• 基于GUI辅助设计与线性特征优化的多模型能量-㶲效率环境建模研究

  能源系统优化是应对全球能源危机和环境挑战的核心课题，其中能量-㶲效率(Exergy Efficiency, EE)作为衡量能源质量的关键指标，能同时反映能量转换过程中的数量损失与质量退化。然而，传统EE评估方法面临两大瓶颈：一是复杂能源系统的非线性特征难以精确建模，二是缺乏用户友好的分析工具。这些限制导致能源政策制定和工业应用中存在显著误差，亟需开发融合先进计算技术与可视化交互的创新解决方案。为突破这些限制，研究人员设计了一套集成图形用户界面(GUI)的多模型机器学习框架。该研究创新性地将五种ML模型——自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、非线性自回归外生输入模型(NARX)、反向传播前馈神

  来源：Hybrid Advances

  时间：2025-05-27

• 医疗过渡期注意缺陷多动障碍诊断稳定性研究：基于DSM-5标准的长期随访分析

  论文解读注意缺陷多动障碍（ADHD）长期以来被视为儿童期特有的疾病，传统观点认为其症状会随年龄增长自然缓解。然而近年研究发现，约50-60%患者症状会持续至成年，但诊断率却显著下降——成人ADHD患病率仅2.5-6.7%，与儿童期7.6-12.7%的发病率形成鲜明反差。这种"消失的ADHD患者"现象背后，隐藏着诊断标准不统一、医疗过渡期服务断裂等多重危机。DSM-IV等早期诊断体系缺乏成人特异性标准，而儿童与成人精神健康服务（CAMHS与AMHS）的衔接漏洞，更使患者在青春期关键阶段面临"治疗悬崖"。为破解这一困局，马德里Infanta Leonor大学医院精神病学系团队在《Health Ca

  来源：Health Care Transitions

  时间：2025-05-27

• 综述：青少年慢性疾病过渡准备度的文献计量学分析

  在青少年慢性疾病（chronic diseases in adolescents）的研究领域中，过渡准备度（transition readiness）是一个备受关注的话题。随着医疗技术的进步和生活质量的提高，越来越多的青少年患有慢性疾病，如镰状细胞病（sickle cell disease）、癫痫（epilepsy）、克罗恩病（Crohn's disease）等。这些疾病不仅对患者的身体健康造成长期影响，还对其心理和社会适应能力提出了挑战。近年来，关于青少年慢性疾病过渡准备度的研究逐渐增多。研究表明，过渡准备度是指个体在从儿童期向成年期过渡过程中，管理自身疾病和健康所需的知识和技能水平。高水平

  来源：Health Care Transitions

  时间：2025-05-27

• 利用人工神经网络预测加纳博莱地区地下水中氟化物和硝酸盐健康风险的建模研究

  论文解读在全球范围内，地下水资源的安全性正面临严峻挑战。氟化物（F-）和硝酸盐（NO3-）作为地下水中常见的污染物，长期摄入会对人体健康造成严重威胁。高浓度的氟化物可引发氟斑牙和氟骨症，表现为关节僵硬、骨骼变形等症状；而硝酸盐超标则可能导致高铁血红蛋白症，尤其在婴幼儿中表现更为显著。这些健康风险不仅影响患者的生活质量，还加重了公共医疗负担。此外，随着全球城市化进程加快，地下水的过度开采和农业活动的扩张进一步加剧了这些污染物的释放。因此，如何准确评估和预测地下水中的健康风险，成为保障饮用水安全的关键课题。为应对这一问题，加纳博莱地区的研究人员开展了系统性的研究。他们选取了该地区的地下水样本，通过

  来源：Groundwater for Sustainable Development

  时间：2025-05-27

• 基于物理信息神经网络的超级电容器退化轨迹与剩余寿命预测方法研究

  在新能源汽车和智能电网快速发展的今天，超级电容器作为关键储能器件，其高功率密度和快速充放电特性备受青睐。然而这些"能量闪电侠"在反复充放电过程中会逐渐"衰老"——电容衰减、内阻增加，最终导致性能衰退。如何准确预测超级电容器的"健康状况"和"剩余寿命"，成为制约其大规模应用的技术瓶颈。传统方法面临两难困境：基于物理的模型虽能反映老化机制但精度有限，而纯数据驱动方法需要海量训练数据且缺乏可解释性。北京理工大学的研究团队在《Green Energy and Intelligent Transportation》发表的研究中，创新性地将物理学原理与人工智能相结合，开发出基于物理信息神经网络(PINN)

