• 综述：儿童回避性限制性进食障碍的生物-心理-社会机制：整合性综述

  摘要目的尽管回避性限制性进食障碍（ARFID）通常发病年龄较早且对发育有不利影响，但其病因背后的生物-心理-社会机制仍知之甚少。本整合性综述的目的是识别并描述ARFID发展中的生物学、心理学和社会学贡献因素。方法使用与养育和喂养实践以及遗传/表观遗传因素相关的术语，在PubM

  来源：Journal of Eating Disorders

  时间：2026-10-27

• 基于多模态物理信息机器学习框架利用智能手机眼底图像预测视网膜神经纤维层厚度以实现青光眼进展监测的初步可行性研究

  摘要 青光眼的进展会导致神经节细胞丧失，进而引起视网膜各层变薄。视网膜层厚度是监测青光眼进展的生物标志物。青光眼的检测基于OCT图像中RNFL层的厚度以及眼底图像中视神经的损伤情况。青光眼的持续监测需要这两种筛查方法才能进行有效治疗。然而，OCT设备成本高昂、不可便携、需要

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-27

• 挪威进食障碍患者医疗保健利用的全国性登记链接研究

  目标：本研究调查了按年龄和进食障碍（ED）诊断分层的ED患者医疗保健利用情况。 方法：数据来源于挪威患者登记册（NPR）以及健康报销控制与支付登记系统（KUHR）。纳入2015年至2020年间登记有主要ED诊断（ICD-10，F50.0–50.9）的6–69

  来源：European Eating Disorders Review

  时间：2026-10-27

• 基于物理信息神经网络温度反演的潮汐溪流地下水—地表水交换时空格局与潮汐光谱特征

  潮汐溪流中的地表水—地下水（SW–GW）交换受海洋、陆源和人为强迫的复杂相互作用控制。尽管如此，潮汐对SW–GW通量及流向控制的光谱特征仍认识不足，主要原因是缺乏能够在较长时间尺度上同时解析潮汐时间尺度入渗和排泄的方法。在本研究中，研究人员应用一种新型物理信息

  来源：Limnology and Oceanography

  时间：2026-10-27

• 2022年视神经炎诊断标准（ICON 2022）下的假阳性病例：临床与影像学特征及诊断失败点

  背景：视神经炎（optic neuritis, ON）历史上误诊率高达60%，促使2022年诊断标准制定。然而，临床实践中仍可能存在残余诊断失败。目的：确定ON误诊频率和原因，并识别2022标准内的失败点。方法：研究人员开展回顾性研究，纳入连续疑似ON并接受抗

  来源：Multiple Sclerosis and Related Disorders

  时间：2026-10-27

• 慢性下背痛患者神经肌肉运动训练联合疼痛神经科学教育的随机对照试验：疼痛与心理社会结局的对比研究

  摘要疼痛神经科学教育（PNE）和神经肌肉运动训练（NME）是慢性下背痛（CLBP）康复中常用的方法。然而，关于在运动基础上增加疼痛神经科学教育是否在疼痛、功能障碍及心理社会结局方面带来超越单纯运动的额外获益，现有证据仍然有限且不一致。本研究旨在确定对于慢性下背痛患者，在结构化

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-27

• 青少年重性抑郁障碍亚型特异性脑调控策略的计算框架

  青少年重性抑郁障碍表现出显著的内在亚型异质性，需要开发针对亚型的特异性治疗策略。我们利用波士顿青少年抑郁与焦虑神经影像学数据集，识别出两种具有不同临床特征的亚型。针对每种亚型，我们构建了全脑模型并进行虚拟刺激，以评估在全球（全脑）和区域（经典抑郁相关靶点）层面的调控效果。结果

  来源：Communications Biology

  时间：2026-10-27

• 基于机器学习的L形脉冲筛板萃取塔体积总传质系数预测

  体积总传质系数是液液萃取塔设计中的关键参数，但对于非标准几何结构而言，对其进行可靠预测仍然困难。本研究运用机器学习方法，针对一种新型L形脉冲筛板萃取塔的水平段和垂直段，同时预测其体积总传质系数——这是任何单一关联式均未涉及的任务，因为两段分别在不同的分散制度和混合沉降器水动力

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-27

• CMT-Vglut2至红核通路在七氟醚麻醉各阶段中调节皮层激活与行为觉醒的神经机制

  摘要七氟醚等全身麻醉剂在临床上不可或缺，但支配其诱导意识丧失与意识恢复的神经回路仍未被完全阐明。本研究揭示了表达囊泡谷氨酸转运体2（Vglut2）的谷氨酸能神经元——中央内侧丘脑Vglut2神经元（CMTVglut2神经元）——可能参与调节七氟醚麻醉下的意识状态。结果表明，在

  来源：Communications Biology

  时间：2026-10-27

• 基于不确定性感知离线强化学习的LLM推理调度器URSA

  摘要大语言模型（LLM）推理工作负载具有突发特征，到达时无法预知输出长度，暴露两个资源特征迥异的阶段（预填充和解码），并且为携带异构服务级别目标（SLO）的请求提供服务，这些 SLO 涉及首 token 时间（TTFT）和每输出 token 时间（TPOT）。现有调度器依赖于

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-27

知名企业招聘：