• 利用多种结构描述符，通过机器学习方法预测FAPbI（一种钙钛矿材料）中的能量和带隙值

  钙钛矿材料因其优异的光电性能和可调带隙特性成为新能源研究的热点领域。FAPbI3作为典型钙钛矿体系，其α相与δ相间的动态转变直接影响材料的光电活性。针对传统计算手段在复杂体系筛选中效率不足的问题，该研究构建了基于机器学习的多尺度预测框架，系统考察了结构描述符、模型算法与数据特征对预测精度的影响。在数据构建方面，通过96原子规模的FAPbI3分子动力学模拟获取1000个结构快照，结合Gaussian型结构描述符（GTSD）和功率型结构描述符（PTSD）进行特征编码。其中GTSD通过30种径向基函数和120种角度基函数捕捉两体和三体相互作用，构建了14.4万维的结构特征空间；PTSD则引入四体相互

  来源：Organic Electronics

  时间：2025-11-27

• 近岸水-岩界面在平面冲击波作用下的动态加载

  船舶 hull 结构变形与应变场智能重构方法研究进展 ——基于有限元-物理信息Kolmogorov-Arnold网络（FEM-PIKAN）的创新实践 1. 船体结构健康监测的技术挑战与突破需求 现代船舶结构设计普遍采用加肋钢板与箱型梁等复合结构形式，其力学响应具有显著的几何非线性和材料非线性特征。传统解析方法存在三大瓶颈：首先，基于欧拉-拉格朗日方程的有限元分析（FEM）虽能精确求解，但计算成本随结构复杂度呈指数增长，难以满足实时监测需求；其次，基于传感器数据的统计建模方法（如Kriging回归）依赖密集测量网络，在船体这样的大尺度复杂结构中实现全面覆盖存在技术障碍；最后，现有物理信息神

  来源：Ocean Engineering

  时间：2025-11-27

• 通过混合CFD-ANN-PSO方法优化Savonius转子阵列

  该研究聚焦于通过多学科协同方法优化近距离排列的萨沃纽斯转子（S-rotor）阵列。研究团队首先采用三维计算流体动力学（3D CFD）技术对单个S-rotor的流动特性展开系统性分析，发现其尾流场存在显著的不对称性特征。这种三维空间中的流动结构异质性在传统二维模型中难以准确表征，为后续优化方法奠定了关键基础。在流体力学建模方面，研究创新性地构建了三类技术融合的优化框架：首先开发基于线性回归的"非对称尾流模型"，通过分别拟合前向和反向旋转面的尾流边界参数，解决了传统对称假设导致的预测偏差；其次构建了基于深度学习的动态尾流模型，通过采集3D CFD的高精度速度场数据训练神经网络，成功捕捉到转子周围0

  来源：Ocean Engineering

  时间：2025-11-27

• 基于TFSDD（时间序列频率分布）的神经网络框架，用于具有部分测量点的海洋轴系运行路径分析

  海洋工程系统操作传递路径分析（OTPA）技术的研究进展与新型方法探索在海洋工程装备的振动与声学特性研究中，操作传递路径分析（OTPA）作为评估结构响应的关键技术，长期面临测量数据不足与激励特性复杂双重挑战。传统OTPA方法要求密集的传感器部署和已知的激励频谱特征，这在海洋环境中往往难以实现。基于此背景，研究者们近年来通过融合智能算法与物理建模，持续推动OTPA技术向更高效、更可靠的方向发展。在方法论演进方面，OTPA技术经历了从经典方法到组件化方法，最终发展到数据驱动智能方法的递进过程。早期经典OTPA依赖物理拆解与现场测试，存在操作复杂、成本高昂的固有缺陷。随着组件化分析方法的兴起，通过等效

  来源：Ocean Engineering

  时间：2025-11-27

• 使用自体移植与可扩张钛笼进行椎体切除术后的神经学结局：一项回顾性研究

  亚历克西斯·曼努埃尔·波蒂略-冈萨雷斯（Alexis Manuel Portillo-González）|胡里奥·塞萨尔·洛佩斯-瓦尔德斯（Julio César López-Valdés）|丹尼尔·亚历杭德罗·维加-莫雷诺（Daniel Alejandro Vega-Moreno）|奥斯卡·梅迪纳-卡里略（Óscar Medina-Carrillo）|亚伯拉罕·伊巴拉-德拉托雷（Abraham Ibarra-De la Torre）|乌利塞斯·加西亚-冈萨雷斯（Ulises García-González）墨西哥墨西哥城特拉尔潘（Tlalpan）的南中央高级专科医院（PEMEX）神经外科部门

