• 具有均匀量化通信数据和干扰的车辆网络物理系统的神经自适应滑模控制

  摘要：本文研究了在受到外部干扰的情况下，异构车辆信息物理系统（VCPSs）的编队控制问题，采用了神经网络和统一量化的通信数据。为了减少量化误差对系统性能的不利影响，为每辆跟随车辆建立了一个耦合滑模面。径向基函数（RBF）神经网络被用来近似未知的外部干扰。然后，提出了一种新的编队控制律，用于协作跟踪，其中每辆跟随车辆仅使用相邻车辆的统一量化数据。本文设计的控制器是完全分布式的，因为每辆车控制器参数的选择与整个通信拓扑结构无关。这种控制方法能够确保VCPSs在整个控制过程中的串稳定性，而不仅仅是在滑模面收敛到零之后的稳定性。与现有的控制器设计和量化机制相比，本文提出的神经自适应滑模编队控制器在跟踪

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 学习具有保证收敛性的深度卷积神经网络算法

  摘要：卷积神经网络（CNN）在图像分类等众多任务中取得了显著的成功，然而与它们的实际表现相比，对其收敛性的理论理解仍然不够充分。本文提出了首个具有收敛性保证的学习框架，用于深度CNN的端到端学习。该框架基于卷积神经网络中每一层的数学表示，制定了新的更新规则并进行收敛性分析。所提出的学习规则使得深度卷积神经网络的所有层能够同时进行权重更新，分析表明训练误差会收敛到特定的范围内，这些范围取决于近似误差的大小。通过对基准数据集进行案例研究，结果表明，所提出的并发滤波器学习框架能够保证收敛性，并在训练过程中提供更加一致和可靠的结果，尽管在性能上与随机梯度下降方法存在一定的 trade-off。这一框架

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 个性化差分隐私图神经网络：面向低度节点的隐私保护与数据效用平衡新方法

  在社交推荐、交通预测等敏感应用场景中，图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)正发挥着越来越重要的作用。然而，随着图数据隐私泄露事件频发，如何在GNN训练过程中有效保护节点隐私成为亟待解决的难题。差分隐私(Differential Privacy, DP)作为一种严格的隐私保护框架，通过注入噪声的方式为图数据提供隐私保障，但其“一刀切”的隐私预算分配方式却带来了新的问题——现实图中的节点往往遵循功率律分布，即大多数节点具有较少的连接（低度节点），这些节点在均匀噪声扰动下会遭受更严重的数据效用损失。针对这一挑战，北京理工大学研究团队在《IEEE/CAA Journal

  来源：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica

  时间：2025-11-22

• 请听这段摘录：“基于起始语触发的语音目标说话者提取”（Onset-Prompted Target Speaker Extraction）

  摘要：我们提出了一种名为Listen to Extract (LExt) 的算法，该算法在单声道目标说话者提取（TSE）方面具有极高的效率且实现方式极其简单。给定目标说话者的录音语音，LExt 旨在从包含其他说话者的混合语音中提取出目标说话者的声音。对于每种混合语音，LExt 会在波形层面将目标说话者的录音语音与混合信号连接起来，并通过训练深度神经网络（DNN）来根据连接后的混合信号提取目标说话者的声音。这样做的原理是：人为地创建了一个目标说话者的语音起始点，这有助于 DNN （a）判断出需要提取的是哪位说话者的声音；（b）识别出目标说话者的频谱-时间特征，从而辅助提取过程。这种简单的方法在多

  来源：Artificial Life

  时间：2025-11-22

• 超声引导下浅表颈丛神经阻滞对接受微血管减压术患者术后早期恢复的影响：一项随机对照试验

  摘要通俗语言总结 背景： 颈椎丛阻滞（CPB）能够提供术后镇痛效果，并减少术后恶心和呕吐（PONV），这对于提高头颈部手术后的恢复质量非常重要。这项随机对照试验研究了表面颈椎丛阻滞对接受微血管减压术（MVD）患者术后早期恢复质量的影响。 方法： 因三叉神经痛和半面痉挛接受MVD治疗的患者被随机分配到接受表面颈椎丛阻滞组和不接受阻滞组（每组30人）。手术前使用10毫升0.5%罗哌卡因进行超声引导下的表面颈椎丛阻滞。主要结局指标是术后第一天的15项恢复质量量表（QoR-15K）的韩国版

