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基于机器学习与深度学习技术的非技术线损形态分析与模式识别
摘要:为了基于形态学分析检测消费者的消费模式中的异常,我们提出了一种双向长短期记忆(BiLSTM)自编码器与极限梯度提升(XGBoost)检测器的组合方案。形态学分析涉及历史消费与预测消费的对比。历史时间序列数据输入BiLSTM自编码器,以预测消费者在特定时间段内的下一次消费
来源:Engineering Applications of Artificial Intelligence
时间:2026-10-25
跨多维度联邦图对比学习结合领域自适应集成的网络安全分析方法
# 摘要 深度学习的技术进步推动了数字领域的快速扩展,引发了对网络安全的担忧。联邦网络安全被认为是一个革命性概念,使网络安全更加安全高效。然而,联邦学习方法在网络安全分析中面临标注设备数量有限以及不同数据之间分布偏移的问题,这降低了模型性能。因此,本研究提出了一种跨面向联邦
Schrödinger方程实空间基态求解的无矩阵松弛方法
• 为薛定谔方程网格推导了无矩阵瑞利松弛方法。 • 该方法使用局部模板,无需组装哈密顿矩阵。 • 离散下降证明建立了残差收敛性。 • 氢原子和H₂⁺测试验证了库仑基态计算。 • H₂⁺计算在R = 2 玻尔附近恢复了有限盒子最小值。 • 布洛赫周期延拓为类氢晶格产生了最低能带
来源:Computational and Theoretical Chemistry
细胞分割是空间转录组学(spatial transcriptomics)中关键却缺乏标准化的步骤,直接影响细胞身份指派、空间组织解析与下游生物学解读。针对跨平台、跨生物情境下分割方法系统评估不足的问题,研究人员在《Nature Methods》发表研究,对5种空间转录组技术、15个数据集、12类组织中的11种图像型、转录组型与多模态分割方法进行基准测试,并提出兼具生物学意义的评价体系。该研究揭示分割方法在选择上存在完整性、转录保真度与可解释性之间的权衡,并发布统一Nextflow流程,为标准化评估与工具选型提供可扩展基础。
细胞分割(cell segmentation)是空间转录组学(spatial transcriptomics)中关键且尚未标准化的步骤,直接决定细胞身份指派、空间组织表征与下游生物学解释质量。尽管空间转录组技术快速发展,跨平台与跨生物情境下分割方法的系统评估仍
来源:Nature Methods
时间:2026-10-24
基于物候约束非绿色叶组分建模的玉米绿色叶面积指数(GLAI)向上观测估算方法
绿色叶面积指数(GLAI)是表征作物冠层发育、衰老和光合功能的重要表型性状。然而,向上观测的光学叶面积指数(LAI)观测值是由冠层间隙率推导而来,无法明确区分绿色叶组分与衰老的非绿色叶组分。在玉米生殖生长阶段,这一局限性导致观测到的LAI在GLAI下降时仍保持
来源:Plant Phenomics
卵巢癌脂质体维生素C联合西拉赛替尼疗效研究论文图表及方法学更正声明
图表错误在原始发表版本[1]中,图3A、B存在错误。TOV-21G细胞的β-肌动蛋白上样对照是从平行实验重复组中选取的,而非图中标记的目标蛋白印迹条带。正确的重复组中TOV-21G细胞的原始β-肌动蛋白数据已在图3A、B的更正版本以及图S4中提供。更正后的图3B图注见下文。
来源:International Journal of Molecular Sciences
多发性骨髓瘤可测量残留病(MRD):三种检测方法的比较与辨析
多发性骨髓瘤(MM)是第二常见的血液系统恶性肿瘤,目前在很大程度上仍不可治愈,但蛋白酶体抑制剂、免疫调节药物、单克隆抗体和双特异性抗体、自体干细胞移植以及嵌合抗原受体T细胞疗法已显著改变其治疗格局。大多数患者如今可获得完全缓解。因此,基于单克隆蛋白、血清游离轻
首批准后自扩增RNA(saRNA)疫苗的技术演进、研发格局与监管科学
自扩增RNA(saRNA)是一种下一代核酸疫苗平台,其通过复制子RNA(replicon RNA)的胞内扩增增强抗原表达,而不产生感染性病毒颗粒。saRNA构建体编码源自α病毒(alphavirus)的复制酶(replicase),该复制酶由非结构蛋白nsP1
综述:杏树减水灌溉研究综述:策略、效果与遥感技术整合
摘要
来源:Plants
常规废水处理技术去除全氟和多氟烷基物质的效能评估与电化学氧化工艺优化
全氟和多氟烷基物质(PFAS)在全球范围内对人类健康构成高风险,而含有PFAS的工业废水的持续排放将加剧这一状况。本研究考察了常规废水处理技术在PFAS去除方面的有效性。结果表明,初沉池和二沉池可去除8.46%至22.65%的长链全氟羧酸(碳数>6),而在厌氧-好氧工艺过程中
来源:Toxics
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