• 腹腔镜解压术治疗正中弓状韧带综合征：一例罕见餐后腹痛病例报告与文献综述

  在临床实践中，慢性腹痛伴随体重下降是让医生倍感棘手的症状组合，尤其当常规检查结果未见异常时，诊断往往陷入僵局。这种情形下，一种名为正中弓状韧带综合征（Median Arcuate Ligament Syndrome, MALS）的罕见血管疾病可能正是隐匿的"罪魁祸首"。尽管早在1963年就由Harjola首次描述，但MALS至今仍像一位"伪装大师"，其餐后上腹痛、恶心、早饱感等症状与功能性胃肠病高度重叠，导致患者常经历漫长误诊历程。更复杂的是，影像学发现腹腔干动脉受韧带压迫的人群中仅小部分出现症状，使得确诊需结合临床表现与动态影像特征。这一诊断困境促使临床工作者不断探索更精准的识别与治疗策略。

  来源：Journal of Surgical Case Reports

  时间：2025-12-24

• 与工作相关的反复思考（rumination）作为南非职业橄榄球运动员中神经质（neuroticism）与心理健康（mental health）之间相互关联的机制

  本文探讨了职业橄榄球运动员中神经质特质与心理健康之间的关联机制，重点分析了工作相关反刍（包括情绪反刍、问题解决型反刍和心理分离）的中介作用。研究采用横断面设计，对南非120名职业橄榄球运动员进行问卷调查，结果显示神经质通过情绪反刍完全中介其对心理健康的负面影响。以下从研究背景、方法、核心发现及理论意义四个维度进行解读：一、研究背景与理论框架职业运动员面临独特的心理压力源，其心理健康问题发生率显著高于普通人群。现有研究证实神经质作为人格特质与多种心理障碍存在关联，尤其在应对压力性事件时，反刍思维模式（包括情绪反刍、问题解决型反刍和心理分离）可能起到中介作用。研究团队基于Cognitive-Att

  来源：Cogent Psychology

  时间：2025-12-24

• 利用智能手机内置的机器学习技术对角豆糖浆进行比色质量监测

  摘要角豆（Ceratonia siliqua L.）糖浆是一种具有功能性且营养价值丰富的产品，广泛应用于食品领域。本研究比较了两种制备方法：一种是快速的30分钟煎煮法（糖浆1），另一种是传统的24小时浸泡法（糖浆2），并利用基于智能手机的颜色评估和人工神经网络（ANN）模型对其转化为糖蜜的过程进行了实时监测。物理化学分析表明，两种糖浆的pH值均略呈酸性，总可溶性固体含量相似，但糖浆1的密度、导电率和可溶性糖含量更高；由于提取时间较长，糖浆2中的矿物质含量也更高。此外，糖浆2含有更多的多酚（2311毫克 vs 581毫克 GAE/100克）、黄酮类化合物（199毫克 vs 128毫克 QE/10

  来源：Food Analytical Methods

  时间：2025-12-24

• 综述：集成深度学习架构和卷积神经网络在光伏组件先进故障分类中的应用

  引言太阳能光伏（PV）系统是可再生能源发电的关键组成部分，然而，其在实际运行中易受多种故障影响，如裂纹、电池降解、热点以及电气故障等，这些故障会显著降低系统效率和性能。传统的故障检测方法，如电致发光（EL）成像和红外（IR）热成像，通常需要人工干预，难以适用于大规模光伏电站的实时故障研究。因此，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），因其能够通过预处理图像并自动识别与缺陷相关的模式而受到广泛关注，为实现故障检测的自动化提供了有效解决方案。故障检测与分类光伏系统可能遇到的故障类型多样，包括电池裂纹、热点、降解、蜗牛纹、电位诱导衰减等模块级故障，以及短路、开路、旁路二极管故障等电气故障。环境因

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-12-24

• 掺铁的MoS₂单层膜用于检测CO、H₂S和NO₂：迈向先进的环境传感器

  本文围绕Fe掺杂的MoS₂单层材料在气体吸附前后的电子、磁学、热力学及光学特性展开系统性研究，通过结合密度泛函理论（DFT）计算与晶体图卷积神经网络（CGCNN）机器学习框架，揭示了气体分子与掺杂材料的相互作用机制及其对多功能性能的调控作用。研究重点聚焦于CO、H₂S和NO₂三种典型气体分子的吸附效应，发现不同气体分子通过差异化的电子耦合和结构重构，对Fe-MoS₂单层的物理化学性质产生显著影响。在吸附行为方面，计算结果表明CO和NO₂在Fe-MoS₂表面表现出强化学吸附（吸附能分别达-1.82 eV和-1.62 eV），而H₂S的吸附能呈正值（+2.51 eV），表明其与表面作用能较弱。这种

