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基于神经聚合的噪声控制小波估计以实现可靠的赫斯特指数推断
摘要
标度不变性——即信号在不同尺度下表现出相似特性的倾向——对于理解地球物理监测和金融建模等领域的复杂动力学至关重要。这种自相似行为通常通过赫斯特指数（Hurst exponent）来量化。基于小波的估计器在估计赫斯特指数时具有天然优势，因为它们利用了信号的多分辨率结构。
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-26
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大模型赋能的具身智能：决策与具身学习综述
• 提出了一个统一视角，阐述大模型如何通过决策和具身学习赋能具身智能。
• 提出了大模型赋能决策的分类体系。层次化决策被组织为高层规划、低层执行和基于反馈的增强；端到端决策被组织为视觉-语言-动作模型、状态空间模型、生成式动作模型和世界动作模型。
• 揭示了大模型如何重塑具身
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-26
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tBayes-MICE：一种用于时间序列数据多重插补的贝叶斯方法
摘要时间序列分析常常受到缺失数据的影响，这是一个在医疗保健和环境监测等多个领域普遍存在的问题。尽管链式方程多重插补（MICE）已成为广泛使用的缺失值插补技术，但现有方法通常依赖于确定性模型或点估计模型，无法捕捉模型参数和插补过程中的不确定性。在本研究中，我们提出了一种贝叶斯时
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-26
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MKDC-IGN：一种用于抑郁症诊断的具有多层关键有向连接的可解释图神经网络
•MKDC-IGN 学习样本特异性的多层有向脑电图（EEG）图。•信息瓶颈（IB）引导模块过滤虚假边并保留关键通路。•MKDC-IGN 在 MODMA 和 Anding 数据集上优于现有基线方法。•学习到的通路揭示了可解释的抑郁症相关多层生物标志物。引言重度抑郁症（MDD）是
来源：Pattern Recognition
时间：2026-10-26
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标签噪声下基于标签集成视角的降低复杂度图节点分类
•首次将噪声标签下的GNN学习问题框定为部分标签学习。•提出LEGNN：无需相似度计算的高效标签集成方法。•避免二次复杂度的可靠性估计和误差累积。•在大规模噪声图上展现强大的鲁棒性和可扩展性。引言图作为现实世界中普遍存在的数据形式，能够表示多种关系结构，例如社交网络[1]和交
来源：Pattern Recognition
时间：2026-10-26
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基于无界断裂法辅助的广义狄利克雷变分自编码器
• 我们提出了USGD-VAE，这是首个将无界棍棒构造与广义狄利克雷分布相结合的神经主题模型，能够同时实现自适应潜在维度与灵活的协方差建模。这解决了现有方法中主题数量固定和仅支持负相关的双重局限性。• 我们引入了两个消融变体——USD-VAE（标准狄利克雷配合无界棍棒构造）和
来源：Pattern Recognition
时间：2026-10-26
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BSM1废水处理过程中小波神经网络控制动作预测器的参数高效结构化迁移学习
# 基于稀疏小波神经网络的控制动作预测器设计与参数高效结构化迁移学习
## 论文亮点
- 所提出的基于稀疏小波神经网络的**控制动作预测器**为DO（溶解氧）和NO（硝酸盐/亚硝酸盐氮）回路提供了**可解释的控制器**。
- **逐原子解析归一化**使控制动作预测器保持精
来源：Journal of Water Process Engineering
时间：2026-10-26
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痴呆症评估工具全面图谱：从床边筛查到人工智能驱动的诊断
痴呆是一种多维综合征，表现为认知、行为、功能和社会功能的衰退，全球受影响人数超过5500万。尽管阿尔茨海默病是最广为人知的亚型，但非阿尔茨海默变异型，如额颞叶型、血管性和路易体痴呆，具有不同的特征，需要针对性评估。传统的评估工具，如简易精神状态检查（MMSE）和蒙特利尔认知评
来源：Topics in Obstetrics & Gynecology
时间：2026-10-26
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角度与径向分辨的拓扑几何相位用于结构损伤表征
## 摘要
本文提出了一种用于结构损伤表征的拓扑声学传感实验框架。拓扑几何相位（TGP）近期被发现是一种潜在的结构健康监测损伤敏感特征，适用于多种工况条件。然而，由于其路径依赖性，TGP本质上难以在局部进行测量，并且对损伤特征表现出非单调响应，从而限制了其在损伤定位与尺寸量
来源：Ultrasonics
时间：2026-10-26
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智美品质医美医生团连续五年闪耀AMWC，作为中国抗衰医生代表与国际大咖同台
"智美精英男"是智美针对高净值男性客群推出的男士抗衰赛道，聚焦男性皮肤抗衰与形象管理。2026年智美男士皮肤抗衰中心正式成立，并联合弗若斯特沙利文发布《2026中国男士皮肤抗衰白皮书》。
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