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-27

• 慢性肾脏疾病对动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者开颅术后恢复的影响

  作者：Anmol Warman、Renxi Li、Luke M. Tomasovic、Jeremy R. Ellis、Eron J. Powell美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学医学院摘要目的：动脉瘤性蛛网膜下腔出血是一种血液在蛛网膜下腔积聚的紧急情况。慢性肾脏病（CKD）的存在通常是术后不良结局的预测因素。患有CKD的患者在接受动脉瘤性蛛网膜下腔出血手术时的术后结果可能与无CKD的患者不同，本研究旨在回顾性地分析CKD对这类患者术后结果的影响。方法：使用2005-2021年的ACS-NSQIP数据库分析了接受开颅手术治疗动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者。根据估算的肾小球滤过率（eGFR）<

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-27

• 神经外科中的半坐位：一家三级医院20年的实践经验

  Duygu Dolen Burak|Cafer Ikbal Gulsever|Merve Erguven|Alperen Poyraz|Ilyas Dolas|Pulat Akin Sabanci土耳其伊斯坦布尔大学医学院神经外科系，伊斯坦布尔摘要引言：半坐位在后颅窝和松果体区域手术中具有优势，但由于可能出现的并发症（如静脉空气栓塞（VAE）和张力性气颅）而存在争议。本研究回顾了某中心20年的经验，以评估其在标准化监测方案下的安全性、并发症发生情况以及临床结果。材料与方法：这项回顾性队列研究纳入了2004年1月至2024年12月期间在我们三级医院接受半坐位神经外科手术的所有连续患者。患者通过标

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-27

• Haemoclip修复技术：一种用于硬膜切除术中安全实用硬膜闭合方法的初步评估

  Mehmet Aktoklu | Mehmet Orbay Bıyık | Ali Samet Topsakal | Ali Rıza Güvercin | Ertuğrul Çakır | Yağmur Kurak土耳其特拉布宗卡拉德尼兹技术大学医学院神经外科系摘要目的：在脊柱肿瘤的外科治疗中，由于血板层切除术具有微创性且能够保持脊柱稳定性，因此通常被视为首选方法。然而，硬脑膜缺损的修复在技术上非常困难，对神经外科医生来说是一个具有挑战性的问题，因为术后脑脊液（CSF）泄漏的并发症发生率较高。本研究介绍了一种新型的血钳辅助技术，旨在为涉及血板层切除术的脊柱肿瘤手术提供安全、快速的硬脑膜修复方

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-27

• 塔洛夫囊肿（Tarlov cysts）中的水压机制与手术效果

  Jingyi Xie|Shaoqi Zhang|Songquan Wang|Laizhao Chen山西医科大学第二医院神经外科，中国太原摘要背景：Tarlov囊肿（QT）是常见的骶部神经周围囊肿。有症状的Tarlov囊肿较为罕见，目前尚无关于最佳治疗方法的共识。其病理生理机制仍不明确。本研究的目的是探讨手术治疗对有症状Tarlov囊肿的效果及其发病机制。方法：我们回顾性分析了2016年11月至2019年6月期间接受手术治疗的26例Tarlov囊肿患者的数据。其中10例患者接受了术中压力测量。我们对疼痛缓解情况和临床结果进行了统计评估。结果：25例患者（96.2%）的术后症状有所改善，1例患者

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-27

• Endo-HDR：基于可变形3D高斯函数和分层深度正则化的动态内镜重建技术

  动态内窥镜手术场景高精度三维重建技术研究进展一、研究背景与挑战分析内窥镜辅助手术（MIS）已成为现代外科诊疗的重要技术手段。据国际外科协会统计，2023年全球微创手术占比已达62%，其中实时三维场景重建技术可将手术决策效率提升40%以上。然而现有重建方法面临三大技术瓶颈：首先，传统点云建模方法难以处理软组织非刚性形变，导致器官边界模糊（误差率＞15%）；其次，基于神经辐射场（NeRF）的隐式表示虽然能生成高质量图像，但单帧渲染时间超过8秒，难以满足手术实时性需求（＞30FPS）；再者，现有3D Gaussian Splatting（3DGS）框架在血管细节重建和深度精度方面存在显著缺陷，实验数