  来源：Green Energy and Intelligent Transportation

  时间：2025-05-27

• 综述：大麻二酚（CBD）提取的最新进展：潜在环保溶剂与先进技术综述

  引言大麻（Cannabis sativa）作为最早被人类驯化的植物之一，其非精神活性成分大麻二酚（CBD）因抗炎、镇痛和神经保护等特性成为研究热点。FDA已批准CBD药物Epidiolex用于治疗罕见癫痫综合征，而提取技术的革新是保障其纯度和疗效的关键。传统方法如索氏提取和浸渍法存在溶剂毒性高、能耗大等缺陷，推动绿色提取技术（如sCO2和DES）成为行业新趋势。常规提取方法的局限传统溶剂提取（如乙醇、己烷）虽成本低，但面临溶剂残留和热降解风险。索氏提取需6-24小时，且回收率仅10-15%；浸渍法虽温和，但效率低下（5-10%）。这些方法因高能耗和CO2排放被诟病，促使学界探索超临界流体和微波

  来源：Green Analytical Chemistry

  时间：2025-05-27

• 三维微分神经网络3DMeshNet：基于物理信息学习的结构化网格生成新方法

  在工程仿真和科学计算领域，高质量网格生成一直是制约数值模拟效率的瓶颈。传统代数方法如Transfinite插值(TFI)虽快速但易产生网格畸变，而基于椭圆PDE的方法虽精度高却计算耗时。尤其对于复杂三维几何体，现有方法面临收敛不稳定、训练周期长等挑战，MGNet等神经网络方法也仅限于二维场景。中国某研究机构团队在《Graphical Models》发表的研究中，开发了首个面向三维结构化网格生成的物理信息神经网络3DMeshNet。该方法创新性地将参数空间到计算空间的映射建模为神经网络优化问题，通过嵌入3D椭圆PDE控制方程作为损失项，结合有限差分加速导数运算、多任务损失加权策略和梯度投影技术，

  来源：Graphical Models

  时间：2025-05-27

• 机器学习模型预测内罗毕两阶段癫痫流行病学调查中的失访决定因素及其临床意义

  癫痫作为影响全球5000万患者的神经系统疾病，80%病例集中在低中收入国家(LMICs)。世界卫生组织(WHO)2022年颁布的"癫痫全球行动计划"(IGAP)明确提出到2031年将癫痫服务覆盖率提高50%的战略目标，而准确估算患病率是实现该目标的关键前提。然而在采用多阶段筛查设计的流行病学调查中，失访(attrition)问题严重制约数据质量——当第一阶段筛查出的疑似病例未能参加第二阶段神经科医生评估时，将导致患病率低估。这一问题在城市贫民窟等流动人口集中区域尤为突出，但传统逻辑回归方法难以捕捉复杂的预测因子交互关系。非洲人口与健康研究中心的研究团队基于内罗毕城市健康与人口监测系统(NUHD

  来源：Global Epidemiology

  时间：2025-05-27

• 基于网格嵌入高斯模型的单目视频人体三维重建技术RMAvatar：实现高保真可动画虚拟人像

  在数字人技术快速发展的今天，如何从单目视频中重建高保真、可动画的人体三维模型一直是计算机视觉领域的核心挑战。传统方法依赖多视角相机系统，而日常场景中往往只能获取单目视频数据，这导致重建过程存在严重的欠约束问题。尤其当人体穿着宽松衣物或做出大幅度动作时，衣物褶皱、头发飘动等高频细节的重建质量直接影响虚拟人像的真实感。现有基于神经辐射场(NeRF)的方法存在渲染速度慢、细节模糊等问题，而纯网格模型难以捕捉复杂非刚性变形。针对这些技术瓶颈，中国研究团队在《Graphical Models》发表创新成果RMAvatar，提出将高斯模型(Gaussian Splatting)嵌入参数化人体网格的混合表示

  来源：Graphical Models

  时间：2025-05-27

• 也门 14 省新生儿先天性异常（CAs）模式及相关因素（2021-2023）：病例对照研究

  在人类健康的宏大图景中，先天性异常（Congenital Anomalies, CAs）如同隐藏的暗礁，悄然威胁着新生儿的健康与未来。这类涵盖结构、功能或代谢缺陷的疾病，不仅会导致长期残疾，还会严重降低生活质量。据统计，全球每年约有 800 万新生儿受 CAs 困扰，而在也门这样的低收入国家，CAs 的负担更为沉重 ——2013 年也门国家健康与人口调查显示，其 CAs 发生率超 69.9 例 / 1000 活产儿，占所有残疾的五分之一。然而，长期以来，也门关于 CAs 的研究多局限于单一医院或省份，缺乏全国性的综合数据，难以全面揭示其流行特征与影响因素。加之持续的战乱导致医疗基础设施瘫痪，新

