• 患者和公众参与及投入在共同设计面向精神卫生专业人员支持神经分化儿童和青少年的实践指南中的应用

  背景：神经分化儿童和青少年，包括自闭症、注意缺陷/多动障碍（ADHD）和智力障碍者，比其神经典型同伴经历更高的心理健康困难发生率。尽管需求增加，许多家庭在获取儿童和青少年心理健康服务（CAMHS）时遇到障碍。这些障碍可能出现在服务路径的各环节，包括转诊、分诊、

  来源：Research Involvement and Engagement

  时间：2026-08-23

• 基于密度感知级联前向反向传播神经网络与有功功率调节的永磁同步发电机风电系统最大功率提取策略

  本研究提出一种面向并网永磁同步发电机（PMSG）型风力发电系统（WECS）在变空气密度工况下的密度感知最大功率提取与有功功率调节（APR）框架。研究人员开发了一种基于级联前向反向传播神经网络（CFBNN）的最大功率点跟踪（MPPT）方法，直接从转子转速、温度与

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-08-23

• 神经网络反向传播贝叶斯正则化方法用于纳米流体流动的传热传质研究

  高效的熱能管理仍是众多工业领域（包括制药、化工、食品加工以及生物医学和工程）面临的主要挑战。在本研究中，研究人员考察了针状几何体内由纳米流体（Nano fluid）饱和且受外部磁场影响的趋氧微生物（oxytactic microorganism）的热生物对流（

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2026-08-23

• 忆阻运动条纹神经元用于时空多目标检测

  传统人工视觉系统通过从离散帧重建运动来处理动态场景，效率低下且需要后处理。相比之下，包含多个移动物体的真实环境需要传感器级别的区分。本研究提出了一种忆阻运动条纹神经元，通过集成Al/InGaZnO/Al光忆阻器（optomemristor）与Ag/HfO<su

  来源：Advanced Materials

  时间：2026-08-23

• 利用驾驶行为图揭示驾驶员内和驾驶员间异质性

  本研究开发了一种基于图的特征分析方法，利用驾驶行为图（driving-behavior graph）来表征同一驾驶员多个片段中的驾驶员内异质性（intra-driver heterogeneity）以及不同驾驶员单个片段中的驾驶员间异质性（inter-driv

  来源：International Journal of Transportation Science and Technology

  时间：2026-08-23

• 旋转机械的哈密顿注入机器学习混合建模

  研究人员提出一种将哈密顿力学嵌入神经网络的旋转机械混合转子系统模型。该集成哈密顿量使模型能够学习转子物理与动力学特性。研究在含不平衡、陀螺效应阻尼及控制的转子-轴承系统上完成验证，在精度、鲁棒性与效率上均优于物理模型与长短期记忆（LSTM）网络，并展现出对非线

  来源：Journal of Sound and Vibration

  时间：2026-08-23

• 基于EMG控制的运动障碍辅助设备仿真

  运动障碍以自主或自动运动受损为特征，显著影响患者的生活质量。辅助技术旨在通过促进认知、身体和社会发展来支持这些状况。然而，可及性有限仍是一个重大障碍，尤其是由于成本高、硬件需求复杂以及快速原型制作工具的可获得性受限。本研究提出了一个基于仿真的框架，用于评估以手

  来源：Franklin Open

  时间：2026-08-23

• 用于准确且自动化白血病诊断的特征融合集成深度学习框架

  白血病是一种血液系统恶性肿瘤，需要进行早期且准确的诊断以实现有效治疗。检查涂片样本的传统人工技术耗时且易产生人为误差。本研究引入了一种用于白血病诊断的集成架构。所提出的设计，即一种改进的卷积神经网络（MCNN），整合了来自ResNet50的分层深度特征与人工构

  来源：Franklin Open

  时间：2026-08-23

• 探究参数化几何中RANS与DNS数据融合的多保真神经网络泛化能力

  计算流体动力学方法涵盖从雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模拟到直接数值模拟（DNS）。RANS以牺牲精度为代价提供较低的计算成本，而DNS提供高精度但成本高昂。本研究旨在评估多保真神经网络能否针对小型规范数据集学习从RANS到DNS的修正映射，并确定训练集组

  来源：Fluids

  时间：2026-08-23

• 一个基于时间序列的可解释和可理解的图神经网络：一种入侵检测系统方法

  基于传统机器学习的入侵检测系统（IDSs）将网络流视为独立的表格样本，忽略了表征现代分布式攻击的关系和拓扑结构。图神经网络（GNNs）通过建模网络拓扑克服了这一限制，这反过来又需要使其预测透明化。本研究在UNSW-NB15数据集上开发并比较了传统分类器与基于G

  来源：Electronics

  时间：2026-08-23

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