• 了解接受远程监测的2型糖尿病患者胰岛素剂量偏差的原因

  ### 通过远程监测理解胰岛素剂量偏差的根源随着医疗技术的不断发展，远程监测已成为一种重要的工具，用于改善慢性疾病患者的自我管理能力。特别是在糖尿病管理领域，远程监测系统通过整合多种技术手段，如连续血糖监测（CGM）、连接胰岛素笔和活动追踪器，为患者提供了更加全面和实时的健康管理方式。然而，尽管远程监测在提高治疗依从性方面表现出潜力，但研究发现，即使在使用远程监测的患者中，胰岛素剂量偏差依然普遍存在。这种现象引发了对远程监测实际效果的深入探讨，尤其是在患者自我管理能力和医疗团队的干预之间如何平衡的问题。本研究旨在系统地分析胰岛素治疗的2型糖尿病（T2D）患者在使用远程监测时，剂量偏差的具体原因

  来源：Primary Care Diabetes

  时间：2025-10-10

• InSb粉末的合成以及采用新型有机金属化学气相沉积（OMCVD）前驱体——三苯基铟（Bn3In）和三苯基锑（Bn3Sb）制备InSb薄膜的过程

  迈克尔·P·雷明顿（Michael P. Remington）|菲利普·布杜朱克（Philip Boudjouk）美国北达科他州立大学化学与生物化学系，法戈（Fargo），北达科他州（North Dakota, USA）摘要在三苯基铟（Bn3In）和三苯基锑（Bn3Sb）在350℃、1个大气压的氮气（N2）条件下进行缩合相热解反应（反应物摩尔比为1:1），可生成高结晶度的InSb粉末。这些粉末中含有Sb、In以及In2O3作为结晶杂质。该反应可能通过两种化合物之间的加合物形成来实现，随后释放出1,2-二苯基乙烷（bibenzyl）。在玻璃基底上进行的低压化学气相沉积（LPCVD）实验表明，在3

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-10-10

• 探索源自腙配体的二有机锡(IV)配合物的治疗潜力：合成、表征、密度泛函理论（DFT）研究及生物学评价

  Shikha Poonia|Sonika Asija|Kashmiri Lal|Yogesh Deswal|Jagat Singh Kirar|Pinki Barwa|Anju Ragshaniya印度哈里亚纳邦Hisar市Guru Jambheshwar科技大学化学系摘要为了探索针对结核病和微生物感染的潜在药物，从4-硝基-3-甲基苯肼合成了八种二有机锡(IV)配合物。采用NMR、FT-IR和质谱等多种技术对这8种化合物（1–10）进行了全面表征。此外，借助Gaussian 09软件进行了密度泛函理论（DFT）研究，以利用量子力学原理评估这些化合物的生物活性。抗结核活性测试结果显示，化合物6

  来源：Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements

  时间：2025-10-10

• USRNet：一种用于在多种恶劣天气条件下进行图像恢复的统一场景恢复网络

  在当今社会，视觉驱动的智能系统（VIS）如智能车辆、监控系统等已经成为了不可或缺的一部分。这些系统依赖于人工智能（AI）和计算机视觉（CV）技术的快速进步，以实现更高效的数据处理和更准确的环境感知。然而，恶劣的天气条件，如雾霾、雨、雪等，会显著降低图像质量，从而对这些系统的性能和可靠性构成挑战。例如，如图1所示，由于非自然的成像过程，车辆和船舶的检测、车牌识别以及行人识别的准确性会下降，进而可能影响交通安全。因此，研究者们提出了多种方法来恢复被降质的图像，以应对这些环境带来的问题。传统的图像恢复方法主要依赖于手工设计的滤波器和统计模型，这些方法通常需要针对特定类型的降质进行定制化处理。然而，随

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• 多子空间图聚类结合降维与特征选择

  在当前的数据科学与机器学习领域，高维数据的处理成为了一个核心挑战。随着数据采集技术的不断进步，数据集的维度日益增加，这给传统的聚类算法带来了诸多困难。其中，维度灾难（curse of dimensionality）尤为突出，它会导致数据点之间的距离变得模糊，难以区分不同类别，从而降低聚类的准确性。此外，高维数据中往往包含大量噪声和冗余特征，这些特征可能对聚类结果产生干扰。因此，许多研究者开始探索将子空间聚类（subspace clustering）方法应用于高维数据的处理，以期在降低数据复杂度的同时，保留其关键信息。子空间聚类的基本思想是，在高维数据中，某些特征可能对特定子空间内的聚类任务更为