  来源：Journal of Neurosurgical Anesthesiology

  时间：2025-11-22

• 预防眶骨折手术后视力丧失：25年来的医疗诉讼分析与基于证据的安全策略研究

  摘要 通俗语言总结 目标： 通过系统分析医疗诉讼案例，识别导致眶骨折手术后视力威胁性并发症的可预防因素，并制定基于证据的安全策略以供全球实施。 方法： 使用司法数据库分析了2000年至2025年间韩国所有与眶骨折手术并发症相关的民事法庭判决。评估了案件的法律结果（医疗疏忽、知情同意违规）、临床因素（并发症类型、发生时间、干预措施）以及系统缺陷。基于研究结果，制定了一套全面的预防框架。 结果：

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2025-11-22

• 通过紧急内镜鼻眶减压术逆转甲状腺功能减退性视神经病变导致的视力丧失

  ```section> 摘要 通俗语言总结 引言： 甲状腺功能障碍性视神经病变（DON）是格雷夫斯眼病的严重并发症。当保守治疗无效时，应考虑进行眶减压手术。然而，对于因预后不良而失去光觉的患者，这种手术通常是禁忌的。 病例总结： 我们报告了一例DON患者，该患者在失去光觉数天后，通过紧急内镜下鼻内眶内壁减压手术恢复了视力。 讨论： 即使在完全失明的情况下，内镜下鼻内眶内壁减压手术也可能为DON患者带来良好的治疗效果。临床医生应全面评估疾病状况和预后，以最大限度地提高视力恢复的机会。 通俗语言总结：甲状腺功能障碍性视神经病变（DON）是与格雷夫斯眼病相关的一

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2025-11-22

• 涡轮机选址与风速的关系：基于历史部署模式的能源系统建模洞察

  ### 电车采纳意愿的关键因素分析：以孟加拉国为例在快速城市化的背景下，高密度城市中的化石燃料车辆数量激增，导致空气污染和公共健康问题日益严重。面对这一挑战，可持续的出行方案成为全球关注的焦点，其中电动汽车（EV）被视为一种有潜力的替代方案。然而，消费者在选择是否采用EV时，往往面临复杂的心理和行为考量，尤其是在发展中国家，这种不确定性尤为显著。本文通过综合运用结构方程模型（PLS-SEM）和人工神经网络（ANN）分析方法，对孟加拉国的363名持牌驾驶员进行研究，旨在探讨影响消费者对EV态度的关键因素，并进一步分析这些态度如何影响其采纳意愿。#### 1. 研究背景与问题空气污染已成为全球健康

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-11-22

• 应对恋童癖中的精神异常问题：亟需采用认知方法进行法医评估，以准确识别特发性、后天性及医源性病例

  ### 深入探讨儿童性犯罪中精神失常评估的复杂性儿童性犯罪是一个全球范围内广泛存在的严重问题，其评估和判断在法律和医学领域都具有高度的复杂性。随着对这一现象的深入研究，科学家们发现，这种犯罪行为背后可能隐藏着多种不同的成因，包括心理、神经以及医疗因素。这些不同的成因导致了儿童性犯罪行为的多样化表现，使得传统的法律框架难以准确评估行为人的精神状态。本文旨在通过分析三种主要的儿童性偏好障碍类型——原发性、继发性和医源性，探讨如何在司法实践中更科学地评估精神失常，以确保法律判决既公正又符合事实。### 儿童性偏好障碍的类型与特点儿童性偏好障碍通常被分为三种类型：原发性、继发性和医源性。原发性儿童性偏

  来源：International Journal of Law and Psychiatry

  时间：2025-11-22

• 实验性诱导的臀部肌肉麻痹对弓步过程中关节运动学、反作用力以及动态平衡能力的影响

  米歇尔·迈斯特汉斯（Michel Meisterhans）|迪米特里斯·迪米特里乌（Dimitris Dimitriou）|玛丽-罗莎·法瑟（Marie-Rosa Fasser）|玛丽娜·盖斯曼（Marina Geissmann）|保罗·博巴斯（Paul Borbas）|阿曼多·霍赫（Armando Hoch）|扬·罗斯纳（Jan Rosner）|马丁·舒伯特（Martin Schubert）|何塞·A·阿吉雷（José A. Aguirre）|乌尔斯·艾兴贝格尔（Urs Eichenberger）|乔纳斯·维德默（Jonas Widmer）|帕特里克·O·津格（Patrick O. Zing

  来源：Gait & Posture

  时间：2025-11-22

• 在不添加盐或糖的情况下提升口感：通过嗅觉线索实现跨模态的风味调节

