• 基于频域动态振幅卷积与和谐增强的单幅图像去雾方法研究

  在智能交通、工业检测等场景中，雾霾导致的图像质量退化一直是计算机视觉领域的棘手问题。传统去雾算法依赖物理先验（如暗通道先验），但在复杂光照或非均匀雾分布条件下表现欠佳。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的方法虽取得进展，却面临两大核心挑战：一是标准卷积的静态核难以自适应不同雾浓度分布；二是现有模型难以平衡局部细节恢复与全局光照校正。更关键的是，动态卷积方法虽提升灵活性，却忽视了雾霾本身的频域特征规律。这些问题严重制约了去雾模型在真实场景中的应用效果。针对上述挑战，广州大学的研究团队在《Expert Systems with Applications》发表论文，提出DAF-Net（Dynamic

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-11

• 全链式并行残差补偿去偏框架PRCD：基于敏感性归因预测的认知扭曲语义关联矫正新范式

  在数字时代，仇恨语音如同潜伏在网络阴影中的毒刺，尤其当算法本身被偏见"感染"时，这种伤害会被系统性放大。现有研究发现，深度学习模型会像人类一样产生"认知扭曲"——将训练数据中的偏见内化为错误的语义关联，例如将特定族群与负面属性强行挂钩。更棘手的是，这些偏见在深层网络中如同顽固的苔藓：传统神经元剪枝方法虽能去除浅层显性偏见，却会损伤模型语义理解能力，对深层认知扭曲关联束手无策。针对这一难题，研究人员开发了全链式并行残差补偿去偏框架（PRCD）。其核心创新在于模拟人类"纠偏"机制：不是粗暴删除带有偏见的神经元，而是通过残差补偿方法（RCM）给偏见信号装上"减震器"，实现从输入层到输出层的全链式软调

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-11

• 基于异构图注意力增强深度强化学习的可变子批次柔性作业车间调度方法研究

  在个性化定制需求激增的制造业背景下，多规格小批量生产模式导致订单密度骤增。传统柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP)面临全新挑战——如何通过可变子批次(Variable Sublots)技术提升设备利用率。将工序拆分为数量与尺寸均可变的子批次虽能减少空闲时间，却带来组合爆炸(n×s×ms级行动空间)、时序依赖(前序工序微小延迟引发系统性瓶颈)和动态平衡(子批次数量与换模频次的矛盾)三大NP-hard难题。现有元启发式算法如灰狼优化器(GWO)和人工蜂群算法(ABC)计算耗时过长，而优先级调度规则(PDRs)则严重依赖专家经验

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-11

• 基于全局-局部自适应重采样策略的物理信息神经网络性能增强研究

  近年来，物理信息神经网络(Physics-informed Neural Networks, PINNs)为偏微分方程(PDEs)求解提供了新范式，但其性能高度依赖配点(collocation points)的分布。传统随机均匀采样在求解含高阶导数的非线性PDEs时易陷入局部最优或发散，而现有自适应方法多聚焦局部高残差区域，忽视全局配点平衡，且对初始配点数量极为敏感。这些瓶颈严重制约了PINNs在复杂工程问题中的应用，如航空器绕流场重建、风暴场预测等场景。为解决这一挑战，上海大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-11

• 轻量化混合神经网络在遥感图像超分辨率重建中的创新应用

  在卫星遥感、灾害监测等领域，高分辨率图像至关重要，但硬件升级成本高昂。传统基于深度学习的超分辨率重建(SRR)方法如SRCNN、EDSR等虽效果显著，却面临模型参数量大（如Transformer模型超1.15亿参数）、计算复杂度高（8.2×109乘加操作）的瓶颈，难以部署在卫星等资源受限设备。黑龙江高校联合团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，创新性地融合轻量卷积与Transformer优势，提出兼顾性能与效率的解决方案。研究采用Ghost模块替代传统3×3卷积，通过低通道卷积与廉价操作两步处理降低参数量；设计

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-11

• 超图驱动的软语义柔性学习在可见光-红外行人重识别中的跨模态对齐研究

  在智能安防和夜间监控领域，可见光-红外行人重识别（VI-ReID）技术面临的核心难题是如何弥合两种模态间的巨大差异。可见光图像（VIS）依赖环境光照，而红外图像（IR）通过热辐射成像，二者在纹理、颜色和细节表现上存在显著差异。传统方法要么依赖生成对抗网络（GAN）合成跨模态图像（易引入噪声），要么聚焦于学习手臂、腿部等硬语义特征（易受模态特异性干扰），导致跨模态对齐效果不佳。大连理工大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地提出超图驱动的软语义柔性学习网络（HSFLNet）。该网络通过挖掘层次

