• 早期宫颈癌患者术后生活质量：十年前瞻性随访揭示手术影响差异

  在女性健康领域，宫颈癌是不容忽视的存在，它位列全球女性常见恶性肿瘤的第五位。2020 年，全球新确诊宫颈癌病例约 60 万，这一庞大的数字背后，是无数家庭的焦虑与痛苦。在早期宫颈癌的治疗中，手术是主要手段，尤其是对于 FIGO2018分期为 IA2 到 IIA1 的患者，激进的手术方式虽能切除病变组织，但却像一把双刃剑，在带来生存希望的同时，也引发了诸多问题。比如，盆腔淋巴结清扫术常导致下肢淋巴水肿，而切除阴道穹窿和宫颈旁组织会影响盆腔器官的神经支配。随着早期宫颈癌患者生存率的显著提高，人们越来越关注这些长期并发症对患者生活质量（Quality of Life，QoL）的影响 。在这样的背景下

  来源：European Journal of Surgical Oncology

  时间：2025-05-09

• 神经学助力性传播感染（STI）预防：开拓性的认知与实践

  性传播感染（Sexually Transmitted Infection，STI）一直是全球公共卫生领域的一大挑战。在现代社会，随着人们生活方式的改变和性观念的逐渐开放，STI 的传播风险不断增加。目前，传统的 STI 预防策略主要集中在健康教育、安全套推广等方面，但这些方法在面对复杂的人类行为时，效果往往不尽如人意。人们在进行性行为时，常常会受到多种因素的影响，做出高风险的决策，而现有的预防手段难以深入探究这些行为背后的深层原因。所以，为了更有效地预防 STI，开辟新的研究方向迫在眉睫。在此背景下，研究人员开展了关于神经学和神经科学对 STI 预防策略贡献的研究。虽然文中未提及具体研究机构，

  来源：Ethics, Medicine and Public Health

  时间：2025-05-09

• 基于目标空间方向向量场(TSOVF)算法的图像对象二维空间方位关系识别研究

  在计算机视觉领域，理解图像中对象间的空间关系是场景语义解析的核心挑战。尽管现有技术如卷积神经网络(CNN)在目标检测和分类任务中表现卓越，但对空间方位关系的建模仍存在明显不足。传统方法依赖两阶段流程——先检测对象再计算边界框相对位置，这种间接方式难以捕捉人类直观感知的空间语义。更关键的是，忽视空间特征会导致误判，例如将器官位置异常的人脸误分类为正常。为突破这一局限，中国某研究机构团队在《Engineering Science and Technology, an International Journal》发表了创新研究。他们开发了目标空间方向向量场(TSOVF)算法，通过双分支深度卷积神经网

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-05-09

• 电磁感应如何调控生物神经元模型的复杂潜伏期动态：对神经编码的关键意义

  在神秘的大脑世界里，神经元如同微小却强大的信息处理器，它们通过复杂的电化学活动传递着各种信息。神经元编码信息的方式一直是神经科学领域的研究热点，其中一种重要的编码策略是基于动作电位（神经元产生的电信号）的时间特征，尤其是第一峰电位潜伏期，它就像是神经元对外部刺激的 “第一反应时间”，承载着大量关于刺激的关键信息，在听觉、视觉等多种感觉系统中发挥着不可或缺的作用。然而，神经元所处的环境并非 “风平浪静”。大脑中存在着各种随机波动，其中离子通道的随机活动产生的噪声对神经元的放电动态有着显著影响。这种噪声会导致第一峰电位潜伏期出现变化，甚至引发噪声延迟衰减（NDD）现象，使得神经元传递信息的准确性和

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-05-09

• 基于长短期记忆前馈神经网络入侵检测系统的低速率拒绝服务攻击二元分类研究

  在互联网与通信技术迅猛发展的当下，网络数据规模急剧膨胀，新型网络攻击层出不穷，其中低速率拒绝服务（LR - DoS）攻击因其隐蔽性强、带宽消耗低等特点，成为网络安全领域的棘手难题。传统拒绝服务（DoS）攻击依赖暴力技术易被检测，而 LR - DoS 攻击通过长时间微量流量消耗目标资源，难以被及时察觉，导致合法用户服务被降级或拒绝，给网络安全带来巨大威胁。为应对这一挑战，亟需开发更高效的入侵检测系统（IDS）来精准识别此类攻击。来自国外研究机构的研究人员开展了基于混合长短期记忆前馈（LSTM - FF）神经网络的入侵检测系统研究，相关成果发表在《Engineering Science and T

