• 索马里人口增长、城市化与国内粮食生产：基于动态时间序列分析的实证研究

  粮食不安全仍然是索马里面临的一项持续性发展挑战，在该国脆弱粮食体系中，人口结构变化、快速城市化、有限的经济能力以及反复出现的气候冲击相互交织。由于粮食安全具有多维属性，本研究特别聚焦于国内粮食生产，并以世界银行粮食生产指数（Food Production In

  来源：Cogent Food & Agriculture

  时间：2026-10-24

• 多作物植物健康识别中多任务输出范式的多随机种子比较、严重度参照与跨作物迁移评估

  在基于图像的植物病害识别中，架构性主张通常基于每种配置的单次训练运行，且病害严重度很少独立于分类器进行测量。研究人员在共享冻结ResNet50（残差网络50层，ResNet50）骨干上比较了四种用于联合作物–健康识别的输出形式：单任务联合分类、带独立头的多任务

  来源：Cogent Food & Agriculture

  时间：2026-10-24

• 自我宽恕作为老年人心理健康与福祉的潜在保护因素：一项叙述性综述

  抑郁（depression）、慢性内疚（chronic guilt）、后悔（regret）和自杀意念（suicidal ideation）是晚年生活中常见且常被低估的痛苦来源，然而老年医学照护传统上关注风险与缺陷，而非可改变的心理优势（modifiable p

  来源：Geriatrics

  时间：2026-10-24

• 社区高血压人群中相对脂肪质量与估计肾小球滤过率的关联研究

  背景：肥胖个体患慢性肾脏病（CKD）的风险升高，尤其在合并高血压时更为显著，但相对脂肪质量（RFM）能否作为高血压人群早期肾功能障碍的指标仍不清楚。在中国江苏省社区居住的高血压成人中，研究人员评估了RFM与估计肾小球滤过率（eGFR）之间的关系。方法：研究人员

  来源：Journal of Cardiovascular Development and Disease

  时间：2026-10-24

• 印度尼西亚6–23月龄儿童蛋类及/或肉类食物消费的社会经济不平等：基于2017年印尼人口与健康调查的分解分析

  目的：探讨印度尼西亚6–23月龄儿童蛋类及/或肉类食物消费中存在的社会经济不平等程度，并识别关键影响因素。 设计：基于2017年印度尼西亚人口与健康调查（Indonesia Demographic and Health Survey, IDHS）的二次分析。研

  来源：Public Health Nutrition

  时间：2026-10-24

• 从机制到意义：数字媒体对营养证据的简化放大与公共健康影响

  营养科学通过整合机制性、临床和人群水平证据获得其公共健康价值；膳食指导主要基于摄入模式和食物基质（food matrices），而非孤立营养素。然而，这种分层证据的解释日益受到当代数字信息环境塑造。关于单个营养素和生物活性化合物（bioactive compo

  来源：Public Health Nutrition

  时间：2026-10-24

• 孟加拉国女性营养转型：基于1996—2022年八轮人群层面数据的BMI趋势与决定因素分析

  目的：旨在利用体重指数（Body Mass Index, BMI）分布及基于BMI的低体重和超重/肥胖分类，考察过去二十年间孟加拉国女性营养状况的趋势及其决定因素。设计：研究人员分析了1996年至2022年间开展的孟加拉国人口健康调查（Bangladesh D

  来源：Public Health Nutrition

  时间：2026-10-24

• 多元文化社区父母对儿童疫苗安全性与有效性的认知：一项基于澳大利亚与新西兰的系统综述（Systematic Review）

  中文摘要翻译 背景：免疫规划是在个体与社区层面预防和控制传染病最具成本效益的公共卫生干预措施。通过实施常规儿童疫苗接种规划可实现高水平的群体免疫（herd immunity），从而在全球范围内减少疫苗可预防疾病的暴发、死亡率与发病率。儿童按时且全程接种疫苗的责

  来源：American Journal of Health Education

  时间：2026-10-24

• 物理一致性稀疏学习用于跨域转子故障诊断

  鲁棒的转子故障诊断在标记故障数据有限且合成环境与真实环境运行条件不同时具有挑战性。现有的域自适应方法能够减小分布差异，但可能保留冗余特征并缺乏物理可解释性。本研究提出了一种物理引导的稀疏熵域自适应框架，用于在此类分布偏移下实现鲁棒的转子故障诊断。从实验测量中识

  来源：Sensors

  时间：2026-10-24

• 手持UV-C荧光成像结合级联去噪与深度学习用于多种食品接触表面大肠杆菌浓度分级

  对食品接触表面上大肠杆菌（<i>Escherichia coli</i>）污染水平进行快速、无损评估，对食品安全监测和卫生验证具有重要意义。本研究开发了一个深度学习框架，整合UV-C（ultraviolet-C，紫外-C）荧光成像与级联去噪（cascaded

  来源：Sensors

  时间：2026-10-24

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