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-11

• 基于足月等效年龄MRI的早产儿点状白质病变运动结局预测研究

  早产儿神经发育障碍一直是围产医学领域的重大挑战，其中点状白质病变(PWMLs)作为常见的脑损伤类型，与后续运动功能障碍密切相关。然而，临床上面临两大困境：一是传统早产期MRI检查时患儿生命体征不稳定，图像质量易受影响；二是现有评估体系对PWMLs空间分布特征的量化不足，难以精准预测运动结局。这些局限性促使研究人员探索更可靠的影像学评估方案。为破解这一难题，研究人员开展了一项回顾性队列研究，纳入41例孕周<32周的PWMLs早产儿，采用多平面MRI分析技术（横断面、冠状面、矢状面），重点观察病变与脑室中线、内囊后肢(PLIC)及中央沟的解剖关系。所有患儿在矫正年龄2岁和/或5-8岁时接受标

  来源：Early Human Development

  时间：2025-06-11

• 面向可解释深度学习系统的黑盒对抗攻击框架DBAA研究

  在人工智能技术深度应用的今天，深度神经网络(DNN)已在人脸识别、自然语言处理等领域展现出强大能力。然而，这类"黑箱"模型面临两大核心挑战：一是对抗样本(AEs)通过微小扰动就能误导系统决策，二是模型决策过程缺乏透明性。为应对这些问题，可解释深度学习系统(IDLS)应运而生，它通过耦合分类模型和解释模型，既能输出预测结果，又能生成展示决策依据的归因图(attribution map)。但现有研究表明，这种系统在完全透明的白盒环境下仍可能被恶意操控，而更贴近现实的黑盒攻击研究却鲜有涉及。武汉大学的研究团队在《Computer Vision and Image Understanding》发表的研

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-06-11

• 基于角色信息假设的最大冗余剪枝方法：一种自适应神经网络压缩新范式

  在人工智能技术飞速发展的今天，卷积神经网络(CNN)已成为计算机视觉领域的核心工具。然而，这些模型日益增长的参数量和计算复杂度，给实际部署带来了巨大挑战。就像一位穿着厚重冬装的运动员，虽然性能强大却行动迟缓。如何在不影响模型"运动能力"的前提下，为这些"数字运动员"减负，成为研究者们亟待解决的难题。当前主流的滤波器剪枝(Filter Pruning)技术虽然能有效压缩模型，但存在两个关键瓶颈：一是需要人工预设每层的剪枝比例，就像给不同体质的运动员统一制定减肥计划；二是通过复杂搜索确定架构的方法计算成本过高，犹如为每个运动员配备专属营养师。这些限制使得现有方法难以在效果和效率之间取得平衡。北京交

  来源：Computer Vision and Image Understanding

  时间：2025-06-11

• 青少年安全照护体验的质性研究整合：服务优化与政策制定的关键洞察

  青少年安全照护作为保护高风险群体的重要干预手段，长期面临服务设计与实际需求脱节的问题。尽管全球每年约150万儿童经历封闭式照护，但关于他们真实体验的质性证据严重匮乏。现有研究多聚焦于设施安全或短期行为矫正，忽视了个体化需求与长期心理社会影响。这种认知缺口导致政策制定者难以设计符合联合国《儿童权利公约》(UNCRC)原则的人性化服务。尤其值得注意的是，神经多样性青少年(如自闭症谱系障碍患者)在安全照护中比例显著高于普通人群，却鲜有研究关注其特殊需求。为填补这一空白，研究人员遵循PRISMA指南，系统检索5大数据库，纳入26项符合标准的质性研究(涉及922名11-27岁青少年)，采用Crowe批判

  来源：Children and Youth Services Review

  时间：2025-06-11

• 综述：耳部肿瘤的外科治疗

  耳部与颞骨岩部的解剖精要耳部结构从外耳廓延伸至颅底中央，包含听觉、平衡和面部运动的关键组件。外耳由耳廓和外耳道构成，中耳含听小骨链（锤骨、砧骨、镫骨）及面神经，内耳则包含前庭-耳蜗器官。岩尖区与颈内动脉、三叉神经等结构的毗邻关系，使得该区域肿瘤易引发复杂神经症状。肿瘤谱系与诊断挑战耳部肿瘤按解剖位置分类：外耳以鳞癌和黑色素瘤为主；中耳常见副神经节瘤；内耳及桥小脑角区则以听神经瘤(VS)居多。诊断依赖高分辨率MRI和CT，扩散加权成像可鉴别胆脂瘤与恶性肿瘤，敏感度超90%。由于症状非特异（如听力下降、耳鸣），早期诊断常被延误。手术入路的技术艺术经迷路入路：适用于无残余听力的桥小脑角大肿瘤，需牺牲

