• MPFN：一种用于多变量时间序列分析的多视角融合网络

  摘要 实时监测与传感技术的进步使得时间序列数据大量产生。为从这些数据中提取有价值的信息，设计高效且稳健的多变量时间序列分析方法变得尤为迫切。然而，目前的研究主要侧重于从单一视角挖掘有效信息，缺乏能够全面整合时间序列中复杂模式与动态依赖关系的综合框架。为此，我们提出了一种用于多

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• K-STEMIT：一种基于知识驱动的时空高效多分支图神经网络，用于通过雷达数据估算地下地层厚度

  摘要：地下地层的时空模式蕴含着关于物质堆积、变形以及层状结构形成过程的关键信息。对于极地冰盖及其对应的地下冰层结构而言，冰层厚度的变化为雪量平衡估算、冰盖变化预测的精度提升以及气候和工程模型中不确定性的降低提供了量化依据。雷达传感器能够以深度分辨的方式捕捉这些层状结构，形成雷达回

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• 用于高精度激光焊点识别的光抑制上下文融合网络

  摘要高精度激光焊点识别在工业生产中起着至关重要的作用。然而，现有的算法往往存在小目标特征丢失、多尺度检测不平衡以及强光和背景噪声干扰等问题。为解决这些问题，本研究设计了一种光抑制上下文融合网络（LSCF-Net），以实现高精度的激光焊点识别。在该编解码网络中，我们设计了小波分解器

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• 具有复合噪声与多重动态领导者的多智能体系统的分级控制策略

  摘要：本文研究了在复合噪声和多个动态领导者作用下的随机多智能体系统的分层控制问题。所研究的系统不仅包含领导者通过与邻近领导者的互动而产生的动态演化，还包括标量参数和复合噪声对智能体从邻居处获取信息的影响。为了解决这一问题，我们设计了一种随机分层控制协议，为领导者和跟随者分别采用不

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-30

• 综述：用于脑脊液分流术患儿颅内压监测的遥测传感器：一项系统评价与叙述性综合分析

  摘要目的在儿童脑积水的治疗中，可选择性植入遥测传感器用于监测颅内压。患有分流性脑积水的儿童可能在整个童年期间接受多次手术以检测分流器的功能。了解在儿童群体中使用遥测传感器是否能改善手术效果并带来经济利益至关重要。方法本研究依据系统评价和元分析首选报告项目（PRISMA）指南进行了

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-07-30

• 通过鱼皮胶原蛋白的甲基丙烯酸化实现废物价值转化，用于神经干细胞的生物打印

  •成功从石斑鱼皮中提取出胶原蛋白，实现了废弃物的资源化利用。•对胶原蛋白的分子结构及其构象特征进行了全面分析。•合成了甲基丙烯酰化胶原蛋白（ColMA），并优化了其性能，以便用于复杂形状的高精度打印。•利用神经干细胞进行的体外研究显示该材料具有较高的存活率，体现了其在神经组织工程

  来源：Journal of Cleaner Production

  时间：2026-07-30

• 双侧上肢训练与镜像疗法对脑卒中后上肢功能恢复的可行性及初步效果：一项随机对照初步试验

  摘要背景与目的中风常常会导致上肢运动功能持续受损，从而限制患者的自理能力。那些能够促进经验依赖性神经可塑性的康复方法或许有助于改善恢复情况。镜像疗法和双侧上肢训练都是低成本、以任务为导向的干预手段，已在改善运动功能方面展现出良好前景。这项随机对照试点试验旨在评估这两种方法在亚急性

  来源：Journal of Bodywork and Movement Therapies

  时间：2026-07-30

• 基于反向传播神经网络模型的实验室搅拌磨能耗预测

  •BP神经网络可精准预测塔式磨机的特定能耗。•其预测精度很高，决定系数（R2）大于0.97。•斯皮尔曼分析表明，纸浆密度是影响能耗的最主要因素。•在最佳研磨条件下，最低特定能耗约为38千瓦时/吨。引言粉碎——通过破碎和研磨实现物料尺寸减小的过程——是矿物加工中最基础也最关键的环节

  来源：Minerals Engineering

  时间：2026-07-30

• “我更加珍视观鸟活动”：以优势视角探索并重新诠释残疾观鸟者的体验

  •各种残疾人士都会参与观鸟活动。•残疾观鸟者表示，他们通过不同的方式体验到了观鸟带来的诸多好处。•这些残疾观鸟者称自己能注意到更多细节，也能观察到更多种类的鸟类。•将观鸟中的“缺陷”视为优势，有助于打破对残疾人的歧视。•采用以优势为导向的方法，有助于让残疾观鸟者融入其中。

  来源：Journal of Outdoor Recreation and Tourism

  时间：2026-07-30

• 一种用于预测热粒子与燃料层之间热相互作用的计算高效人工神经网络替代模型

  •数值模型用于模拟下落颗粒向燃料层传递热量的过程。•人工神经网络可在16维参数空间内预测燃料层的最高温度。•替代模型可进行超过一亿次预测，以覆盖整个参数空间。•预测结果与从无法点燃到开始燃烧的实验过渡阶段高度吻合。•人工神经网络替代模型可快速对点火风险进行概率评估。引言在确定火灾

  来源：International Journal of Heat and Fluid Flow

  时间：2026-07-30

知名企业招聘：