• DAR-SCA: 时间失同步条件下基于深度学习的侧信道分析的可微分对齐精化方法

  摘要基于深度学习的侧信道分析被广泛用于密钥恢复。时间去同步化会破坏不同波形之间泄漏的时间一致性。现有的对齐、增广和移位容差方法可以缓解时间去同步化问题。这些方法通常不会在分类之前显式地建模中间表示与共享时间参考之间的对应关系。本文提出了用于侧信道分析的可微对齐细化（DAR-S

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-25

• SPW-Net：一种用于阴影去除的高效软先验引导小波注意力网络

  •基于物理驱动的SPW-Net实现轻量化高效的阴影去除•连续软先验确保无需辅助掩码的渐进空间引导•基于小波的照明分解实现子带自适应恢复•在视觉保真度与计算效率之间取得精细平衡引言阴影去除是消除光照不一致性和增强下游视觉应用图像保真度的关键预处理任务[1]、[2]、[3]、[4

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-25

• DDMedChat：基于 DoRA 微调和 DRAGIN RAG 的大语言模型医疗聊天框架

  摘要大语言模型（LLMs）在医疗领域展现出了巨大的潜力，尤其是在通过预训练和微调技术来支持复杂任务方面。尽管取得了进步，但仍面临诸如对话准确性低、训练资源利用效率低、知识检索精度不足等挑战。针对这些问题，本文提出了DDMedChat，一种专为中文医疗对话设计的新型框架。该框架

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-25

• 用于旋转机械工业边缘故障诊断的联邦自适应路径混合算法：考虑标签和特征的变化

  摘要 在工业边缘环境中，旋转机械的分布式故障诊断面临困难，因为振动数据具有异构性，并且由于隐私限制无法集中共享。尽管联邦学习（FL）能够在不聚合原始数据的情况下实现协作诊断，但当特征分布和标签分布都发生偏移时，其性能会下降。由领域变化引起的特征偏移会导致客户端漂移，而不完整的局部

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-25

• AeroVerse-SkyNav：面向开放城市环境无人机具身导航的神经科学启发式统一视觉-语言-动作模型

  •SkyNav是一种面向无人机城市导航的统一视觉-语言-动作模型。•AeroSAM通过受神经科学启发的特征解析方法解决了边界模糊问题。•分层解析机制将指令分解以实现细粒度的跨模态对齐。•SkyNav在CityNav上取得了SOTA性能，将导航误差降低了28.3%。•生物学原理

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-10-25

• 一种针对图神经网络对抗攻击的通用框架

  • 为普通GNN提出一种针对图对抗攻击的通用框架。• 设计一种优先恢复高影响力边的对比学习方法。• 通过数据增强生成衰减扰动信号以增强鲁棒性。• 实验验证我们的方法优于最先进的防御方法。 ## 引言 图作为现实世界中普遍存在的数据结构，能够建模真实系统并表示各领域中对象间

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-10-25

• 利用纳米酶实现的比色免疫测定法，通过智能手机读取结果，用于检测血清中小细胞肺癌的生物标志物

  •开发了一种针对NSE和ProGRP的双目标纳米酶免疫测定方法。•具有增强过氧化物酶活性的Au@Pt纳米酶可实现信号放大。•基于磁珠的捕获技术可有效分离血清中的目标物质。•智能手机辅助的RGB读数技术可实现亚皮克级的检测限。•该测定方法能够以高AUC值区分小细胞肺癌（SCLC）和

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-10-25

• 北印度地区儿童中枢神经系统肿瘤谱：基于WHO 2021中枢神经系统分类的病理学与免疫组织化学研究

  # 摘要 ## 引言 儿童中枢神经系统（CNS）肿瘤是仅次于白血病的第二常见儿童恶性肿瘤，也是儿童癌症相关死亡的首要原因。分子病理学的最新进展显著优化了其分类和预后分层。 ## 目的 评估印度北部一家三级肿瘤中心儿童脑肿瘤的病理学谱系，并根据2021年世界卫生组织（W

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-10-25

• 水痘-带状疱疹病毒血管病变表现为婴儿双侧硬膜下血肿：一例罕见病例报告及文献回顾

  摘要背景水痘-带状疱疹病毒（VZV）感染在婴儿中通常为良性，但可能罕见地引起神经系统并发症。儿童VZV感染后发生慢性硬膜下血肿此前未见报道。病例描述我们报道一例6个月大的男婴，出现水痘伴发热、烦躁和全身性水疱性皮疹。其皮疹和发热在2周内缓解，但持续存在烦躁、进食减少、间歇性呕

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-10-25

• 基于 CCO-BP 神经网络的核磁共振陀螺仪磁强计灵敏度预测方法

  •提出了一种经CCO优化的BP神经网络用于灵敏度预测。•CCO-BP模型在评估的模型中实现了最低的MAE、RMSE和MAPE。•该方案简化了磁力计的灵敏度优化程序。引言随着电磁域和信息域的不断融合，卫星导航技术面临着电子战带来的严重威胁。因此，开发一种能够在电子战条件下稳定运

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2026-10-25

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