  来源：RSC Advances

  时间：2025-12-24

• 综述：嘌呤能信号传导与双相情感障碍中的能量代谢：从病理生理学到精准治疗

  双相情感障碍（BD）的整合病理生理模型研究进展（全文约2300字）一、研究背景与科学问题双相情感障碍作为全球范围内致残率最高的精神疾病之一，其发病机制长期存在理论分歧。传统研究多聚焦于神经递质系统异常，但近年研究发现能量代谢失衡与嘌呤信号通路的协同作用可能构成新的理论框架。该领域存在三大核心问题：1）嘌呤能系统与线粒体代谢的分子关联尚未阐明；2）现有生物标志物存在诊断阈值模糊、检测窗口期短的局限性；3）传统治疗手段未能有效针对能量代谢异常环节。二、嘌呤能系统与能量代谢的协同调控1. 基础生理功能嘌呤分子（ATP、腺苷、次黄嘌呤等）在神经系统中具有双重身份：既是细胞内能量载体，又作为信号分子参与

  来源：Psychiatry Research

  时间：2025-12-24

• 用于模式分类的衍射神经网络，具备灵活的检测区域

  本文探讨了一种基于衍射光学神经网络（DONN）的模式分拣技术，通过优化相位板和可变检测区域设计，显著提升了模式分离的效率并降低了交叉干扰。研究显示，在相同性能指标下，灵活调整检测区域的方案相比传统固定检测模式，交叉 talk可降低约30个百分点，同时保持较高的分拣效率。**技术背景与挑战** 光场模式分拣技术旨在将具有特定空间结构的激光模式（如高斯光束、螺旋光束等）定向投射到不同检测区域。传统方法依赖光学组件（如透镜、波前调制器）实现模式转换，但存在效率低、交叉 talk高（可达30%-40%）等问题。例如，基于光学相位变换的多平面光转换器（MPLC）虽然能实现多模式分离，但其检测区域固定，

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-24

• 慢性肾脏疾病对动脉瘤性蛛网膜下腔出血导致颅骨切开术后恢复结果的影响

  作者：Anmol Warman、Renxi Li、Luke M. Tomasovic、Jeremy R. Ellis、Eron J. Powell研究机构：美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学医学院摘要研究目的蛛网膜下腔动脉瘤出血（HSAa）是一种医疗急症，其特征是血液积聚在蛛网膜下腔。慢性肾脏病（ERC）的存在通常是术后不良结局的预测因素。与没有ERC的患者相比，患有ERC的患者在HSAa手术治疗期间的术后结果可能存在差异。因此，我们旨在回顾性地探讨ERC对接受HSAa手术治疗患者的术后结果的影响。研究方法本研究分析了2005年至2021年间通过美国外科医师学会（ACS-NSQIP）国家手

  来源：Neurocirugía

  时间：2025-12-24

• 综述：用于下一代光生物调节和自适应光医学的智能微纳机器人

  光生物调节（Photobiomodulation, PBM）作为非侵入性治疗技术，近年来在细胞修复、组织再生和神经疾病等领域展现出显著潜力。然而，传统PBM设备依赖宏观LED光源，存在光穿透率低、靶向性差和动态调控能力不足等瓶颈。本文提出一种创新方向——将微纳米机器人技术与光生物调节相结合，通过智能材料、自主导航和动态光控系统，突破现有技术局限，实现精准治疗。以下从技术原理、应用场景、挑战与未来方向等方面展开分析。### 一、传统PBM的技术瓶颈与革新需求传统PBM主要通过红光（620-700nm）和近红外光（700-1440nm）激活线粒体中的细胞色素c氧化酶（CCO），促进ATP合成和抗氧

  来源：Nano Trends

  时间：2025-12-24

• 脉冲神经形态计算：从生物启发的硬件架构到学习机制的全景透视

  随着人工智能技术在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，以GPT系列为代表的大规模深度学习模型对算力的需求呈现指数级增长。训练此类模型需要成千上万颗高端GPU，能耗高达数千兆瓦时，相当于数百户家庭一年的用电量。相比之下，人脑在处理复杂信息时仅消耗约20瓦的功率，却能高效完成感知、推理和学习等任务。这种巨大的能效差异促使研究人员转向生物神经系统寻找灵感，由此催生了脉冲神经形态计算这一新兴交叉学科。传统人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）采用连续的激活值进行信息传递，而大脑则通过离散的脉冲信号（即动作电位）实现神经元间的通信。脉冲神经网络（Spiki