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• SEGMN：一种基于结构优化的图匹配网络，用于图相似性学习

  变化检测在遥感图像中是一项至关重要的技术，用于监测地球表面的环境变化。随着遥感技术的发展，变化检测的应用范围不断扩大，从灾害评估、城市规划到环境管理等领域，都依赖于这项技术来识别地表上的动态变化。尽管近年来视觉Transformer（ViT）在计算机视觉任务中取得了显著进展，特别是在目标检测和图像分割等任务中表现出优越的性能，但它们在变化检测任务中的应用仍显不足。相比之下，卷积神经网络（CNN）仍然是变化检测领域的主流方法，因其强大的特征提取能力，能够有效地捕捉不同尺度的变化。在本文中，我们研究了ViT在变化检测任务中的独特优势，并发现它们在识别大尺度变化方面具有显著潜力，而这一能力在CNN中

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• 利用异构语义挖掘和层次图表示进行蛋白质相互作用模式识别

  蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）是理解微观生命系统的重要桥梁，其研究不仅有助于揭示复杂的生物路径，也为疾病治疗和药物开发提供了理论依据。当前，PPI数据的获取面临诸多挑战，主要体现在三个方面：类别异质性、关系异质性和注释稀缺性。为了解决这些问题，研究者们提出了多种方法，但现有的解决方案仍然存在局限。本文介绍了一种新的框架——SemanGraphPPI，旨在通过异质语义挖掘和层次图表示技术，实现对蛋白质相互作用模式的高效识别。蛋白质-蛋白质相互作用在生物系统中具有重要作用，它不仅是细胞活动的基础，也决定了蛋白质的功能。然而，尽管现有的PPI数据库中包含大量已知相互作用，但它们仍然无法完全覆盖所有

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• CurvNet：用于曲率角估计的潜在轮廓表示与迭代数据引擎

  近年来，脊柱侧弯（scoliosis）作为一种常见的脊柱畸形疾病，其早期检测和诊断对患者的治疗至关重要。脊柱侧弯的严重程度通常通过Cobb角来评估，而Cobb角的测量是临床实践中不可或缺的一环。然而，传统的Cobb角测量方法，无论是依赖于人工标注还是基于深度学习的自动测量，都面临着一系列挑战。这些挑战包括对脊柱结构表示的不准确、图像标注的不完整以及隐私保护的难题。为了解决这些问题，研究人员提出了一种全新的Cobb角估计框架——CurvNet，该框架结合了潜在轮廓表示的轮廓检测和基于迭代数据引擎的图像自生成技术。CurvNet的核心在于构建一个参数化的脊柱轮廓表示，从而实现对脊柱曲线的更精确建模

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• 用于遥感图像超分辨率的土地覆盖先验扩散概率模型

  远程 sensing 图像超分辨率（SR）技术是提升图像空间分辨率的同时，保持纹理信息准确性的关键方法。随着遥感技术的广泛应用，其在地球资源勘探和环境分析中发挥着重要作用。然而，由于成像设备的限制和复杂多变的环境条件，遥感图像往往受到运动模糊、大气干扰、长距离采集和传输噪声等因素的影响，导致图像质量下降。传统方法通常通过升级硬件来提高图像分辨率，但这不仅成本高昂，而且受限于硬件性能，难以实现更精细的图像细节还原。因此，超分辨率技术作为一种更加灵活和经济的替代方案，被广泛应用于遥感图像的重建过程中。在超分辨率技术的发展过程中，生成模型的性能一直是研究的重点。早期的卷积神经网络（CNN）方法虽然在

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-10-10

• 土耳其家猫（Felis catus）中媒介传播病原体的分子检测与特征分析：土耳其首次发现猫感染Coxiella burnetii的病例

  Zuhal Önder | Didem Pekmezci | Batuhan Aşkım Arslanhan | Gökmen Zafer Pekmezci | Gupse Kübra Karademir | Simge Şahin | Gamze Nur Konacoğlu | Sümmani Cifci | Zeynep Nurselin Kot 土耳其开塞利埃尔吉耶斯大学兽医学院寄生虫学系，邮编38280摘要本研究旨在：(i) 确定土耳其家猫中媒介传播病原体（Cytauxzoon felis、Babesia属、Mycoplasma属、Rickettsia属和Coxiella burne

