

  摘要 随着环保意识的不断增强和可再生能源技术的快速发展，质子交换膜燃料电池（PEMFC）已成为连接绿氢与清洁能源的关键桥梁。准确的退化预测能够确保可靠的操作和维护，然而现有方法在数据稀缺场景下面临着显著的局限性。迁移学习提供了一种可行的途径，但在数据不足、捕捉非线性特征以及

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-08-26

• 在多元样本中，母亲特征与社会风险因素与幼儿期喂养反应迟钝的行为有关

  摘要 目的 本研究旨在探讨母亲特征与母亲社会风险因素如何影响不同社会经济背景和种族群体的母亲在喂养方式上的选择，尤其是那些不采取积极回应式喂养方式的母亲。 研究设计 采用横断面分析方法。 研究参与者

  来源：Journal of Nutrition Education and Behavior

  时间：2026-08-26

• 综述：传统中医身心实践对乳腺癌术后患者生活质量的影响：一项系统评价与荟萃分析

  摘要目的本系统评价和荟萃分析评估了中医身心练习（TCMMBPs）对乳腺癌术后患者生活质量的影响，并探讨了运动处方（类型、频率和标准化）如何对效应异质性做出贡献。方法我们检索了九个数据库，包括 PubMed、Cochrane 图书馆、Web of Science、Embase、

  来源：Sport Sciences for Health

  时间：2026-08-26

• 坦桑尼亚城市青少年校内血压测量及其与左心室质量指数的关联

  摘要 背景 撒哈拉以南非洲青少年高血压日益普遍，但其与左心室质量指数（LVMI）——心血管风险早期关键标志物——之间关联的证据仍然有限。我们旨在评估基于学校的血压测量与 LVMI 之间的关联。 方法 我们在坦桑尼亚姆瓦尼市对 210 名青少年进行了一项横断面研究。在约一周

  来源：American Journal of Hypertension

  时间：2026-08-26

• 一氧化氮通过稳定花青素代谢和减轻氧化胁迫来维持黑加仑果实的采后品质

  摘要黑加仑富含花青素，花青素是赋予其营养价值和抗氧化能力的关键功能成分。然而，花青素在采后贮藏期间极易发生氧化降解。本研究调查了在冷藏期间（0 °C，42 天），通过其供体硝普钠（SNP）施加的不同浓度（0、0.2、0.4、0.6 和 0.8 mmol·L− 1）外源一氧化氮

  来源：EUROPEAN FOOD RESEARCH AND TECHNOLOGY

  时间：2026-08-26

• 用于 pH 敏感智能包装的聚乙烯醇/微晶纤维素/花青素生物薄膜

  摘要近期研究突显了石油基塑料对环境的负面影响，强调了人们对可生物降解和智能食品包装材料日益增长的需求。本研究采用溶剂浇铸法开发了一种基于聚乙烯醇（PVA）、微晶纤维素（MCC）和花青素的可持续且对 pH 敏感的食品包装膜。MCC 由油棕空果串制备并添加到 PVA 膜中。相比之

  来源：Journal of Food Measurement and Characterization

  时间：2026-08-26

• 结合深度学习的拉曼光谱用于食用油掺假的快速灵敏检测

  摘要用低成本棕榈油掺假优质食用油带来了重大的营养和经济挑战，迫切需要快速、可靠且非破坏性的分析策略。本研究提出了一种分析框架，结合拉曼光谱采集、介电和化学表征、预测建模和可解释人工智能，以检测和量化棕榈油掺假。掺假导致花生油和葵花籽油中的介电常数和介电损耗系统性下降，这归因于

  来源：Journal of Food Measurement and Characterization

  时间：2026-08-26

• 阻碍健康元宇宙采纳的障碍：一项整合组织洞察与管理视角的混合综述

  摘要关于沉浸式技术的讨论不断扩展，将健康元宇宙定位为推进临床护理、医学教育和患者参与的一条充满希望的途径。然而，由于持续存在的组织、伦理和基础设施挑战，采用情况仍然不一致。本研究提出了一种混合综述，将学术文献与从业者视角的见解相结合，以建立对健康元宇宙采用障碍的基于情境的理解

  来源：Management Review Quarterly

  时间：2026-08-26

• 用于通用电池健康状态估计的协议感知与内在机理建模

  摘要预测锂离子电池的健康状态 (SOH) 对于确保新能源系统的安全和长期可靠性至关重要。尽管最近的研究重点关注构建日益复杂的深度学习架构，但这种纯粹数据驱动模型仍然难以实现跨协议泛化，因为它们将电池简单地视为不可解释的电流和电压黑箱。因此，提出能够同时捕捉循环协议机制和内部电

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-08-26

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