  来源：Microprocessors and Microsystems

  时间：2025-12-24

• 实现缺陷演化以提升掺锑（Sb）铅硒（PbSe）材料的热电性能

  软生物电子传感器技术通过模仿人类皮肤的机械柔韧性和感知功能，实现了与生物组织的无缝集成。这项技术正在医疗监测、人机交互和神经工程等领域引发革命性变革。以下从核心技术突破、临床应用进展及未来挑战三个维度进行系统解读。### 一、核心技术突破1. **多模态传感机制创新**当前主流的传感技术包括压阻式、电容式、压电式和摩擦电式四大类。压阻式传感器通过导电网络形变改变电阻，具备高灵敏度特性但存在非线性问题；电容式传感器通过可变电容器实现压力检测，抗电磁干扰能力较弱；压电式传感器可无源工作但难以检测静态压力；摩擦电式传感器兼具能量采集和信号转换功能，但存在环境敏感性。最新研究通过结构优化实现了多模态传

  来源：Materials Today Physics

  时间：2025-12-24

• 协同神经保护作用对抗缺血性中风：一种同时针对钙稳态紊乱和铁死亡过程的仿生纳米平台

  该研究针对缺血性脑卒中病理机制中钙超载与活性氧（ROS）相互强化的恶性循环，创新性地设计了一种双功能靶向纳米递药系统——SAB@BA@Ma。通过解析其作用机制与实验数据，可得出以下核心结论：**1. 病理机制的关键突破**缺血性脑卒中导致神经元损伤的核心机制在于钙超载与ROS生成的正反馈循环。钙离子异常内流激活线粒体ROS爆发，而ROS又通过脂质过氧化、蛋白变性等途径加剧钙稳态失衡，形成自我强化的病理网络。这一发现为联合干预钙代谢与氧化应激提供了理论依据。**2. 纳米递药系统的创新设计**研究团队构建了三层递进式递药体系：- **靶向层**：巨噬膜涂层赋予纳米颗粒天然免疫细胞的趋化特性，通过

  来源：Materials Today Advances

  时间：2025-12-24

• ZERO-PDE：红外偏振图像的零样本联合去噪与增强技术

  红外偏振图像处理中的去噪与增强技术进展及ZERO-PDE框架解析红外偏振成像技术在环境监测、目标识别和自动驾驶等领域具有重要应用价值。然而，在实际应用中常面临非均匀噪声干扰、微弱特征表现和低对比度等挑战。传统方法如主成分分析（PCA）和三维块匹配滤波（BM3D）虽在特定场景下有效，但存在计算复杂度高、参数依赖性强等缺陷。近年来深度学习虽取得显著进展，但仍存在数据集规模受限、去噪与增强任务割裂处理等问题。基于上述技术痛点，研究团队创新性地提出ZERO-PDE联合去噪增强框架。该方案突破传统处理模式，首次实现去噪与增强的端到端协同优化。核心创新体现在三个维度：数据生成机制、网络架构设计和损失函数优

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-24

• AI-RAN资源配置：用于非协作式跨域切片

  在6G人工智能无线接入网络（AI-RAN）架构演进过程中，跨域切片编排面临两大核心挑战：一是多运营商协同环境下的隐私约束导致关键资源配置信息不对称；二是异构网络基础设施（如卫星、地面基站）间的动态协调效率不足。针对上述问题，该研究提出了一套端到端解决方案，通过构建非协作跨域编排架构、融合图神经网络与Transformer的跨域特征分析技术、设计分层强化学习资源分配机制，实现了在严格隐私保护条件下的最优切片性能。以下从问题背景、技术方案和实验验证三个维度进行详细解读。一、研究背景与问题分析当前5G切片编排主要依赖单域优化策略，随着6G网络向天地空海一体化发展，切片编排需要协调基站接入网络（RAN

  来源：Journal of Information and Intelligence

  时间：2025-12-24

• 癫痫亚型与精神疾病之间的双向因果关系：一项双样本孟德尔随机化研究

  胡梦金|宋飞|夏静刚|尹春林首都医科大学宣武医院，北京，100053，中国摘要背景在观察性研究中，癫痫常常伴随着精神障碍，但其因果方向和亚型特异性关联仍不清楚。目的使用双向双样本孟德尔随机化（MR）分析方法，研究10种癫痫亚型与17种精神障碍之间的因果关系。方法遗传工具来自大规模的癫痫和精神特征全基因组关联研究（GWAS）。主要采用逆方差加权（IVW）方法，并结合了最大似然、MR-Egger回归、加权中位数、加权众数以及在固定效应下的IVW等敏感性分析。结果不同类型的癫痫对精神风险的影响各不相同。局灶性癫痫增加了神经性厌食症、重度抑郁症和强迫症的风险，而青少年失神癫痫则降低了精神分裂症和其他恐