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-05-09

• 人工智能驱动的非牛顿流体磁流体动力学楔形流动研究：热泳与布朗运动效应分析

  在流体力学和材料科学领域，非牛顿流体的复杂流动行为一直是研究难点。这类具有剪切变稀、屈服应力等特殊流变特性的流体，广泛存在于生物医药（如血液）、食品加工和工业润滑等场景。特别是当它们处于磁场环境中时，磁流体动力学(MHD)效应会进一步改变流动特性，这对航空航天翼型、水下推进器等装备的设计优化至关重要。然而，传统数值方法在模拟Carreau-Casson-Williamson等多参数耦合的非牛顿流体时面临巨大挑战，尤其是热泳效应（粒子沿温度梯度迁移）和布朗运动（随机粒子运动）的耦合作用机制尚未完全阐明。为解决这一科学难题，国外研究团队在《Engineering Science and Techn

  来源：Engineering Science and Technology, an International Journal

  时间：2025-05-09

• Data-driven forecasting 助力决策优化：复杂系统预测新突破

  在当今数字化时代，决策贯穿于各个领域，从企业运营到社会发展，从医疗健康到金融投资，决策的质量直接影响着最终的结果。对于任何组织而言，决策都是一个至关重要的过程，它需要从众多可选方案中挑选出最有效的行动。以往，决策往往依赖于直觉或经验，但随着数据时代的到来，数据驱动的决策方式逐渐崭露头角。在复杂系统中，决策面临着更大的挑战，众多变量随时间变化，这些变量相互交织，如同一张无形的大网，使得预测系统的未来状态变得极为困难。就像在医疗领域，疾病的发展受到众多因素影响，如何准确预测疾病的发展趋势，以便及时采取有效的治疗措施，成为了亟待解决的问题；在金融市场，汇率、股价等数据瞬息万变，准确预测这些数据对于投

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 数字孪生与物理信息方法赋能滚动轴承剩余使用寿命精准预测及不确定性量化

  在机械装备的世界里，滚动轴承就像是旋转机械系统的 “关节”，默默承受着复杂多变的工作环境，对设备的稳定运行起着至关重要的作用。想象一下，在工厂的大型生产线中，一台关键设备的滚动轴承突然 “罢工”，这不仅会导致生产中断，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故。因此，准确预测滚动轴承的剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL），提前做好维护保养，就显得尤为重要。目前，预测滚动轴承 RUL 的方法主要有基于模型的方法和数据驱动的方法。基于模型的方法虽然能深入理解故障机制，但它是静态的，无法根据实际情况实时调整，容易受到未考虑因素的影响，导致预测结果不准确。而数据驱动的方法，像

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 基于骨架的异常步态识别：一种新型自适应时空跨图卷积融合学习网络

  在人体运动分析领域，步态作为双足行走的周期性动作，不仅是日常生活的基础，更是反映神经系统与运动系统健康的重要窗口。随着老龄化社会的到来，由帕金森病、神经退行性疾病等引发的异常步态问题日益凸显，精准识别异常步态对于疾病诊断、跌倒风险预测及治疗效果评估至关重要。然而，传统基于统计方法（如主成分分析 PCA、支持向量机 SVM）和欧氏空间数据（关节角度、步态周期等）的分析手段，难以捕捉骨骼数据中隐藏的关节 - 骨骼交互、跨关节耦合等非规则时空动态特征，导致模型泛化能力不足。如何从骨骼解剖结构中挖掘更具判别性的时空特征，成为步态分析领域的关键科学问题。为突破这一瓶颈，福建师范大学的研究团队开展了一项针

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 人工神经网络辅助计算二维磁流体动力学纳米流体蠕动运动的传热传质研究

  在流体力学与生物医学工程交叉领域，复杂流体的运动规律研究一直面临挑战。非牛顿流体广泛存在于生物体内如血液、黏液，其在管道中的蠕动传输机制与人体消化、排泄等生理过程密切相关。然而，传统数值方法在求解磁流体动力学（MHD）作用下纳米流体的非线性控制方程时，因涉及磁场、热传导、粒子扩散等多物理场耦合，计算效率低且难以捕捉动态边界特征。此外，如何准确预测纳米颗粒浓度分布、热输运特性等关键参数，对理解微尺度下的生物传热传质过程至关重要。为突破上述瓶颈，国外研究人员针对二维 MHD 作用下 Reiner-Philippoff（R-Ph）纳米流体的蠕动运动展开研究。该团队以对称通道内的非稳态流动为对象，考虑

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 基于优化非滑坡样本与超参数的 BP 神经网络滑坡易发性制图新方法

