• 自动图神经网络设计：图结构学习与图神经架构搜索的统一综述

  摘要图被广泛用于描述物理驱动的真实世界网络场景中的对象及其相互作用，包括交通、网络和能源等领域。图神经网络（GNN）是处理图结构数据的最新深度学习（DL）模型，广泛应用于各种任务，例如预测、分类/故障检测和决策问题。然而，基于GNN的任务仍面临两大挑战。首先，GNN在学习表达

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-09-24

• 胎盘-脑黏连：基于病例报告与文献回顾的形态学分类

  背景：胎盘-脑黏连是一种极为罕见的先天性颅脑畸形，其解剖表现多样且术语不统一。研究人员报道了一例血管化胎盘-脑黏连新生儿，回顾了已发表病例的形态学特征，并提出一个描述性解剖框架。方法：研究人员对已发表的人类病例进行回顾，评估胎盘附着结构、组织连续性、血管沟通、

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-09-24

• 基于物理模型与数据挖掘技术的锂离子电池健康状态预测方法

  针对混合健康状态（State of Health, SOH）估计模型中物理参数利用不足的关键局限性，研究人员提出了一种加权健康因子集成框架，有别于先前工作中简单的特征拼接。研究人员引入自适应移动平均滤波器（Adaptive Moving Average Fil

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-09-24

• 面向语音抑郁严重程度评估的可靠性感知框架：多语料库整合、校准优化与可解释性研究

  摘要

  来源：Computers

  时间：2026-09-24

• 基于切比雪夫-SHA加密与狐狸优化快速循环神经网络的安全遥感图像分类框架——FOX-SHIELD

  摘要

  来源：Electronics

  时间：2026-09-24

• 基于Caputo分数阶框架的高阶多点迭代方法：收敛性分析、全局动力学与神经网络预测研究

  摘要 分数阶迭代方法为求解非线性方程的经典求根方法提供了一种灵活的扩展。这些方法还可以通过分数阶参数实现控制，并增强针对具有挑战性的非线性模型的收敛性与鲁棒性。在本研究中，在Caputo分数阶框架下提出了三个高阶多点迭代方案，将King和Neta的经典多点方案扩展至分数阶牛

  来源：Fractal and Fractional

  时间：2026-09-24

• 摘要A004：纳西塔单抗在复发高危神经母细胞瘤中的疗效

  打开图形查看器 摘要

  来源：Cancer Research

  时间：2026-09-24

• 超急性期卒中缺血性水肿的早期检测与生理特征表征：以MR-DWI为参考标准比较非增强CT净含水量与FLAIR-MRI的敏感性

  摘要 目的 在非增强计算机断层扫描（NCCT）上，进行性低衰减可量化为净水分摄取百分比（%NWU）

  来源：Annals of Neurology

  时间：2026-09-24

• 丛集性头痛中小脑–皮层下–皮层相互作用失调：来自三个独立数据集的边分析证据

  摘要 目的 本研究旨在应用以边为中心的功能连接和基序分析来捕捉共波动通信模式，并检验改变后的动态网络

  来源：Annals of Neurology

  时间：2026-09-24

• 在径向臂迷宫训练过程中，背侧纹状体蛋白质网络的时间动态变化

  摘要反复进行的辐射臂迷宫（RAM）实验会激活空间认知、动机、运动以及与奖励相关的过程，但背侧纹状体的蛋白质组在多次训练过程中的具体组织方式仍不清楚。我们使用离子迁移增强型的数据独立型液相色谱-质谱（LC-MS/MS）技术，分析了在实验第0天、第1天、第3天和第5天采集的雄性小鼠背

  来源：Neuroinformatics

  时间：2026-09-24

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