• “我就像个独行侠”：澳大利亚KIF1A相关神经系统疾病（KAND）患者家庭的生活体验

  KIF1A相关神经系统疾病（KIF1A-Associated Neurological Disorder, KAND）是一组表现各异的超罕见神经退行性疾病。严重型KAND被归类于儿童期痴呆（childhood dementia）这一更广泛的疾病范畴，导致运动、

  来源：Journal of Community Genetics

  时间：2026-06-09

• 基于SLC6A8的胎盘分子特征谱，通过机器学习和单细胞分析预测胎儿生长受限

  青华|小燕友|徐静燕|彦萍新|董梅张|小娜田|李莉中国郑州大学附属郑州中心医院妇产科摘要胎儿生长受限（FGR）是妊娠期间常见且严重的并发症，是导致宫内胎儿窘迫和围产期死亡的主要原因。其发病机制涉及胎盘功能不全、营养转运障碍和代谢紊乱，但关键的分子调控因子尚未完全明了。通过机器学习

  来源：Reproductive Biology

  时间：2026-06-09

• 利用深度学习辅助的超快铁电畴成像技术，结合原子力显微镜技术实现

  摘要压电响应力显微镜（PFM）是一种基于锁相技术的原子力显微镜（AFM）模式，能够实现高灵敏度的铁电畴成像。然而，无论是进行大规模测量还是研究快速动态行为，快速成像仍然面临挑战，因为在这两者之间存在一个根本性的权衡：快速采集与高信号质量之间的矛盾。为了解决这一难题，我们开发了一种

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-06-09

• 经皮神经电刺激(TENS)对原发性痛经疼痛及经期症状的影响：一项安慰剂对照研究

  摘要：原发性痛经(primary dysmenorrhea)患病率为45%～95%，是常见妇科疾病，可显著影响女性日常功能及生活质量。本研究采用随机、单盲三臂设计，比较经皮神经电刺激(transcutaneous electrical nerve stimul

  来源：Journal of Midwifery & Women's Health

  时间：2026-06-09

• 并网城市配电网中数据驱动混合可持续能源管理框架的最优设计与性能评估

  摘要：频繁停电、气候相关不确定性及城市电力系统复杂性的日益增加，提升了对可靠且经济可行的可再生能源解决方案的需求。本研究为中国南方广西某城市配电网设计了一种并网混合可持续能源结构，整合光伏(PV)、风力发电(WT)、蓄电池储能系统(BES)及市电电网支撑。采用

  来源：Sustainable Computing: Informatics and Systems

  时间：2026-06-09

• DDSE：基于解耦表示的用于语音增强的高效神经编解码语言模型

  利用语音语言模型（Language Models, LMs）和离散音频令牌已成为语音相关任务的一个有前景的方向。这些模型擅长捕捉语义知识，即使在具有挑战性的噪声环境下也能实现更有效的语音恢复。然而，大多数最先进的方法需要大的模型容量和离线自回归处理来有效建模声

  来源：Speech Communication

  时间：2026-06-09

• 综述：编织智能：热拉多材料纤维走向AI赋能的智能纺织品

  智能纺织品的快速发展加剧了对多材料系统的需求，这些系统将机械柔顺性与嵌入式自适应计算能力相结合。热拉纤维已成为一个强大的平台，能够将聚合物、金属、半导体以及压电或离子电子相共集成到具有高几何保真度和制造可扩展性的连续多材料架构中。这些混合纤维可实现分布式传感、

  来源：Advanced Materials

  时间：2026-06-09

• 利用可解释小波(wavelet)–粒子群优化(PSO)–深度学习框架预测不同湖泊类型的CO2通量

  研究区域：美国Falling Creek Reservoir、中国青海湖(Qinghai Lake)、芬兰Vanajavesi及德国Zarnekow Polder。研究焦点：湖–气CO2通量受气候、营养状态、水文及形态特征的调控，但在差异显著的湖泊系统中实现准

  来源：Journal of Hydrology: Regional Studies

  时间：2026-06-09

• 海洋野生动物走私：利用AI(人工智能)算法自动检测(Autodetection)鲨鱼鳍、海马及海参

  摘要：海洋野生动物走私是野生动物走私中记录较少但占比显著的一个组成部分。本文拓展创新的3D X射线CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)技术，利用AI(人工智能)建立针对性算法，用于在邮件/航空旅客通道中自动检测海洋野生动物。研究人员使

  来源：Frontiers in Ocean Sustainability

  时间：2026-06-09

• 基于人工智能的方法，用于在衰减的流体动力学湍流中区分湍流与连续背景流

  Ji-Hoon Ha|Elena S. Volnova摘要在数值模拟和天文观测的分析中，将湍流波动与连贯的大尺度背景流分离一直是一个长期存在的挑战。传统方法通常依赖于基于分解的技术，如傅里叶滤波或小波滤波，这些方法假设通过选择合适的尺度可以实现有效的分离。然而，在实际流动中，连贯

  来源：Astronomy and Computing

  时间：2026-06-09

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