• WTCFNet：一种利用小波变换和跨层特征融合进行工业缺陷检测的系统

  摘要目前，工业表面缺陷的检测常常面临诸多挑战，例如难以识别复杂的背景缺陷、微小缺陷中包含的语义信息较弱以及缺陷对象发生显著变化等问题，这些问题都与产品质量和人们的生命安全密切相关。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的工业缺陷检测方法（WTCF-Net）。首先，为防止在特征信息逐

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• PickAMoo：基于激光雷达增强型掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）的智能手机成像奶牛精准体重估计算法

  体况评分、体型参数及体重数据是牧场层级科学决策的核心依据，广泛应用于营养需求计算、健康监测与育种评估。传统称重与体况评定依赖人工操作，劳动强度大，难以在实际生产中达到理想频次。尽管计算机视觉与图像分析技术在体重、体况评分及体型估测中展现出巨大潜力，现有流程多依

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• 从表格到图——物理信息时空符号回归(Moving from table to graph in physics-informed spatio-temporal symbolic regression, PI-STSR)

  摘要：符号回归（Symbolic Regression, SR）是一种强大的技术，用于从观测数值数据中发掘描述数据的解析数学表达式。传统SR模型处理表格形式的数据，施加纯粹的函映射关系而不考虑底层时空依赖性或控制物理定律，此类方法不适用于物理问题——物理问题中

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-05-25

• 机器学习在虎鲸疤痕事件检测中的应用

  摘要 利用鲸类动物的照片识别数据来检测和分析其体表疤痕，可以为我们了解它们的生活史、行为特征以及所面临的威胁提供线索。然而，这类分析通常需要手动处理大量的图像数据集。为了探讨机器学习是否能够帮助这一过

  来源：Marine Mammal Science

  时间：2026-05-25

• 创伤性脑损伤中生物标志物筛选与机器学习预测

  摘要 背景：创伤性脑损伤（traumatic brain injury，TBI）是全球范围内致残和死亡的重要原因。易于获取的血液及激素生物标志物，可能与接受神经康复治疗患者的损伤严重程度及认知状态相关。本研究采用可解释机器学习，探索常规血液参数和激素与TBI

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

• 老年急性缺血性卒中患者锌稳态失调：整合金属硫蛋白、FADS1活性、氧化应激及DNA完整性标志物的多维分析

  锌稳态失调已被证实在缺血性卒中的病理生理学中具有重要作用，但金属硫蛋白（MT）、脂肪酸去饱和酶1（FADS1)及氧化性DNA损伤在老年缺血性卒中患者中的综合作用尚不明确。研究目的：通过多维分析，全面评估老年急性缺血性卒中患者锌稳态失调与疾病之间的关联，分析指标

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

• 基于机器学习的中国急诊科老年创伤性脑损伤患者分诊模型

  背景：老年创伤性脑损伤（traumatic brain injury, TBI）患者因复杂的生理状态和合并症，在急诊科分诊中面临挑战。传统分诊方法常漏诊高风险病例，亟需精准模型优化重症监护病房（intensive care unit, ICU）资源配置。 方法

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

• 卒中亚急性期上肢运动功能与肌张力变化及生活质量关联的前瞻性队列研究

  背景：卒中后肌张力变化可能影响上肢（UL）运动恢复及生活质量（QoL），但其关联尚不明确。本研究旨在评估卒中亚急性期康复患者中肌张力变化、上肢运动功能与生活质量之间的关联。方法：本研究为一项前瞻性队列研究，是对一项随机对照试验数据的二次分析，纳入58例卒中亚急

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

• 脑出血患者下肢深静脉血栓危险因素分析：基于LASSO回归建立列线图(Nomogram)的回顾性研究

  目的：探讨脑出血(intracerebral hemorrhage, ICH)患者临床疑似下肢深深静脉血栓(deep vein thrombosis, DVT)的影响因素，并基于Lasso回归建立列线图(Nomogram)临床预测模型。方法：回顾性纳入2023

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-05-25

• 综述：用于增强人机协作的错误相关电位检测：一项小型综述

  错误相关电位（ErrPs）已被用于评估多种情境中的错误决策或错误动作。ErrP是一种由错误感知所诱发并在无意识状态下产生的头皮电位。在人机协作（HRC）中，ErrP检测可用于触发反馈或动作，以使系统适应用户。这有助于在考虑用户表现的基础上提升HRC性能。然而，

  来源：Frontiers in Neuroergonomics

  时间：2026-05-25

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