  来源：Parasitology International

  时间：2025-10-10

• 热量摄入与宏量营养素摄入与值勤武警官兵心理运动表现之间的关联

  安吉拉·席尔瓦·德·阿尔梅达·布里托（Angela Silva de Almeida Brito）、贾尼利·维莱拉·多斯·桑托斯·贡萨尔维斯（Janielly Vilela dos Santos Gonçalves）、吉尔西莱内·奥利维拉·加德利亚（Gilcilene Oliveira Gadelha）、苏莱玛·佩德罗扎·瓦斯科内洛斯（Suleima Pedroza Vasconcelos）巴西阿克里州联邦大学（Federal University of Acre），公共卫生研究生项目，公共卫生博士学位，里奥布兰科（Rio Branco, Acre）章节摘录引言心理运动表现涉及维持和处理信息以

  来源：Nutrition

  时间：2025-10-10

• 优化Vernonia amygdalina提取物的浓度和温度效应，以增强其在碱性溶液中对AA6063合金的腐蚀抑制作用

  本研究探讨了从苦叶（Vernonia amygdalina）中提取的乙醇提取物作为环保型腐蚀抑制剂在1 M NaOH溶液中对AA6063铝合金的保护作用。通过电位动态极化测试，发现使用0.3毫升提取物（50°C）时，抑制效率达到94.19%，腐蚀速率从2.39 mm/year显著降低至0.50 mm/year。吸附行为符合弗伦德利希模型（R² > 0.92），表明其在金属表面形成了不均质的多层覆盖。热力学参数（ΔG°ads = −17至−19 kJ/mol）支持自发的物理吸附。光学显微图像显示，在被抑制的样品表面保持完整。采用响应面法（RSM）结合中心组合设计（CCD）对工艺进行优化，方差分析

  来源：Next Research

  时间：2025-10-10

• 下一代环保型硅藻土基气凝胶的研发：在染料去除中的应用及生物潜能评估

  Merve Paksoy Balci | Ramazan Bayat | Bahar Yilmaz Altinok | Cenk Karakurt | Fatih Sen土耳其比莱吉克省塞伊赫埃德巴利大学天然石材技术应用与研究中心，邮编11100摘要本研究采用溶胶-凝胶法和冻干法制备了环保且经济的硅藻土基二氧化硅气凝胶。通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）、X射线衍射（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）和能量分散X射线光谱（EDX）对气凝胶结构进行了分析。结果表明，形成了非晶态、高硅氧化物（SiO2）含量的海绵状气凝胶结构。该气凝胶被用于去除亚甲蓝（MB）染料：使用20毫克气凝胶，在180分钟内

  来源：Next Research

  时间：2025-10-10

• 尼日利亚消化性溃疡病患者中幽门螺杆菌的分子检测

  在本研究中，我们关注的是Helicobacter pylori（幽门螺杆菌）这一广泛存在于人类胃部的细菌，它与多种胃肠道疾病密切相关，如慢性胃炎、消化性溃疡、萎缩性胃炎、黏膜相关淋巴组织（MALT）淋巴瘤以及非贲门胃癌等。尽管幽门螺杆菌感染在全世界范围内影响了超过一半的成年人，但其在不同地区、年龄、种族和经济状况下的流行率存在显著差异。特别是在发展中国家，如尼日利亚，这种细菌的感染率往往更高，这与其较差的卫生条件、饮食习惯以及社会经济因素密切相关。本研究旨在探讨Sokoto州患者中幽门螺杆菌的流行情况。研究地点位于尼日利亚西北部的Sokoto市，这里是一个多民族聚居的都市区域，包括Sokoto

  来源：Next Research

  时间：2025-10-10

• OMR-diffusion：优化扩散模型中的多轮增强训练，以提高意图理解能力

  生成式人工智能（Generative AI）近年来在文本驱动的图像生成领域取得了显著进展，为创意和非创意任务的优化提供了新的可能性。通过文本描述生成逼真、具有说服力的图像，用户能够将抽象的想法转化为视觉内容，这在内容创作、设计、广告和娱乐等多个行业中具有重要价值。然而，尽管这些技术在图像生成方面表现优异，它们仍然面临一些关键挑战，尤其是在处理多轮对话场景时，如何确保生成的图像能够持续地与用户不断变化的偏好和意图保持一致，成为了一个亟待解决的问题。在这一背景下，研究人员提出了一种名为“视觉共对齐”（Visual Co-Alignment，简称VCA）的框架，该框架结合了人在回路（human-in