  这项研究聚焦于嗅觉与味觉之间的相互作用，探索在没有实际糖或盐的情况下，嗅觉线索是否能够影响味觉感知。这一问题在健康导向的食品创新中具有重要意义，因为减少食品中的钠和糖含量通常会带来风味的流失，而如何在不牺牲风味的前提下实现这一目标，成为食品科学领域的重要课题。在实验设计方面，研究采用了两个阶段的实验方法。第一阶段中，参与者在接触咸、酸、甜、苦或中性（对照组）气味后，品尝清水并评估四种基本味觉的感知强度。结果显示，与味觉相匹配的气味（如咸味、酸味、甜味）能够显著增强对应味觉的感知，而苦味则没有明显影响。这一发现表明，嗅觉输入可能通过激活已有的味觉表征来增强味觉体验，而不是单纯地通过化学物质的刺激

  来源：Food Quality and Preference

  时间：2025-11-22

• 基于量子卷积神经网络的混合网络在遥感图像分类中的应用

  在现代地球观测技术的快速发展背景下，遥感图像分类已成为一个关键的研究领域，其应用广泛涵盖土地利用与覆盖（LULC）制图、环境监测等多个方面。随着遥感数据量的迅速增长，传统方法在处理高维、复杂数据时面临诸多挑战，尤其是在准确性和计算效率之间难以取得平衡。为了解决这一问题，本文提出了一种新型的人工智能驱动的混合网络模型——量子卷积神经网络混合网络（QCHNet），该模型结合了量子计算与经典深度学习的优势，显著提升了遥感图像分类的性能。遥感图像分类的核心目标是从海量的卫星影像数据中提取有用信息，为地理空间分析提供支持。然而，传统卷积神经网络（CNN）在面对复杂光谱和空间特征时表现受限，导致分类效果下

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 基于预设性能和事件触发的自适应神经网络控制，用于自动驾驶车辆的路径跟踪控制

  本文围绕自动驾驶汽车在结合线控转向系统（Steer-by-Wire, SbW）情况下的路径跟踪控制问题展开研究。随着智能驾驶技术的不断发展，自动驾驶汽车在未来的交通系统中将扮演越来越重要的角色。路径跟踪控制是自动驾驶汽车实现安全行驶的关键环节，它决定了车辆能否按照预定路径进行稳定和准确的行驶。因此，设计高性能的路径跟踪控制器对于提升自动驾驶汽车的行驶性能具有重要意义。在实际应用中，自动驾驶汽车的路径跟踪控制面临诸多挑战。例如，车辆的侧滑角和转向角速度通常难以直接测量，这限制了传统控制方法的使用。此外，线控转向系统中存在非线性摩擦和外部干扰，这些因素会影响路径跟踪的精度。传统的控制方法，如PID

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• ParcelDrone：一种基于模块化和图神经网络的去中心化空中包裹递送方案

  本文探讨了一种用于模块化空中投递系统的去中心化控制框架，旨在提高飞行的稳定性和适应性。随着技术的不断进步，无人机在物流领域的应用日益广泛，尤其是在城市和乡村环境中实现快速、高效的包裹运输。然而，传统无人机系统往往采用固定设计，针对特定的包裹尺寸和重量进行定制，这在面对多样化的需求时显得不够灵活。本文提出了一种创新的解决方案，通过模块化设计和去中心化控制策略，克服了这些限制。模块化系统的核心在于其能够根据包裹的不同特性动态调整配置。该系统由多个同构的螺旋桨模块组成，这些模块可以灵活地围绕包裹进行安装。每个螺旋桨模块仅依赖于本地状态信息和其邻近模块的信息，通过一个可靠的有线网络进行通信。这种设计不

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 一种结构感知的粗到细上采样网络，用于遥感图像的任意尺度超分辨率处理

  近年来，随着卫星成像技术的不断进步，高分辨率（HR）遥感图像在环境监测、灾害评估、城市规划和目标检测等领域得到了广泛应用。然而，获取高分辨率、多尺度的遥感图像仍然面临诸多挑战，受限于大气条件和成像设备本身的性能。为了克服这些问题，研究者们提出了多种单图像超分辨率（SISR）方法，旨在通过学习低分辨率（LR）与高分辨率图像之间的映射关系，提升图像质量而不改变原始传感器硬件。尽管这些方法在特定的降质模型中取得了优异的性能，但它们通常仅针对固定的放大倍数进行优化，难以应对连续的、非整数尺度的超分辨率任务。这与遥感图像的自然信号连续性形成了根本性的不匹配，因为遥感图像通常涉及离散采样，需要具备连续尺度

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 一种新的混合方法，结合了基于变压器的语言模型和图神经网络来预测加密货币价格

