• 弥合神经科学与人工智能之间的鸿沟：一个用于大规模脑数据科学中可扩展、基于上下文自适应训练资源的框架

  摘要：尽管大规模脑数据工具的可用性不断增加，许多研究人员仍难以有效地将其与人工智能（AI）结合使用。这并非由于缺乏访问途径，而是因为现有的培训资源更注重对这些工具的熟练掌握，而非培养批判性思维能力。虽然AI加速了工作流程，但也可能加剧技能差距：拥有扎实基础知识的研究人员能够整合A

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-06-03

• 先天性心脏病患儿家庭在自付医疗费用方面的地域差异：通过经济模型分析不同政策方案的影响

  摘要背景自付费用对患有先天性心脏病的儿童的家庭来说是一个限制医疗服务的经济负担，这些儿童面临不良神经发育结果的风险。神经发育的后续护理通常集中在主要的儿科心脏中心，这可能导致居住在农村、地区或偏远地区的人面临地理上的不平等。本研究考察了在三种潜在政策情景下的自付费用情况，这些政策

  来源：International Journal for Equity in Health

  时间：2026-06-03

• 综述：探讨假肢康复对头颈癌患者心理社会的影响：一项范围综述

  塔兰·马尔霍特拉（Taran Malhotra）|艾莉森·史密斯（Alison Smith）|玛丽·杰玛·切里（Mary Gemma Cherry）|乔·M·帕特森（Jo M. Patterson）|安德鲁·G·沙切（Andrew G. Schache）英国利物浦大学医院集团（N

  来源：Journal of Professional Nursing

  时间：2026-06-03

• 基于隐马尔可夫模型的量子神经网络方法优化移动自组织网络中储能系统性能与路径预测

  移动自组网(MANET)面临由于节点能量存储有限和复杂路径预测问题带来的重大运行挑战，这些问题共同降低了网络寿命。为应对这些限制，本研究提出了一种创新的路径规划方案，该方案由量子神经网络(QNN)机制与隐马尔可夫模型(HMM)集成驱动。提出的框架利用量子计算优

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-06-03

• 基于小波同步压缩变换与结合可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI)技术的深度学习之抽水蓄能机组异常流态与机械故障诊断

  摘要：在抽水蓄能电站(PSHP)中，随着运行时间增加，抽水蓄能机组(PSHU)会出现异常流态与机械故障，影响PSHU及PSHP的运行安全。研究人员在现场实测了某PSHU大修前后的运行数据，从真实PSHP获取了有价值的故障数据集。为实现PSHU异常流态与机械故障

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-06-03

• 眶额皮层与杏仁核作为小动物恐惧症分类的关键脑区：一项结构磁共振成像机器学习研究

  小动物恐惧症（small animal phobia, SAP）是一种以小动物诱发强烈恐惧为特征的焦虑障碍。现有关于SAP的研究主要采用单变量分析及小样本、不平衡样本设计，导致研究结果不一致。已有研究提出多个可能编码SAP的脑结构候选区域，包括杏仁核（amyg

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2026-06-03

• 无精神共病、未使用药物的强迫症患者的视觉记忆障碍：一项基于CANTAB配对联想学习的研究

  松沼康（Kou Matsukuma）|村山圭太郎（Keitaro Murayama）|富山宏文（Hirofumi Tomiyama）|加藤健太（Kenta Kato）|西田奈美（Nami Nishida）|川人真（Makoto Kawahito）|津野香奈（Kana Tsunod

  来源：Behaviour Research and Therapy

  时间：2026-06-03

• 基于数据驱动的动态负载运行下质子交换膜电解槽堆降解分析

  质子交换膜（PEM）电解槽的动态负载运行通过快速调整其产氢速率以响应低电价，为降低绿色氢气成本提供了重要机遇。然而，与稳态运行相比，这种运行模式对PEM电解槽堆的降解速率产生不同影响。本研究旨在分析动态负载运行参数对PEM电解槽堆降解速率的影响，并提供缓解其部

  来源：Energy and AI

  时间：2026-06-03

• 基于图神经网络的单光子雪崩二极管同步TCAD仿真

  摘要：单光子雪崩二极管（SPAD）在现代光电子检测中至关重要。然而，雪崩倍增的显著非线性和掺杂梯度界面处的电场奇异性给传统的计算机辅助设计（TCAD）模拟带来了重大挑战，导致收敛问题和高昂的计算成本，从而限制了SPAD设计优化的效率。为了解决这些挑战，本文提出了一种多层残差连接

  来源：IEEE Transactions on Electron Devices

  时间：2026-06-03

• 通信增强的宽神经网络控制用于加速电池储能系统中的片上系统（SoC）均衡

  摘要：在电池储能系统（BESS）中，快速且有效的荷电状态（SoC）均衡对于直流微电网的可靠性、寿命和稳定性至关重要。传统的分布式和基于启发式的控制方法通常收敛速度较慢，并且对动态负载条件和电池老化适应能力有限。为了解决这些问题，本文提出了一种基于宽神经网络（WNN）的通信控制架

  来源：IEEE Access

  时间：2026-06-03

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