  滑坡，作为山区常见的地质灾害，就像隐藏在大地深处的 “定时炸弹”，时刻威胁着人类的生命和财产安全。在全球范围内，滑坡频繁发生，其强大的破坏力、广泛的分布范围以及极强的隐蔽性让人防不胜防。中国，更是深受其害，每年一些地区都会发生数十甚至上百起滑坡事件，造成惨重的人员伤亡和巨大的财产损失。面对滑坡灾害带来的严峻挑战，滑坡易发性制图（Landslide Susceptibility Mapping，LSM）成为了预防和减轻灾害损失的关键手段。它通过综合考量某一地区的地理和环境因素，评估地质环境和自然条件对滑坡形成的影响，进而确定滑坡易发性等级，为灾害防治提供科学依据。然而，目前滑坡易发性制图面临诸多

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 多尺度低频增强谱神经算子在减少偏微分方程求解低频误差中的应用研究

  在科学与工程领域，偏微分方程（PDEs）作为连接现实世界与数学世界的桥梁，广泛应用于空气动力学建模、气象预测等场景。然而，设计通用的人工智能（AI）求解器始终是一项重大挑战。尽管基于神经网络的神经算子（如 Fourier 神经算子 FNO、DeepONet 等）通过学习函数空间的输入输出映射关系，为 PDEs 快速求解提供了新思路，但这类方法在实际应用中暴露出两大关键问题：一是低频信息学习能力不足，而流体 PDEs 中低频分量往往主导整体误差；二是难以有效利用 PDEs 的物理先验知识，尤其是不同方程的频谱分布差异显著，导致模型泛化能力受限。如何提升神经算子在低频区域的表征能力，并将物理先验融

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 三维超声自监督分割在碳纤维增强聚合物缺陷检测中的应用研究

  在航空航天、汽车等领域，碳纤维增强聚合物（CFRP）凭借轻量化与高强度特性广泛应用，但其复杂制造过程易引入分层、裂纹等缺陷。传统超声检测依赖人工分析，效率低且易漏检，而深度学习（DL）方法需大量标记数据，现实中缺陷样本获取困难，制约自动化检测发展。在此背景下，英国研究人员开展了自监督学习在 CFRP 超声体积缺陷分割中的研究，相关成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为解决工业检测中的数据瓶颈与自动化难题提供了新思路。研究主要采用以下关键技术方法：一是利用机器人相控阵超声系统采集 CFRP 样本数据，包括无缺陷样本

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-05-09

• 跨性别青少年和年轻人注意力缺陷多动障碍（ADHD）风险研究：现状、发现与展望

  在当今社会，人们对性别认同的理解正逐渐深入，跨性别群体也越来越受到关注。然而，围绕跨性别群体的健康问题却存在诸多谜团。就拿注意力缺陷多动障碍（Attention Deficit Hyperactivity Disorder，TDAH）来说，有研究迹象表明，跨性别群体中 TDAH 的患病率可能高于普通人群。但尴尬的是，此前并没有在西班牙人群中开展过相关研究，而且多数研究是基于已有 TDAH 诊断进行的，并非全面筛查，这就像在迷雾中摸索，难以看清真实情况。在这样模糊不清的研究背景下，为了给跨性别群体提供更精准、更有效的医疗服务，减少疾病诊断不足带来的一系列麻烦，开展针对跨性别群体 TDAH 风险的

  来源：Endocrinología, Diabetes y Nutrición

  时间：2025-05-09

• 综述：临床中 RET 基因检测：英国及全球视角

  RET 基因：关键的内分泌癌基因RET（rearranged during transfection）基因于 1985 年被发现，是一种能使 NIH3T3 细胞发生转化的癌基因。它编码跨膜受体 RET，对细胞的迁移、增殖、存活和分化起着调节作用，在肾脏、肠道神经系统及其他神经内分泌通路的发育中也至关重要。RET 基因位于 10q11.2，含有 20 个外显子，可编码具有信号肽、四个钙粘蛋白样结构域、一个富含半胱氨酸结构域的跨膜受体，其胞内结构域包含酪氨酸激酶结构域 。RET 蛋白主要有 RET9 和 RET51 两种可变剪接异构体。RET 基因的异常调节，包括功能缺失（LoF）或功能获得（Go