  在当今快速发展的数字金融环境中，加密货币市场因其高度的投机性和波动性而备受关注。随着越来越多的投资者和机构将目光投向这一新兴领域，对加密货币价格预测的需求也在不断增长。传统的金融预测方法通常依赖于历史价格数据和统计模型，但这些方法在面对加密货币市场的复杂性和不确定性时往往显得力不从心。因此，近年来，研究者们开始探索更为先进的技术手段，如人工智能和机器学习，以提高预测的准确性和可靠性。特别是，结合自然语言处理（NLP）和情感分析的深度学习模型，为理解市场情绪对价格波动的影响提供了新的视角。本文提出了一种基于图神经网络（GNN）和情感分析的新型预测模型，旨在更全面地捕捉加密货币市场的价格变化、市场

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 健康饮食模式与植物性饮食模式与认知储备之间的关系：1946年英国出生队列的横断面分析

  本研究旨在探讨不同饮食模式与认知储备之间的关系，以及饮食在认知储备变异中的独特作用。研究基于1946年英国出生队列的数据，通过横断面方法分析了参与者在53岁时的认知储备水平，以及他们在不同年龄段的饮食模式。认知储备是指大脑在面对损伤、疾病或功能变化时的补偿能力，通常通过获得的知识和经验来衡量，例如阅读和写作能力，这些被认为是结晶化能力的一部分，有助于预测认知健康。研究中使用的National Adult Reading Test (NART)是衡量这些能力的常用工具，其结果表明，较高的NART分数与更好的认知储备相关。研究发现，健康的饮食模式，如健康饮食指数（HEI-2020）、健康植物性饮食

  来源：Current Opinion in Colloid & Interface Science

  时间：2025-11-22

• 综述：运动干预措施对提高聋儿运动协调性和手部灵巧性的有效性：一项随机对照试验的系统评价和荟萃分析

  雷纳托·S·梅洛（Renato S. Melo）|伊拉娜·桑托斯·德奥利维拉（Ilana Santos de Oliveira）|克莱西亚娜·德阿劳霍·奥利维拉（Cleysiane de Araújo Oliveira）|亚历山大·德尔加多（Alexandre Delgado）|卡拉·莫妮卡·费拉兹（Karla Mônica Ferraz）|罗莎莉·巴雷托·贝利安（Rosalie Barreto Belian）巴西伯南布哥州累西腓市伯南布哥联邦大学（UFPE）儿童与青少年健康研究生项目摘要背景前庭功能障碍在患有感音神经性听力损失（SNHL）的儿童中较为常见，这些障碍会损害姿势控制的感官调节能力

  来源：Brazilian Journal of Physical Therapy

  时间：2025-11-22

• 一个用于预测南海中人为和天然碘同位素的集成机器学习框架，并包含不确定性量化

  严邦堂中国科学院大学，北京，中国摘要人为产生的碘-129（^129I）是一种关键的、半衰期长的放射性核素，用于追踪海洋环流和环境污染。然而，其测量成本高昂，且得到的数据在空间上分布稀疏，这限制了全面的环境评估。本研究提出了一种新颖的、集成的机器学习框架，利用易于获取的海洋学参数来预测南海中不仅人为产生的^129I，还有稳定的^127I及其同位素比（^129I/^127I）的浓度。该框架以贝叶斯神经网络（BNN）作为核心预测模型，为每个预测结果提供了可靠的不确定性量化。BNN的复杂超参数通过改进的Snow Goose算法（ISGA）进行了系统优化，这是一种强大的元启发式方法，能够高效地探索复杂的

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2025-11-22

• 活生生的故事：探索遗产博物馆中感知的真实性和游客动机的双重方法

  在当今社会，博物馆作为重要的文化与遗产载体，正日益成为旅游目的地之一。尤其在挪威，一种新兴的博物馆类型——作者灵感博物馆，正吸引着越来越多的游客。然而，目前关于为何游客会被这些博物馆所吸引的研究仍然较少。本研究聚焦于这一主题，旨在探讨游客对作者灵感博物馆的感知真实性和其参观动机在解释游客行为方面的作用。通过分析挪威的两个著名作者灵感博物馆——易卜生博物馆和哈姆森中心，研究采用实证方法收集了410位年龄在18岁或以上且实际到访过这两个博物馆的游客的数据，以揭示感知真实性和参观动机在游客行为中的相互作用。感知真实性是游客体验的重要组成部分，它在旅游业和博物馆学中得到了广泛研究。然而，关于其操作性定

  来源：Journal of Heritage Tourism

  时间：2025-11-22

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