• HIV垂直传播预防支持项目中客户出席率的预测能力有限：机器学习与社区健康工作者预测结果的比较

  摘要 AI摘要

  来源：ACM Journal on Computing and Sustainable Societies

  时间：2026-06-10

• 基于人工智能的恶意软件检测与分类算法

  摘要：恶意软件表现出变体快速演化、混淆技术复杂以及零日攻击频发等特征。现有检测方法存在特征提取不足、泛化能力较弱以及难以捕获代码语义信息等问题。本文提出一种基于图神经网络（GNN）与注意力机制融合的恶意软件检测与分类算法。首先，本文将恶意软件的控制流图（CFG

  来源：Cybernetics and Intelligence

  时间：2026-06-10

• 利用纳米镊子追踪活体神经元中单一线粒体的基因表达

  神经元是高度极化的细胞，其能量与信号稳态依赖线粒体维持。重要的是，能量与信号需求在不同神经元间乃至同一神经元内均存在显著的空间与时间差异。因此，为全面理解神经元线粒体，亟需能够在活细胞中随时间分析线粒体的方法。纳米镊（nanotweezer）作为一种微创单细胞

  来源：Journal of the American Chemical Society

  时间：2026-06-10

• 面向低资源博多语(Bodo)命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)的上下文感知混合神经网络模型

  摘要：预训练语言模型(Named Entity Recognition, NER)的最新进展已显著影响命名实体识别(NER)，但由于标注数据稀缺及各模型预训练覆盖度存在差异，其对低资源语言的效果仍有限。这一挑战在博多语(Bodo，印度东北部藏缅语系语言)中尤为

  来源：IEEE Access

  时间：2026-06-10

• 基于门控消息传递图神经网络的表面活性剂油水界面张力预测

  利用表面活性剂调控油水体系的界面张力（Interfacial Tension, IFT）是强化采油（Enhanced Oil Recovery, EOR）的关键策略。然而，基于分子结构预测表面活性剂的物理性质仍具挑战性，传统机器学习方法难以捕捉分子结构与环境参

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-10

• 迈向无创神经学标志物监测：基于激光诱导石墨烯电化学传感器的泪液多巴胺检测

  多巴胺（dopamine，DA）在运动控制、认知和情绪调节中发挥关键作用，其水平异常与帕金森病和精神分裂症等疾病相关，因此亟需建立灵敏、选择性高且无创的检测方法。本研究报道了一种高性能非酶电化学传感器的构建方法，该传感器以激光诱导石墨烯（laser-induc

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-10

• 降钙素基因相关肽相关神经血管疾病的星形胶质细胞靶向生物标志物：来自钙和代谢谱分析的见解

  推进研究人员对星形胶质细胞介导的神经化学通讯以及钙在星形胶质细胞功能中作用的理解，可能最终使得能够制定诊断、治疗和预防涉及星形胶质细胞功能障碍的疾病（包括基于降钙素基因相关肽（calcitonin gene-related peptide，CGRP）的神经血管

  来源：ACS Omega

  时间：2026-06-10

• 基于血清来源微生物特征的系统性硬化症诊断的深度学习框架

  系统性硬化症（systemic sclerosis, SSc）是一种病因未知的罕见且严重的自身免疫性疾病，目前缺乏有效的治疗手段。因此，早期诊断和及时干预对于改善临床结局至关重要。越来越多的证据表明，人类微生物组是SSc发病机制的关键因素，在患者中已识别出独特

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-10

• 具有边界反馈的分数阶互联系统：一种基于图神经网络（GNN）的计算方法

  摘要

  来源：Fractal and Fractional

  时间：2026-06-10

• 语义增强型超图攻击方法

  摘要 超图神经网络（HGNNs）在模拟高阶相关性方面表现出卓越的能力；然而，由于现有安全研究的范围有限，它们对对抗性攻击的脆弱性尚未得到充分解决。目前主要的白盒结构攻击方法HyperAttack仅依赖于梯度信息，忽略了节

  来源：Electronics

  时间：2026-06-10

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