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• ReciprocalLA-LLIE：一种基于亮度感知的逆向扩散过程的低光照图像增强算法

  低光照图像增强（Low-light Image Enhancement, LLIE）是计算机视觉领域中的一个重要任务，其核心目标是从光照不足的图像中恢复出视觉上合理的细节信息。在实际应用场景中，如夜间监控、低照度摄影等，低光照图像往往因为光线不足而出现细节模糊、噪点明显以及整体亮度偏低等问题，严重影响图像的可用性和视觉效果。因此，研究如何有效地提升低光照图像的亮度、减少噪声并保留细节成为学术界和工业界共同关注的焦点。现有的低光照图像增强方法大多基于单向映射的思路，即通过某种方式将低光照图像转换为正常光照图像。这些方法通常依赖于传统的图像处理技术，如直方图均衡化、伽马校正等，或者是基于深度学习的

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 具有迂回特征收集机制的生成对抗网络，用于图像隐写成本学习

  近年来，图像隐写术作为一种隐蔽信息传输的技术，受到了广泛的关注。其核心目标是在尽可能不改变载体图像统计特性的情况下，将秘密信息嵌入到图像中，从而实现隐蔽通信的目的。传统隐写术通常依赖于人工设计的嵌入策略，例如选择复杂的纹理区域进行信息嵌入，以减少图像失真并提高安全性。然而，随着深度学习技术的发展，越来越多的隐写术开始采用神经网络模型，以实现更高效的嵌入和更强大的抗隐写分析能力。现有的隐写术研究中，生成对抗网络（GAN）因其在图像生成和特征学习方面的卓越表现，被广泛应用于隐写术的优化。其中，许多研究使用U-Net作为生成器的结构，通过编码-解码机制实现图像的特征重建。然而，U-Net的长跳连接结

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 通过语言序列一致性提升文本到SQL的生成效果

  张哲|陈玉明|郭超鹏|宋杰|何光宇东北大学软件学院，中国沈阳110169摘要文本到SQL（Text-to-SQL）是一项重要的任务，其目标是将非结构化的自然语言问题转换为结构化查询语言（SQL）。问题与SQL之间的显著结构差异增加了模型转换的难度。语言的序列一致性指的是尽管在语法和表达上存在差异，但所传达信息的顺序往往相似。我们认为这种一致性有助于建立问题与SQL之间的联系，并减轻结构差异对模型带来的挑战。本研究提出了一个文本到SQL框架（CT2S），该框架整合了序列一致性提示来生成SQL。具体而言，CT2S首先使用选择器来选择与问题最相关的数据库模式项，然后利用专门构建的半结构化提示数据来提

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• 在网络攻击下，针对非线性系统的数据驱动多模型预测控制

  在现代控制系统中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制技术，已经被广泛应用于受约束的系统，如化工过程、智能电网和自主系统等。然而，随着控制系统中网络与物理组件的深度融合，MPC系统也面临着越来越多的网络安全威胁。特别是针对系统的测量数据进行篡改的欺骗性攻击（deception attacks）以及干扰通信通道的拒绝服务攻击（Denial-of-Service, DoS attacks），这些攻击不仅会影响系统的运行性能，还可能威胁到系统的安全性和稳定性。因此，如何在存在复杂网络攻击的情况下，保障MPC系统的可靠性和鲁棒性，成为当前控制理论

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

• FuseMind：将反思与预测相结合，提升了智能体的推理能力

  随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出了强大的潜力，尤其是在作为目标导向的智能代理（agents）方面。这些智能代理被用于与各种外部环境进行交互，例如游戏、编译器和应用程序编程接口（APIs）。然而，尽管LLMs在某些任务中表现优异，它们在进行长期推理和规划时仍然面临一定的挑战。为了克服这些问题，研究者们提出了多种方法和框架，其中一种创新性的解决方案便是**FuseMind**。该框架通过整合**反思模块**（Reflection Module）和**预测模块**（Prediction Module）来增强LLMs代理的推理能力，使其在复杂任务中能够做出更优的决策

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-10-10

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