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  • 人工神经网络网:基于人工神经网络预测静脉曲张性溃疡分期以辅助治疗方案制定

    静脉曲张为腿部瓣膜功能障碍致血液淤积而扩张扭曲的静脉,其周边开放性创口称静脉曲张性溃疡,亦归属慢性静脉功能不全范畴。本研究提出的人工神经网络(ANN)旨在识别静脉曲张分期。该网络通过若干步骤完成分期分类:i)预处理:以马尔可夫随机场(MRF)与暗通道先验(DC

    来源:Systems and Soft Computing

    时间:2026-07-28

  • 计算智能方法研究含非线性分层与对流边界效应的三角楔面上Williamson混合纳米流体流动

    先进新技术高度依赖冷却与加热系统的热性能与高效运行管理,纳米流体与混合纳米流体在提升该性能方面发挥重要作用。针对这一挑战性任务,研究人员考察了由二硫化钼(MoS2)与氧化石墨烯(GO)纳米颗粒分散于甲醇中构成的具有热分层的Williamson混合纳米流体在三角

    来源:Physics Open

    时间:2026-07-28

  • 埋地输氢管道泄漏源分析与氢扩散规律研究

    为探究埋地输氢管道的氢泄漏与扩散行为,研究人员建立了专用于埋地管道的流体域模型,考察了操作压力、泄漏尺寸、土壤类型及泄漏方向对氢弥散的影响。结果表明,气体扩散速度与泄漏率均随管道操作压力及泄漏尺寸增大而成正比增加。氢在低黏度土壤中表现出更高的扩散速度,砂土中的

    来源:Petroleum

    时间:2026-07-28

  • 主动式自主资产管理壳(Agentic AAS)在循环制造中的应用

    研究人员提出了一种动态主动式资产管理壳(Agentic Active Asset Administration Shell, A4S),该架构在一个神经符号(neural-symbolic)框架内统一了表示、集成和编排。A4S将AAS标准IEC 63278扩展

    来源:JOURNAL OF MANUFACTURING SYSTEMS

    时间:2026-07-28

  • 机器学习与神经网络模型在VNIR图像中石棉-水泥检测的比较评估

    高光谱成像是一种成熟的遥感技术,用于材料检测和分类,依赖于数百个反射波段来利用地表材料的光谱特征。尽管高光谱图像在材料识别方面表现出卓越的能力,但由于数据量和处理需求,其在实际应用中可能受到限制。因此,研究人员对评估低维多光谱图像在材料检测任务中的能力越来越感

    来源:Digital

    时间:2026-07-28

  • 儿童杜氏肌营养不良症的神经心理学与情绪-行为特征:一项单中心临床研究

    背景:杜氏肌营养不良症(DMD)是一种X连锁疾病,由DMD基因的移码变异引起,导致肌营养不良蛋白缺乏和进行性肌肉退化。除运动受累外,证据表明DMD与认知障碍和情绪-行为(EB)负担相关,可能与脑肌营养不良蛋白亚型(Dp71、Dp140、Dp427)表达改变有关

    来源:Children

    时间:2026-07-28

  • 神经发育障碍与神经肌肉疾病中的情绪和行为特征:基于儿童行为量表(CBCL)的比较研究

    背景:神经发育障碍,包括自闭症谱系障碍(ASD)、注意缺陷/多动障碍(ADHD)和特定学习障碍(SLD),以及神经肌肉疾病如杜氏肌营养不良症(DMD),常与可能影响儿童功能及家庭福祉的情绪和行为困难相关。然而,对这些异质性临床群体的直接比较仍然有限。本研究旨在

    来源:Children

    时间:2026-07-28

  • 微胶质细胞介导的卡介苗诱导的脑膜炎中室管膜损伤被丁酸钠通过恢复Hmgcs2表达减轻

    背景:结核性脑膜炎(TBM)是中枢神经系统结核病最严重的形式,与高死亡率和神经后遗症相关。微胶质细胞驱动的神经炎症是TBM发病机制的关键因素;然而,其对室管膜细胞(对脑脊液动力学和屏障功能至关重要)的具体影响以及潜在治疗策略仍不清楚。方法:研究人员通过尾静脉注

    来源:Advances in Respiratory Medicine

    时间:2026-07-28

  • 主题感知的结构化语义表示框架用于希腊社交媒体情感分析

    希腊社交媒体文本的情感分析由于标注资源有限、语言变异和领域依赖的情感表达而仍然具有挑战性。本研究提出了一种主题感知的、词典引导的框架,用于希腊社交媒体中五个参考领域的情感分类。根据相关领域激活领域特定情感词典,并将其转换为结构化表示,包括词级多通道词汇矩阵和聚

    来源:Applied Sciences

    时间:2026-07-28

  • 用于TDI-CMOS图像传感器的128级高精度模拟累加器

    准确的网络流量预测对于6G和AI原生通信基础设施的自主性、弹性及资源编排至关重要,同时支持绿色网络和数字孪生网络应用。然而,现有数据驱动预测模型存在若干局限性:过度依赖大规模标注数据、物理上不可信的预测结果、黑盒不可解释性,以及阻碍边缘部署的过参数化。为解决这

    来源:Electronics

    时间:2026-07-28


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