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-12-24

• 儿童和青少年脑部及中枢神经系统癌症的全球、区域及国家流行病学（1990–2021年）

  该研究系统分析了1990-2021年全球0-19岁人群脑及中枢神经系统（CNS）癌症的疾病负担，基于全球疾病负担（GBD）2021数据库，覆盖204个国家及地区。研究由中山大学肿瘤防治中心神经外科团队牵头完成，揭示了这一特殊年龄段的肿瘤流行病学特征及其社会人口学影响因素。研究首先明确了背景和临床现状。儿童及青少年CNS癌症作为第二常见恶性肿瘤，具有显著的临床复杂性。研究显示，尽管整体发病率呈下降趋势，但不同年龄组存在明显差异：5岁以下婴幼儿发病率下降最为显著，而5-19岁青少年群体保持稳定。性别差异方面，男性在5-19岁组别中死亡率和伤残调整寿命年（DALYs）均高于女性，尤其是5-9岁儿童群

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-12-24

• 评估发育性阅读障碍儿童的执行功能：一种综合方法

  本研究旨在全面评估阅读障碍（DD）儿童的执行功能（EF）表现，并探讨共病注意力缺陷多动障碍（ADHD）对其的影响。研究综合运用任务绩效测试（CEF-B）和日常行为问卷（BRIEF），结合神经心理学与临床评估，揭示了DD儿童在多个EF维度上的系统性缺陷，并分析了ADHD共病对评估结果的影响。### 一、研究背景与问题提出阅读障碍作为常见的神经发育障碍，约8%-12%的学龄儿童存在语言处理困难（Eden和Vaidya, 2008）。现有研究普遍支持DD与EF缺陷的关联，尤其在抑制控制、工作记忆和认知灵活性方面（Lonergan等, 2019）。然而，关于EF缺陷的具体表现、共病ADHD的影响机制以

  来源：Dyslexia

  时间：2025-12-24

• 综述：阳极忆阻器简介：基本原理、分类与特性

  阳极氧化忆阻器技术：材料特性、制备工艺与多领域应用研究1. 技术背景与核心优势阳极氧化忆阻器作为第四类基本电路元件，自1971年莱昂·楚哈提出理论框架以来，其应用价值在纳米级薄膜技术突破后得到充分验证。这类器件通过金属-氧化物-金属（MIM）结构实现电阻状态可逆变化，其核心优势体现在材料体系与制备工艺的革新上。以铌、钛、锆、铪等金属及其合金为基底，通过电解液氧化反应生成高介电常数氧化物薄膜，构建忆阻器核心存储介质。相较于传统溶胶-凝胶、原子层沉积（ALD）等方法，阳极氧化技术具有以下显著特点：- **工艺简易性**：仅需基础电解液和电化学工作站，无需复杂真空设备，降低制造成本- **厚度可控性

  来源：Materials Advances

  时间：2025-12-24

• 利用深度神经网络进行光伏面板的高级故障检测：结合迁移学习和电致发光图像处理技术

  光伏系统故障检测的智能化方法研究在能源转型背景下，光伏系统的可靠性和效率成为重要研究课题。本文针对光伏面板常见物理损伤与环境问题，提出了一套基于机器学习的智能检测框架，通过创新性结合迁移学习与聚类分析技术，有效解决了传统方法中存在的标注成本高、模型泛化能力弱等难题。一、技术挑战与研究背景光伏系统面临多种复合型故障威胁，包括面板开裂、污垢堆积、温度异常等物理损伤，以及阴影遮挡、反光污染等环境问题。传统检测方法存在明显局限：人工目视检查效率低下且易出错，基于等效电路的模型难以处理复杂非线性问题，物理检测设备成本高昂且维护困难。随着物联网和深度学习技术的进步，基于图像识别的智能检测逐渐成为研究热点。

  来源：Energy Advances

  时间：2025-12-24

• 基于深度学习的扫描电子显微镜（SEM）图像分析方法，用于预测LiZr2(PO4)3基固态电解质的离子导电性

  锂离子导体的材料研发是固态电池技术的重要突破方向。近年来，基于氧化物的固态电解质因其安全性高、与锂金属相容性好而备受关注。其中，LiZr2(PO4)3体系因其独特的晶体结构和优异的机械性能，被视为高能量密度全固态电池的理想候选材料。然而，这类材料在提升离子电导率方面仍面临挑战，尤其是在微观结构与宏观性能的关联性分析上存在不足。该研究聚焦于如何通过微观形貌分析优化材料性能。传统方法依赖研究者对扫描电镜（SEM）图像的主观解读，存在主观性强、效率低等问题。本研究创新性地引入深度学习技术，构建了结合SEM图像特征与材料参数的混合预测模型，为材料优化提供了新思路。在数据准备阶段，研究者系统收集了52组

  来源：Digital Discovery

  时间：2025-12-24

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