• 一种基于自适应模态分解和可解释深度学习的新型斜坡变形预测方法

  摘要 为了解决非平稳信号处理问题以及斜坡变形预测模型中“黑箱”特性所导致的问题，本研究提出了一种基于蜣螂优化器（DBO）、变分模态分解（VMD）和长短期记忆网络（LSTM）的预测框架，并引入了SHAP方法进行可解释性分析。DBO同时优化了VMD分解参数（模态数

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 一种可解释的集成机器学习方法，用于预测成都粘土的压缩系数

  摘要准确预测区域黏土的可压缩性系数（av）在岩土工程中仍是一个基本挑战。本研究以成都黏土为例，提出了一种机器学习框架，该框架整合了物理约束的数据增强、差异化的超参数优化和可解释性分析。基于338个实验数据集，采用了一种混合优化策略（网格搜索+贝叶斯优化）以确保模型间的公平比较。通

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 纳米贝利特水泥替代与盐类添加剂交互效应对混凝土抗压强度和块体电阻率的影响研究：基于MLP-NSGA-II的多目标优化方法

  摘要本研究评估了纳米贝利特水泥替代（\(\:0\text{\--}20\%\text{\:wt.}\)）与内掺盐类添加剂（\(\:5\%\text{\:wt.}\)的\(\:\text{NaCl}\)或\(\:{\text{Na}}_{2}{\text{SO}}_{4}\)）

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于多模态融合框架的角膜术后炎症评估方法

  评估经角膜上皮PRK和飞秒激光辅助LASIK术后的炎症仍然是具有挑战性的。本研究提出了一种多模态融合框架，并以炎症动态物理描述符作为支撑。该模型使用模态特定编码器处理眼部影像和结构化临床或生物标志物序列，对不可用的模态采用显式观测掩码，并利用跨模态注意力模块学习访问级别的融合

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于大型语言模型的多模态增强手语翻译方法

  摘要对于大型视觉语言模型来说，手语翻译是一项具有挑战性的任务，因为手语中存在复杂的时间-空间线索、跨模态语义对齐问题以及需要生成大量的词汇解释（即“gloss”）。为了解决这些问题，我们提出了一种基于大型语言模型的多模态增强方法，该方法将语言信息作为标签使用，并采用定制的三阶段视

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于可信解剖学引导区域感知框架的阿尔茨海默病脑MRI诊断方法

  摘要阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，会逐渐削弱认知功能，并伴随脑组织的不可逆退化。基于脑 MRI 的准确 AD 诊断仍然受到脑部小规模解剖结构变化、亚协议变异性、结构复杂性以及疾病各阶段之间特征重叠的困扰。因此，这使得自动化诊断算法在神经退行性生物标志物的判别性识别

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-04

• 基于生物光谱技术（ATR-FTIR）联合多元变量选择算法检测食尸幼虫中特丁硫磷（有机磷酸酯）中毒

  昆虫毒理学研究腐食性昆虫体内不同外源化合物的效应与检测，有助于正确推断死亡时间与死因。特丁硫磷（有机磷酸酯）在法医领域因常与中毒案件相关而备受关注。然而，现有检测方法繁琐、昂贵且对犯罪线索具破坏性，亟需更简单、可及且保全检材的工具用于昆虫学证据中该化合物的检测

  来源：Neotropical Entomology

  时间：2026-09-04

• 未固定、未脱钙、未包埋的新鲜及埋藏学改变人类骨骼的制备与五种常用染色剂和染料染色的技术说明

  人类学与法医学调查常依赖骨骼化人类遗骸作为生活方式、年龄及死后间隔（post-mortem interval, PMI）预测的唯一证据。近期研究表明，组织学染色（histological staining）有潜力扩展或改进可从骨微观结构中提取的信息。然而，组织

  来源：International Journal of Legal Medicine

  时间：2026-09-04

• 基于多因子筛选与多模型比较的地缘政治冲击下中国出口集装箱运价指数韧性预测方法

  引言：地缘政治冲击可导致中国出口集装箱运价指数（China Containerized Freight Index，CCFI）产生非线性与非平稳波动，对常规预测方法构成挑战。本研究评估了不同模型在市场稳定期与极端波动期的预测韧性。方法：研究人员构建了涵盖宏观经

  来源：Frontiers in Marine Science

  时间：2026-09-04

• 用于新兴渔业和捕捞创新可持续管理的决策树框架

  引言：渔业中的技术创新可迅速改变开发模式，往往超出监管体系的响应能力，并增加种群枯竭或崩溃的风险。为应对这一挑战，本研究提出了一个决策树框架（Decision-Tree Framework, DTF），旨在新的捕捞渔具或捕捞方式发生重大变化时，支持预防性和适应

  来源：Frontiers in Marine Science

  时间：2026-09-04

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