  来源：Global Epidemiology

  时间：2025-05-27

• 基于深度学习的印度女性乳腺X线影像精准分类模型开发与验证

  乳腺X线影像诊断正面临严峻挑战。在印度城市化进程中，乳腺癌已超越宫颈癌成为女性头号癌症杀手，但现有诊断技术存在显著缺陷：国际通用数据集难以反映印度女性特有的高密度乳腺组织特征，导致传统AI模型出现高达30%的假阴性率。更棘手的是，印度乳腺癌患者平均年龄较全球提前10年，而基层医疗资源匮乏使得83%的病例确诊时已至晚期。这种"数据偏差+临床急迫性"的双重困境，催生了针对印度人群的定制化解决方案需求。来自印度的研究团队在《Global Transitions》发表的研究中，创新性地构建了多模型协同的深度学习系统。该研究首次整合了Faster R-CNN的精确区域定位、YOLO V3的多尺度检测优势

  来源：Global Transitions

  时间：2025-05-27

• 性别差异对卒中诊疗路径的影响：基于28,855例患者的诊断、治疗及康复结局分析

  卒中诊疗中的性别不平等现象长期存在争议。尽管女性占卒中患者的45%，但既往研究表明她们可能面临诊断延迟、治疗不足等问题。更令人担忧的是，由于女性在卒中临床试验中代表性不足（仅占19,000例受试者的少数），真实世界中的性别差异可能被严重低估。丹麦哥本哈根大学医院的研究团队决心揭开这一谜团，他们分析了2016-2022年间丹麦首都大区和西兰大区28,855例卒中患者的电子健康记录，结果发表在《Global Epidemiology》上，揭示了令人震惊的性别差异图谱。研究团队采用基于Epic电子健康记录系统的SlicerDicer工具，提取了包括缺血性卒中(DI63)、出血性卒中(DI61)等IC

  来源：Global Epidemiology

  时间：2025-05-27

• 综述：产前物质暴露与婴儿端粒长度的范围综述

  引言全球范围内物质使用（如阿片类和酒精）的激增引发公共卫生危机，孕期物质暴露导致子代健康风险上升。端粒作为染色体末端的TTAGGG重复序列，其长度缩短与细胞衰老、心血管疾病和神经退行性疾病相关。研究表明，产前物质暴露可能通过氧化应激加速端粒损耗，但这一领域的证据仍待整合。方法本综述遵循PRISMA框架，检索PubMed、CINAHL等5大数据库，纳入7项研究（5项烟草、1项酒精、1项阿片类）。样本量15-746例，采用qPCR检测脐带血或口腔拭子中的TL。关键发现酒精暴露：意大利Maugeri等发现，妊娠早期饮酒母亲的新生儿TL显著缩短（p=0.024），但样本量仅15例限制了剂量效应分析。烟

  来源：Global Pediatrics

  时间：2025-05-27

• 多源域迁移学习驱动的复杂跨区域滑坡敏感性建模：MDACNN方法创新与灾害防控应用

  在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，滑坡灾害已成为威胁生态平衡和人类安全的重大地质问题。传统滑坡敏感性评估高度依赖目标区域的历史灾害记录，但对于缺乏样本数据的"无样本"区域，现有评估方法面临严峻挑战。虽然基于单源域的特征迁移学习(TL)方法如转移成分分析(TCA)能部分解决该问题，但随着研究区域扩大，滑坡类型和触发机制的多样性导致单源域知识迁移存在显著性能退化。这一领域亟需能整合多区域灾害特征的新型评估方法。针对这一科学难题，中国的研究团队在《Geoscience Frontiers》发表了创新性研究成果。该研究选取福建德化县(源域A)、大田县(源域B)和尤溪县(目标域C)三个地质条件复杂、

  来源：Geoscience Frontiers

  时间：2025-05-27

• 生命最初两年的运动里程碑：德国代表性数据揭示正常与低出生体重婴儿的神经发育轨迹

  婴幼儿运动发育是评估神经系统成熟的重要窗口，但现有标准存在样本量小、里程碑覆盖不全等问题。世界卫生组织(WHO)曾开展多国研究，但仅纳入6项里程碑且样本量有限。在德国，临床评估仍依赖30年前的数据，尤其缺乏低出生体重(LBW)儿童的专用标准。这种现状导致发育迟缓儿童可能被漏诊或误诊，错失早期干预黄金期。为解决这一难题，德国巴伐利亚州早期儿童研究与媒体素养研究所(IFP Munich)的Heinz Krombholz团队开展了大规模纵向研究。通过创新的"公民科学"方法，邀请3400余个家庭在线记录儿童从出生到独立行走期间14项粗大运动(如翻身、爬行)和4项精细运动(如钳形抓握)里程碑的达成时间，