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-11-27

• 丘脑-皮层突发门控机制实现基于事件锁定的记忆

  自然信号与工程系统的动态建模长期面临记忆分配效率的挑战。传统共振计算框架通过静态漏率实现记忆衰减，这种均匀的时间处理方式无法有效捕捉间歇性关键事件。神经科学研究表明，哺乳动物中枢神经系统存在独特的记忆调控机制：丘脑通过爆发式神经活动实现皮质网络的注意力聚焦，这种动态时变特性为改进预测模型提供了生物学启示。当前主流的回声状态网络（ESN）架构依赖固定权重的循环连接，通过线性输出层映射输入信号。虽然这种分离式设计简化了训练过程，但静态的时域积分特性导致对突发事件的记忆捕获不足。实验观测显示，丘脑-皮质系统的信息传递存在双通道机制：快通道负责即时信息传递，慢通道通过爆发式神经活动实现长时记忆重置。这

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-11-27

• SFNN：一种基于图神经网络和正则化变分自编码器的安全且多样化的推荐系统

  推荐系统在电子商务领域的核心作用日益凸显，其技术演进始终围绕提升推荐质量与保障用户隐私这两个关键维度展开。近年来，随着用户行为数据的爆炸式增长，传统推荐模型在处理复杂交互关系、平衡推荐多样性与准确性以及确保数据安全方面暴露出明显短板。针对这些挑战，研究者提出了融合图神经网络（GNN）与变分自编码器（VAE）的创新架构，并通过区块链技术构建安全框架，形成了具有突破性的解决方案。在技术架构层面，该方案创新性地将图神经网络与改进的变分自编码器进行有机融合。图神经网络通过建模用户-项目交互关系网络，能够有效捕捉显式和隐式行为特征，这对提升推荐准确率具有显著作用。而改进的变分自编码器则引入了多样性增强机

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-11-27

• 原发性头痛疾病：远程医疗实践中的虚拟神经学检查

  偏头痛远程诊疗的规范化路径与实践建议（总字数：约2150字）一、流行病学特征与疾病负担全球约12%人口罹患偏头痛，美国患病率达28%，其中女性发病率是男性的3倍。该疾病位列15-49岁人群致残首位，单例年均生产力损失达11天。值得注意的是，非裔和拉丁裔患者诊断率较白人低25%-50%，农村地区神经科医师密度不足城市的三分之一。这种双重负担要求建立更具包容性的诊疗体系。二、远程诊疗的适应性改造（一）技术适配策略1. 硬件配置标准：推荐使用桌面设备（支持4K以上分辨率），配备物理辅助工具包（含冷热刺激装置、触觉测试模板等）2. 环境优化方案：建议建立专用诊疗空间（≥5㎡），配备三基照明（主光500

  来源：The Journal for Nurse Practitioners

  时间：2025-11-27

• 受章鱼启发的石墨烯纳米片与微纤化纤维素/天然橡胶海绵复合材料，具有高灵敏度和宽响应范围，适用于全方位生理机械信号的监测

  该研究聚焦于柔性压力传感材料的创新设计与性能优化，针对现有技术中普遍存在的灵敏度不足、压力响应范围有限及机械稳定性差等缺陷，提出了一种基于仿生学原理的复合导电海绵制备方案。研究团队通过系统整合材料科学、仿生学及先进制备技术，成功开发出具有宽压力响应范围（0.001%微应变至1015 kPa）、超快响应速度（35ms压力信号响应，70ms恢复）以及优异机械性能（90%应变压缩后96%的水分恢复率）的多功能传感材料体系。在材料设计层面，研究创新性地构建了三级仿生结构体系：首先通过超高速涡旋剪切技术将漂白软木 Kraft 纸浆解离为具有神经元形态的微纤丝纤维素（MFC），其独特的网状结构不仅实现了导

  来源：Journal of Materials Science & Technology

  时间：2025-11-27

• 短期而言，单次使用低水平激光或红外激光疗法对缓解颈部疼痛无效：一项随机对照临床试验

  肿瘤检测领域的技术革新与振动传感应用探索在肿瘤诊疗领域，实时检测与定位对提高手术成功率具有关键作用。传统影像学技术（如MRI、CT）和超声检测虽然成熟，但存在设备笨重、无法实现实时触觉反馈等局限性。近年来，基于机械振动信号的检测技术受到广泛关注，这类技术通过接触式探针与组织相互作用产生的振动信号，能够捕捉生物组织的力学特性变化。该研究团队在2025年发表的突破性成果中，首次将振动传感技术应用于静态触诊场景，通过机械振动信号的特征提取与机器学习分类，实现了对弹性体中硬质包裹物的有效检测。1. 技术背景与发展现状肿瘤组织与正常组织的力学特性存在显著差异，这一特性在微创手术中具有重要诊断价值。现有技