  来源：Bulletin du Cancer

  时间：2025-06-11

• 基于YOLOv11n多目标跟踪的蛋鸡运动动力学指数计算优化新方法

  在现代家禽养殖业面临转型升级的背景下，如何实现动物行为的精准监测成为制约产业发展的关键瓶颈。传统人工观察方法不仅耗时费力，且易受主观因素影响，难以满足大规模养殖场的实时监测需求。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的自动化监测系统为精准畜牧业(Precision Livestock Farming, PLF)带来了新的解决方案，但在处理海量视频数据时仍存在计算效率低下等问题。针对这一技术难题，来自帕多瓦大学的研究团队在《Artificial Intelligence in Agriculture》发表了创新性研究成果。该研究聚焦蛋鸡运动动力学指数的计算优化，通过改进多目标跟踪(Multi

  来源：Artificial Intelligence in Agriculture

  时间：2025-06-11

• 咖啡因干预降低婴儿猝死综合征风险：基于间歇性缺氧机制的新假说

  婴儿猝死综合征(Sudden Infant Death Syndrome, SIDS)如同悬在新生儿健康领域的达摩克利斯之剑，每年夺走全球数千婴儿的生命。尽管"仰卧睡眠"等公共卫生措施显著降低了发病率，但其核心病理机制仍迷雾重重。传统"三重风险模型"强调遗传易感性、发育关键期与外源性应激的交互作用，但何种分子通路最终触发致命性生理崩溃？这一科学难题的解答，或许藏在每个熬夜父母手中的那杯咖啡里。美国罗格斯大学Robert Wood Johnson医学院的Thomas Hegyi与Barbara M. Ostfeld团队在《Journal of Perinatology》发表突破性综述，首次系统论

  来源：Journal of Perinatology

  时间：2025-06-11

• 综述：鞘内注射尼卡地平治疗儿童症状性难治性血管痉挛的病例系列

  引言脑血管痉挛是蛛网膜下腔出血（SAH）后可能引发灾难性后果的并发症，儿童发病率达21-57%。尽管成人领域已有鞘内注射（IT）钙通道阻滞剂尼卡地平的治疗证据，但儿科应用仍缺乏系统研究。这种病理状态下，颅内血管管腔狭窄可导致迟发性脑缺血（DCI），显著增加致残率和死亡率。历史背景自1951年首次通过血管造影发现动脉瘤破裂后的可逆性血管狭窄以来，诊断技术不断演进。20世纪80年代经颅多普勒（TCD）的应用为无创监测奠定基础，而尼卡地平在90年代显示出对远端脑血管的扩张作用。值得注意的是，儿童血管痉挛管理多借鉴成人指南，但基线血流速度差异使得成人TCD标准可能高估儿科实际发病率。临床表现与诊断患儿

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-06-11

• 圆锥脂肪瘤手术疗效的临床研究：基于19例病例的早期结果分析

  分类与临床特征圆锥脂肪瘤存在两种分型体系：传统分型（背侧型/过渡型/终末型/混乱型）和基于胚胎神经管发育的新分型（NCSL 1-3型）。在19例患儿中，过渡型占比73.6%，NCSL 2型占31.5%。值得注意的是，复杂型脂肪瘤（过渡型+混乱型或NCSL 2-3型）与圆锥低位（L5-S2水平）显著相关（p=0.0002）。31.5%患儿术前存在症状，且症状出现与3岁以上手术年龄显著相关（p=0.0006）。手术技术与监测所有病例采用术中神经电生理监测（IONM），重点监测球海绵体反射（BCR）。手术策略遵循Pang提出的技术原则，通过颅尾侧硬膜切口暴露脂肪瘤（图2），最终实现神经板重建（7-0