  来源：Global Pediatrics

  时间：2025-05-27

• 基于弱监督学习的碳酸盐岩储层甜点识别方法研究

  碳酸盐岩储层作为全球油气资源的重要载体，其复杂的溶洞系统既是油气富集的"天堂"，也是钻井开发的"噩梦"。尽管现代地震技术能描绘地下溶洞的轮廓，但一个令人困惑的现象始终困扰着地质学家：为什么在溶洞密集区钻探的井仍可能产量低迷？这个"高溶洞≠高产量"的悖论，直接关系到数千万美元的钻井投资成败。中国石油勘探开发研究院的研究团队在《Geoenergy Science and Engineering》发表的研究，开创性地将人工智能的弱监督学习（Weakly Supervised Learning）引入碳酸盐岩储层评价领域。他们设计的两阶段卷积神经网络（CNN）工作流程，不仅破解了溶洞检测的难题，更首次实

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-05-27

• 综述：雄性斑胸草雀筑巢行为与循环睾酮动态变化研究

  雄性斑胸草雀筑巢行为与循环睾酮动态变化研究引言斑胸草雀作为经典模式生物，其繁殖行为与内分泌调控机制备受关注。下丘脑-垂体-性腺轴(HPG)在响应环境信号（如光周期）后，通过促进性腺成熟和性类固醇（如睾酮和17β-雌二醇）分泌来调控繁殖行为。虽然性行为（如求偶展示）和亲代抚育(parental care)的神经内分泌机制已较明确，但作为繁殖关键环节的筑巢行为，其激素调控机制仍存在知识空白。实验设计与方法研究采用双队列交叉设计：动物模型：32对成年斑胸草雀（2-3.5岁），分为Cohort 1和2采样时点：单性别配对期（基线）、混合配对期（求偶）、筑巢期、筑巢终止后48小时关键操作：每日移除产下的

  来源：General and Comparative Endocrinology

  时间：2025-05-27

• 虚拟现实环境下帕金森病患者跨障碍步态动力学特征的重建与临床意义

  帕金森病（Parkinson's disease, PD）作为常见的神经退行性疾病，困扰着全球1%-2%的65岁以上老年人。患者不仅面临震颤、运动迟缓等典型症状，更因步态障碍和平衡失调导致高达三分之二的年跌倒率。其中，跨越障碍物这一日常动作竟成为PD患者的"隐形杀手"——既往研究发现，即使健康老年人也会在此情境下出现步速下降、步长缩短等防御性步态调整，而PD患者由于基底节多巴胺能神经元退化，其运动计划与执行能力受损更为显著。更棘手的是，传统康复训练难以模拟复杂环境中的动态平衡挑战，这促使研究人员将目光投向虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术。来自伊朗哈马丹省Besat医院的研

  来源：Gait & Posture

  时间：2025-05-27

• 基于关节角度子集的神经网络分析实现女性髌股疼痛的任务特异性鉴别

  髌股关节疼痛(PFP)困扰着约23%的活跃女性人群，这种在上下楼梯或跑步时加重的膝前疼痛，长期困扰着运动医学领域。尽管已知生物力学异常是重要诱因，但传统研究存在两大瓶颈：一是难以区分疼痛原因与结果，二是缺乏对多关节协同作用的动态评估。这种认知空白导致临床康复方案往往"一刀切"，忽视了个体运动策略的复杂性。来自巴西圣保罗大学的Leticia Delgado Borges团队创新性地将人工智能引入生物力学研究。他们招募35名PFP患者和35名健康对照，通过三维运动捕捉系统(Vicon)采集7类功能任务(包括楼梯上下、步行、跳跃等)的 kinematics 数据，并运用基于自组织映射神经网络(SOM

  来源：Gait & Posture

  时间：2025-05-27

• 基于物理信息神经微分方程与质量-弹簧系统的实时软组织形变预测模型研究

  分娩过程中母体软组织的实时形变模拟是预防并发症的关键技术挑战。传统有限元方法（FEM）虽精度高但计算成本巨大，而质量-弹簧系统（MSM）虽速度快却面临参数调优难题。更棘手的是，现有机器学习模型常因缺乏物理约束导致预测失真，难以满足临床对实时性和准确性的双重需求。法国里尔中央理工学院的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究，通过融合物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）与神经常微分方程（Neural Ordinary Differential Equa

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-27

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