  来源：Endocrine-Related Cancer

  时间：2025-05-09

• 综述：从生物标志物和外科角度管理小胰腺神经内分泌肿瘤患者

  引言胰腺神经内分泌肿瘤（PanNETs）起源于胰岛细胞，是胰腺第二常见肿瘤，占所有胰腺癌不到 2%。其可分为功能性和非功能性，近几十年小（≤2 cm）非功能性 PanNETs（NF-PanNETs）发病率显著上升。过去，手术是局部 NF-PanNETs 的首选治疗方式。但研究发现，小于 2 cm 的肿瘤临床行为相对良性，因此现在对于小于 2 cm 的肿瘤，积极监测已成为一种被认可的管理策略。不过，这一策略尚未完全融入常规临床实践。肿瘤大小并不能完全确定肿瘤的临床进程，所以需要更多预后标志物来精准判断。小 NF-PanNETs 当前临床管理的不足NF-PanNETs 的确诊依赖组织学和 / 或细

  来源：Endocrine-Related Cancer

  时间：2025-05-09

• 综述：纵隔副神经节瘤的临床、遗传、放射学特征及管理：文献综述和病例系列

  引言副神经节瘤（PGLs）是罕见的神经内分泌肿瘤，起源于自主副神经节，可发生于从颅底到骨盆的任何部位。当发生在肾上腺髓质时，被称为嗜铬细胞瘤（PCCs），二者统称为 PPGLs。PPGLs 具有较高的遗传性，至少 40% 的病例是由已知易感基因中的致病性生殖系变异（PGV）引起。目前发现了许多 PGV，常呈常染色体显性遗传模式。由于 PGV 携带者增多以及核医学扫描技术的进步，肿瘤检出率不断提高，纵隔 PGLs 的诊断也越来越频繁，但其仅占所有 PGLs 的不到 2%，且缺乏特异性管理指南。PPGLs 具有转移潜能，常伴有儿茶酚胺分泌过多，症状不特异，给诊断带来困难。纵隔 PGLs纵隔 PGL

  来源：Endocrine-Related Cancer

  时间：2025-05-09

• 揭秘 11p15.5 区域遗传变化：为嗜铬细胞瘤和副神经节瘤诊疗 “解锁” 新线索

  在医学研究的神秘领域中，嗜铬细胞瘤和副神经节瘤（PPGLs）就像隐藏在暗处的 “神秘敌人”，一直困扰着科研人员和临床医生。PPGLs 是源于胚胎神经嵴细胞的神经内分泌肿瘤，每百万人中约有 2 - 8 人患病，而且 30 - 40% 的患者存在已知易感基因的种系致病性变异。它的发生与 20 多个基因的突变相关，这些基因被分为假缺氧簇、激酶信号簇和 Wnt 信号簇。此前研究发现，假缺氧簇与 DNA 甲基化变化有关，尤其是 11p15.5 区域的改变，并且该区域变化在假缺氧簇相关肿瘤中较为常见，像部分研究指出在特定基因相关的 PPGLs 中存在 11 号染色体整体或 11p15.5 区域的缺失。11

  来源：Endocrine-Related Cancer

  时间：2025-05-09

• IDSGA：开启差分神经密码分析高效搜索新时代

  在物联网飞速发展的时代，轻量级分组密码作为保障物联网设备安全的关键防线，其安全性评估的重要性不言而喻。想象一下，无人机在空中传输数据、路由器交换信息，这些设备中的数字信号都依赖轻量级分组密码进行加密保护。然而，传统的安全评估方法正面临着巨大挑战。差分分析原本是评估分组密码安全性的有效手段，它通过寻找高概率差分来猜测密钥。但随着神经网络在密码分析领域的应用，新问题接踵而至。例如，当使用神经网络区分器时，寻找合适的数据集变得困难重重。Gohr 为确定 SPECK32/64 的合适输入差异，计算了约 300 天，而且高概率差异不一定是神经网络区分器的最优解，神经网络的黑箱特性让寻找合适输入差异成为一

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-09

• 噪声盲深层残差维纳反卷积网络：突破图像去模糊难题的创新方案

  在神奇的图像处理世界里，图像去模糊一直是个关键难题。想象一下，你拍摄了一张美丽风景的照片，却发现它模糊不清，这多让人沮丧！从专业角度来说，图像去模糊的目的是从受损的测量图像y中重建出清晰的图像x，其数学模型为y=k∗x+n ，这里k是线性空间不变模糊核，n是测量噪声，“∗” 代表卷积运算。当模糊核k已知时，是为非盲去模糊；若k未知，则是盲去模糊。早期的图像去模糊方法主要是滤波，但图像去模糊的不适定性带来了巨大挑战。后来，正则化方法出现，从解析法到深度学习方法不断发展。解析法通过手工制作的正则化来约束潜在图像，以估计其最优解，但手工制作的正则化缺乏图像适应性，且迭代优化问题的求解计算复杂度高。深

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-05-09

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