  来源：Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics

  时间：2025-11-27

• 一种基于区域划分的机器学习框架，用于纠正ESACCI土壤湿度数据中的偏差并进行降尺度处理，特别是在数据有限的地区：以印度为例

  土壤湿度数据处理的创新方法与应用研究一、研究背景与意义土壤湿度作为连接陆地与大气的重要参数，在径流形成、蒸发蒸腾过程调控以及极端天气预测等方面具有关键作用。尽管其全球占比仅0.05%，但通过调节地表能量平衡，直接影响着流域水文过程和灾害预警。当前卫星遥感数据（如ESACCI产品）在空间分辨率（0.25°×0.25°）和时间连续性方面存在显著局限，难以满足发展中国家特别是印度等地区的小尺度水资源管理需求。印度特有的微型流域分布和复杂农业用地导致土壤湿度空间异质性加剧，这对数据产品的精度提出了更高要求。研究显示，ESACCI产品存在系统性偏差，最大相对偏差达3.98%，严重制约其在实际应用中的可靠

  来源：Journal of Hydrology: Regional Studies

  时间：2025-11-27

• 一种基于物理知识的神经网络工作流程，用于利用水文地球物理数据对非饱和流和根系吸水过程进行正向和反向建模

  本研究提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的逆向建模方法，旨在直接从水文地球物理观测数据中推断根系水分吸收（RWU）的空间动态特征。传统方法存在两大瓶颈：一是依赖稀疏的点传感器数据，难以捕捉土壤剖面的空间异质性；二是需要预先假设RWU的数学形式（如Feddes模型），限制了复杂场景下的适应性。该研究通过合成数据验证，展示了PINN在不依赖预设模型的前提下，能够同时重建土壤饱和度场并反演未知RWU分布的可行性。研究构建了包含28天动态模拟的合成实验框架。首先利用HYDRUS-2D数值模型生成高分辨率土壤水分动态和电导率数据，通过Waxman-Smits模型将电导率反演为饱和度场，并模拟生成

  来源：Journal of Hydrology: Regional Studies

  时间：2025-11-27

• 父母面对威胁时的神经反应会影响孩子的考试焦虑情绪

  考试焦虑作为评价焦虑的典型表现，不仅影响学业表现，更与抑郁等心理问题存在关联。该研究聚焦于家庭系统中焦虑代际传递的神经机制，通过情绪Stroop任务结合事件相关电位（ERP）技术，首次系统考察了父母威胁处理模式与子女考试焦虑的神经关联性。研究团队在南京大学医学院附属鼓楼医院开展实验，共纳入45组有效亲子样本（高考试焦虑组20人，低焦虑组25人），采用跨代际ERP分析框架，揭示了不同威胁情境下家庭焦虑传递的神经特征。在实验设计层面，研究者创新性地将威胁刺激分为考试相关和非考试相关两大类。通过对比分析发现，当父母面对与考试无关的威胁词汇时，其N2（约300ms）和N450（约600ms）成分的干扰

  来源：Journal of Experimental Child Psychology

  时间：2025-11-27

• 专家主导的深度数据挖掘方法在锌-碘液流电池电解质添加剂设计中的应用

  锌-碘电池电解液添加剂的智能设计方法研究锌-碘电池作为新型储能系统的重要候选技术，其规模化应用面临关键挑战。电池在循环过程中易出现锌枝晶生长、副反应加剧等问题，其中电解液添加剂的设计被认为是解决上述技术瓶颈的核心路径。当前研究主要存在两大技术痛点：一方面，传统试错式开发或理论计算方法（如密度泛函理论DFT）存在效率低下和计算成本过高的缺陷；另一方面，现有机器学习模型难以有效处理分子特征的多维度异质性问题。针对上述技术瓶颈，研究团队创新性地构建了融合物理机理与深度学习的混合专家系统。该方法突破传统机器学习模型处理异质特征时的局限性，通过建立四维特征解耦机制，将分子特性分解为化学组成、元素比例、物

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-11-27

• 一种基于时间序列物理知识的神经网络框架，用于锂离子电池健康状态的估计

  锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）估计是电池管理系统（BMS）的核心技术之一，直接影响电动汽车、储能系统等设备的续航能力与安全性。近年来，随着人工智能技术的发展，基于物理信息神经网络（PINN）的方法因其融合物理机理与数据驱动优势受到关注。然而，现有PINN方法在电池退化动态建模方面存在局限性，尤其忽视了电池数据固有的时间序列特性。针对这一问题，本文提出时间序列物理信息神经网络（TS-PINN）框架，通过整合时序特征提取、物理约束建模与自适应权重调整机制，显著提升了SOH估计的精度与可解释性。### 一、技术背景与挑战锂离子电池在循环充放电过程中，其内部电极材料、电

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-11-27

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