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-06-11

• 综述：间接手术血运重建治疗难治性高级别脑动静脉畸形的血管盗血现象

  引言高级别脑动静脉畸形（bAVM）的治疗困境在于其难以根治性干预。部分治疗可能恶化自然病程，因此需针对形态学或血流特征进行改良。非出血性神经功能缺损与"血管盗血"现象的关联存在争议，但可能与bAVM的大小、血管构型和血流动力学相关。尽管研究表明皮质脑血流量（CBF）未降低，但高流量bAVM可能导致局部脑血流动力学紊乱。病例报告两名11岁和14岁患儿分别表现为进行性偏瘫和缺血症状，MRI未见缺血性病灶。两者均为Spetzler-Martin 5级、Lawton-Young评分8分的深部基底节/丘脑bAVM。采用EDAMS联合STA软脑膜血管融合术后，症状显著改善。2年随访显示STA移植物成功向低

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-06-11

• 儿童中脑顶盖区胶质神经元肿瘤伴瘤内出血的首例报道及临床启示

  中脑顶盖区胶质神经元肿瘤(GNT)作为罕见的良性混合性脑肿瘤，其瘤内出血并发症此前未见报道。一名5岁男童因间歇性头痛呕吐就诊，影像学显示导水管狭窄导致的脑积水和顶盖区占位。经内镜下第三脑室造瘘术(ETV)及活检确诊GNT后，患儿在6个月后突发嗜睡伴呕吐，CT证实肿瘤内出血伴脑室积血。通过血压调控和止血药物的保守治疗病情稳定后，最终实施开颅肿瘤切除术。病理再次验证GNT诊断，术后患儿神经功能完好。该案例首次证实低级别GNT仍具出血风险，颠覆了传统认为仅高恶性度肿瘤易出血的认知，为儿童脑干肿瘤的监测方案提供了重要临床参考。尤其值得注意的是，出血事件发生在初始诊断后半年，提示即使病理学表现温和的GN

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-06-11

• 儿童颈椎异位钙化致急性慢性脊髓病：首例病例报告与病理机制探讨

  Abstract异位钙化（HC）是一种罕见的异位骨沉积病理现象，中枢神经系统受累病例尤为稀缺。本文报道全球首例儿童颈椎HC病例，11岁男性因轻微创伤诱发急性脊髓病，影像学显示C2-C5节段硬膜外钙化灶伴严重脊髓压迫。患者既往有围产期缺氧导致的慢性痉挛性偏瘫病史，但未接受过神经轴影像评估。Case report患者表现为双侧上肢肌力减退（4/5级）及感觉异常，CT/MRI显示颈椎管占位性钙化病灶。手术采用C2-C5椎板切除联合超声吸引器分块切除，病理证实为HC典型三区结构：外周纤维组织过渡至软骨内骨化区，核心为板层骨小梁伴造血骨髓。术后脊髓功能显著改善，但继发颈椎后凸需二期前路融合。Discus

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-06-11

• 耳部填充剂注射并发症机制：基于尸体影像与解剖学的血管通路及神经关联研究

  当美容注射针头刺入耳廓时，潜伏的血管网络可能成为并发症的"高速公路"。研究人员通过给30具尸体动脉灌注"血色路线图"（红色乳胶），配合CT扫描的"立体透视眼"，首次清晰捕捉到耳后动脉(PAA)像树杈般分出3-4条分支，这些血管在耳背玩起"分叉游戏"，部分调皮的分支甚至钻过颅底的茎乳孔(stylomastoid foramen)，在面神经(facial nerve)周围搞"地质勘探"。更惊人的是，PAA与颞浅动脉(STA)像地下管网般存在多处"秘密接头"。当填充剂误入这些血管，可能化身"微型血栓特快专列"：向上通过耳上动脉(SAA)的交通支直抵眼动脉(ophthalmic artery)，向下经

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2025-06-11

• 基于人工智能的肝脏精准分割模型在多期CT中的验证及在年龄相关性肝体积变化研究中的应用

  精准测量计算机断层扫描(CT)中的肝脏体积对肝切除手术规划至关重要，但传统手动分割既耗时又存在主观差异。这项单中心回顾性研究验证了基于卷积神经网络(CNN)的开源人工智能(AI)模型在非增强CT和动态CT各期相（包括动脉期、门静脉期）中的卓越表现——与放射科专家手动分割相比，模型在所有期相均展现超高精度，其中动脉期Dice相似系数(DSC)高达0.988±0.010，对比增强期相的组内相关系数(ICC)均突破0.9门槛。研究团队将该模型应用于39名无肝病受试者的527次CT纵向数据分析，首次捕捉到健康人群肝脏体积随年龄增长呈现年均0.95%的规律性递减。这种AI驱动的精准测量范式不仅为手术规划

  来源：Abdominal Radiology

  时间：2025-06-11

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