• 器械辅助软组织松解（IASTM）与肌筋膜放松技术（MFR）对青年群体腘绳肌柔韧性和动态平衡的即时影响

  背景：久坐的生活方式会导致许多问题，如肌肉紧绷、柔韧性降低以及平衡能力下降，从而妨碍个人的日常活动。久坐的生活方式会导致适应性变化，可能使髋部肌肉缩短。腘绳肌伸展性受限会影响柔韧性以及在运动中使用动态平衡。腘绳肌紧绷是影响动态平衡的因素之一，因为它在拉伸时失去了变形的能力。软

  来源：Journal of the International Society of Physical and Rehabilitation Medicine

  时间：2026-09-25

• 角膜屈光微透镜取出术的楔形技术

  角膜屈光透镜取出术是屈光手术领域的最新进展。透镜分离过程中遇到的困难及相关并发症，如透镜撕裂、切口过度延伸、盖瓣撕裂或残余透镜碎片等，在初学者的操作或较薄的透镜中发生率可能增加。通过优化设备能量参数并确认透镜完全分离后再进行取出，可以避免这些并发症。我们描述了一种透镜分离技术

  来源：JCRS Online Case Reports

  时间：2026-09-25

• 一种用于矩形柱体侧风响应评估的符号回归方法

  摘要矩形圆柱的横风向振动是风工程中长期存在的一个难题，其特点是多种流致振动机制并存，且控制参数之间存在强烈的非线性相互作用。本研究采用符号回归（SR）方法，为矩形圆柱的横风向响应推导出显式且可解释的公式。基于涵盖不同湍流强度、边比、斯库顿数和折算风速的综合实验数据库，对两种代

  来源：Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics

  时间：2026-09-25

• 用于非负最小二乘回归的约束贪婪随机化高斯-塞德尔方法

  ## 摘要 为求解带非负约束的大规模线性回归问题，我们提出了一种基于贪婪概率准则的随机迭代投影方法。进行了理论分析并开展了数值实验。数值结果表明，我们的方法在迭代步数和计算时间上均显著优于现有最先进的方法。 ## 引言 本文考虑如下带非负约束的大规模线性系统 $$Ax=b,

  来源：Journal of Computational and Applied Mathematics

  时间：2026-09-25

• 变时间步长ESAV-BDF2有限元方法求解不可压缩Navier-Stokes方程的H1和L2范数最优误差估计

  摘要 实现求解不可压缩Navier–Stokes方程的变步长线性格式的最优L2范数误差估计仍然是一个重要的理论挑战。虽然近期的工作已经建立了次优或部分最优的收敛性结果，但在一般变时间步长下完全严谨的最优L2误差估计尚未实现。为此，我们考虑了一种基于指数标量辅助变量（ESAV

  来源：Journal of Computational and Applied Mathematics

  时间：2026-09-25

• DSMC方法中边界处粒子初始化的建模：泊松分布的贡献

  • 标准DSMC边界条件会导致静止气体产生高达6%的系统性误差。• 当粒子通量在边界上采用泊松分布时，该误差消失。• 研究结果对于DSMC模拟低速流动至关重要。 引言 直接模拟蒙特卡洛（DSMC）方法[1]于20世纪60年代初发展，用于模拟稀薄气体流动。此后数十年间，该方

  来源：Journal of Computational Physics

  时间：2026-09-25

• 基于黄金分割技术的变分不等式自自适应 Bregman 投影方法

  摘要 本文研究了一种带有多个参数序列的黄金比例次梯度额外梯度法，用于求解反反射巴拿赫空间中的变分不等式问题。通过引入一种改进的自适应性规则，不仅避免了需要底层算子利普希茨常数的先验知识，还加速了算法的收敛速率。在适当的假设和合适的参数选择下，我们获得了弱收敛和R-线性收敛结

  来源：Journal of Computational and Applied Mathematics

  时间：2026-09-25

• 求解分布阶时间分数阶修正反常次扩散方程的一种局部化无网格配置技术

  摘要 本文提出了一种高阶局部化无网格方法，用于求解分布阶时间分数阶修正反常亚扩散方程（DO-TFMASDE）。所提方法包含两个主要步骤。首先，通过Gauss-Legendre积分对分布阶积分进行离散化，并使用二阶加权移位Grünwald差分格式近似Riemann-Liouvi

  来源：International Communications in Heat and Mass Transfer

  时间：2026-09-25

• ROECS：一种基于对象诱导三向概念的新型推荐方法

  •提出ROECS，一种基于对象归纳概念（OE-concept）的推荐算法。 •通过以用户为中心的经验启发式策略构建OE概念集。 •通过加权聚合方式整合正负反馈。 引言 当前，我们生活在一个信息爆炸的时代，用户在电商、社交媒体等日常生活领域所接触到的数据呈现出前所未有的规模

  来源：International Journal of Approximate Reasoning

  时间：2026-09-25

• ROECS：一种基于对象诱导三支概念的新型推荐方法

  •提出 ROECS，一种基于 OE 概念的推荐算法。 •OE 概念集通过以用户为中心的启发式策略构建。 •通过加权聚合整合正向和负向反馈。 引言 目前，我们生活在一个信息爆炸的时代，用户在日常生活领域（如电子商务和社交媒体）遇到的数据呈现出前所未有的规模和复杂性。为了发现用户

  来源：International Journal of Approximate Reasoning

  时间：2026-09-25

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