• 基于数据的粮仓内谷物温度场的时空尺度图集：时间记忆与局部空间耦合

  通过52个粮库的温度监测数据，构建时空关联图谱，揭示储粮温度场的时序记忆长度（RAW 69天，RESID 10天）和空间耦合尺度（1跳邻域主导），并验证其指导图神经网络模型设计的有效性。

  来源：Journal of Stored Products Research

  时间：2026-04-03

• 酒精使用障碍中的执行功能：神经心理康复的积极作用——一项前瞻性队列研究

  执行功能康复在酒精使用障碍治疗中的应用：前瞻性研究显示神经心理康复（NR）组在FAB测试中工作记忆和灵活性指标提升更显著且持续6个月，较传统团体治疗（WTG）效果更优，验证NR对EF改善的有效性。

  来源：Drug and Alcohol Review

  时间：2026-04-03

• 先天性脑积水的个体化治疗策略与长期预后：基于多中心回顾性数据和机器学习的综合分析

  先天性脑积水患儿接受分流术（VPS）与内镜第三脑室造瘘术（ETV）的疗效差异及影响因素分析，研究显示ETV在3岁以上无小脑扁桃体下疝的梗阻型患儿中成功率显著更高（p<0.001），而VPS在<1岁婴儿及交通性脑积水中表现更优（p<0.05）。机器学习模型基于术前影像参数（如Evans指数、基底池通畅度）预测ETV成功率，术后管理策略显著影响长期预后。

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-04-03

• 肾去神经化对高血压相关并发症的积极作用：一项系统评价和荟萃分析

  肾去神经术（RDN）系统综述显示其除高血压外对房颤复发率降低（RR:1.30）、改善睡眠呼吸暂停指数（MD:-4.80）、降低空腹血糖（MD:-10.04）、改善左心室舒张功能（E/e'↓1.51）及心衰生物标志物（NT-proBNP↓438.54）有显著作用。

  来源：Catheterization and Cardiovascular Interventions

  时间：2026-04-03

• 利用协同多目标协方差自适应梯度集成模型进行高效且准确的波浪能场功率预测，并通过全面的对比实验验证其有效性

  波场功率预测面临流体动力耦合、设备间交互和非线性布局等问题。本文提出CMA-SXSGE框架，整合异构协同学习与图结构表征空间耦合效应，通过多目标进化策略优化超参数，平衡准确率、相对误差、高功率鲁棒性和分布一致性。实验表明，在澳大利亚Perth和Sydney两种典型波场气候下，CMA-SXSGE较TabNet、VCGD和Bag-DT在MAE降低76.5%-86.8%，R²提升26.6%，TDA比率改善28.6%-68.0%，显著优于现有方法。

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-04-03

• MoS2@CTS-IIP长周期光纤光栅的解调技术实现了对镉离子和温度的高灵敏度检测

  提出基于长周期光纤光栅（LPFG）和MoS₂@CTS离子印迹聚合物（IIP）的双参数光纤传感方案，有效抑制温度交叉干扰。实验表明该传感器在1-10 nM浓度范围内实现Cd²⁺检测限0.489 nM、灵敏度0.246 nm/nM，温度测量R²达0.9973，为复杂水体重金属监测提供高精度解决方案。

  来源：Materials Science in Semiconductor Processing

  时间：2026-04-03

• 混合电凝聚-纳滤法处理高浓度乳品废水：利用人工神经网络（ANN）和随机搜索方法（RSM）对COD去除效果及膜污染控制进行建模

  本研究采用电凝聚-纳滤（EC-NF）系统处理高浓度乳品废水，优化EC参数（电流7.2A，电解时间56.4min，电极间距1.25cm），COD去除率达84.52%。ANN预测精度优于RSM（R²=0.9974）。NF阶段在4-6bar压力下分别去除94%和95.15% COD，膜污染降低，FTIR、XRD和SEM-EDS分析验证了污染物有效去除及铝氧絮体形成，系统兼具高效、可扩展和可持续性。

  来源：Journal of the Indian Chemical Society

  时间：2026-04-03

• 基于交联互穿网络的分布式、可伸缩触觉传感技术，用于灵巧的机器人手部

  灵巧机械手触觉传感器研究提出可拉伸分布式阵列设计，采用准均匀功能层与复合电极实现高灵敏度（90.1%识别准确率）、低滞后和超万次循环可靠性，集成数字孪生实时交互，适用于自适应抓取与远程操控。

  来源：Science China-Materials

  时间：2026-04-03

• 针对Noen-Intrusive Load Monitoring（NILM）的状态细分方法，采用了经过校准的bagged Seq2Point一维卷积神经网络

  非侵入式负荷监测通过低频智能电表数据解耦多家电状态，传统方法存在标签噪声、类不平衡、概率校准不足及时序碎片化问题。本文提出CB-S2P框架，集成设备特异性阈值优化、类平衡交叉熵损失、温度校准和时序平滑机制，并采用三重聚集策略。实验表明，在REDD数据集上各家电准确率达0.98-0.99，F1分数0.98-0.99，优于基线CNN。

  来源：ENERGY AND BUILDINGS

  时间：2026-04-03

• 在数据有限的情况下，为能源模拟、减排和需求响应提供准确的短期全球温室气体（GHI）预测

  可靠预测全球水平直射辐照度（GHI）对优化太阳能整合和电网稳定至关重要。本研究提出粒子滤波循环神经网络（PF-RNN）架构，通过粒子滤波生成多样化的数据增强，解决数据稀缺问题，显著提升GHI预测精度，并验证其在实际建筑能源管理中的有效性，实现30%峰值负荷降低和显著节能减排效益。

  来源：ENERGY AND BUILDINGS

  时间：2026-04-03

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