• 具有异质性感知能力的动态超图在半监督分类中的应用

  在现代工业生产中，机械设备的可靠运行是保障生产效率和产品质量的关键因素。然而，由于设备长时间运行、环境变化、材料老化等多重因素的影响，设备故障的发生是不可避免的。因此，对故障类型和位置的及时准确识别变得尤为重要，以减少停机时间和维护成本。传统的故障诊断方法依赖于专家经验和预设的规则框架，这些方法不仅耗时耗力，而且难以适应工业环境复杂多变的特性。随着机器学习技术的发展，数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为研究的热点。近年来，深度学习技术在故障诊断领域得到了广泛应用，主要得益于其强大的特征提取能力和出色的泛化性能。然而，在实际应用中，一个显著的挑战是训练数据和测试数据之间存在分布差异，这种差异通常源

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 多域弱解耦的泛化网络，用于在未知运行条件下进行故障诊断

  在现代工业生产中，机械设备的可靠运行对于保障生产效率和产品质量至关重要。然而，随着设备长期运行、环境变化、材料老化等因素的影响，设备故障的发生不可避免。因此，及时且准确地识别设备故障类型与位置，对于减少停机时间和维护成本具有重要意义。传统的故障诊断方法主要依赖于专家经验以及基于预设规则的框架，这些方法不仅耗时耗力，而且难以适应复杂多变的工业环境。近年来，随着机器学习技术的发展，数据驱动的智能故障诊断方法逐渐成为研究热点，其中深度学习因其强大的特征提取能力和良好的泛化性能，被广泛应用于故障诊断领域。尽管深度学习在故障诊断中取得了显著成果，但在实际应用中仍面临诸多挑战。特别是在跨域故障诊断问题中，

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 利用Egret搜索和黄金优化算法调优的分布式池化融合深度BiSTM模型进行黑色素瘤检测

  在当今医学影像分析和人工智能技术迅速发展的背景下，皮肤癌的早期检测成为了一个备受关注的研究领域。特别是黑色素瘤，作为最具致命性的皮肤癌类型之一，其检测的准确性直接关系到患者的生存率和治疗效果。黑色素瘤源于黑色素细胞，这类细胞在皮肤中负责色素的生成，因此黑色素瘤的形成往往伴随着皮肤表面的异常变化。然而，黑色素瘤的复杂性和多样性给早期识别带来了巨大挑战。其病变区域通常具有模糊的边界、非均匀的视觉特征，以及受噪声、阴影和图像伪影影响的复杂结构，这些因素使得传统检测方法难以实现高精度识别。因此，开发一种能够有效应对这些挑战的新型黑色素瘤检测模型，成为当前医学研究和人工智能应用中的关键任务。本研究提出的

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 综述：针对成熟T细胞淋巴瘤和自然杀伤细胞淋巴瘤的新治疗策略

  Eric Tse|Christiane Querfeld|Kenji Ishitsuka|Yok-Lam Kwong香港特别行政区香港大学临床医学院内科医学肿瘤学与造血干细胞移植科血液学系摘要成熟T细胞和自然杀伤细胞肿瘤是一组异质性的罕见淋巴瘤。针对这一亚组的传统治疗方法主要是细胞毒性化疗，效果并不理想，治疗结果也不令人满意。随着对疾病生物学理解的深入，近年来取得了显著进展。针对T细胞淋巴瘤表面抗原的单克隆抗体或抗体-药物偶联物已被批准用于治疗CD30阳性的结节性和皮肤T细胞淋巴瘤（如brentuximab vedotin），以及用于治疗蕈样肉芽肿和成人T细胞白血病/淋巴瘤（如mogamuli

  来源：The Lancet Child & Adolescent Health

  时间：2025-09-19

• 对于患有高风险套细胞淋巴瘤的老年患者，采用利妥昔单抗（Rituximab）、苯达莫司汀（bendamustine）和阿糖胞苷（cytarabine）联合维奈托克拉（venetoclax）的治疗方案（FIL_V-RBAC）：一项多中心、单臂、二期临床研究

  卡洛·维斯科（Carlo Visco）|瓦伦蒂娜·塔巴内利（Valentina Tabanelli）|玛丽亚·维多利亚·萨基（Maria Vittoria Sacchi）|安德烈亚·埃万杰利斯塔（Andrea Evangelista）|弗朗切斯卡·玛丽亚·夸利亚（Francesca Maria Quaglia）|斯特凡诺·菲奥里（Stefano Fiori）|里卡多·邦本（Riccardo Bomben）|玛丽亚·基亚拉·蒂西（Maria Chiara Tisi）|马塞洛·里瓦（Marcello Riva）|安娜·梅尔利（Anna Merli）|弗朗切斯科·罗通多（Francesco Roto

  来源：The Lancet Child & Adolescent Health

  时间：2025-09-19

• 一种用于时空图数据的统一多子图预训练框架

  本文讨论了一种新型的预训练框架，称为UMSST（Unified Multi-Subgraph Spatio-Temporal），用于提升在复杂时空图（Spatio-Temporal Graph, STG）中捕捉局部结构和特征的能力。传统的方法通常将整个图用于训练，这可能导致无法充分提取局部信息。此外，这些方法通常采用序列建模技术，但未能充分考虑时间衰减效应，即对远距离时间点应用衰减注意力的必要性。为了解决这些问题，UMSST提出了一个分阶段的多子图预训练策略，通过两个阶段的训练过程，分别学习全局图的表示和关键节点的“单元表示”，进而构建多个子图以更精细地捕捉更广泛的隐含特征信息，从而提升模型的

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 用于彩色图像重建和加密的拟四元数分数对偶-Hahn矩

  这篇文章介绍了一种新的离散分数阶矩——四元数笛卡尔分数阶双Hahn矩（QCFrDHOMs），它基于经典的双Hahn正交多项式（DHOPs）的谱分解构建。QCFrDHOMs被设计用于颜色图像的高效分析，并结合混沌系统实现了一种稳健的颜色图像加密方案。文章的结构包括对双Hahn正交多项式和混沌系统的初步概念、分数阶双Hahn正交矩的改进计算方法、用于颜色图像分析的四元数分数阶双Hahn矩的提出以及基于这些矩的加密方案的设计与实验验证。在图像分析领域，矩理论因其能够以紧凑且精确的方式表示关键的视觉信息而扮演着重要角色。正交矩因其能够生成独立且非冗余的描述符而受到高度重视，广泛应用于形状识别、图像重建

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• DMFP：用于可迁移对抗性攻击的动态多尺度特征扰动

  在当前深度学习技术迅速发展的背景下，人工智能系统在多个领域如计算机视觉、自然语言处理和语音识别中得到了广泛应用。然而，随着这些技术的进步，其安全性问题也日益凸显。研究表明，深度学习模型存在对抗样本的脆弱性，即在输入样本上添加精心设计的微小扰动，可能会导致模型的预测结果与预期严重偏离，从而对系统的可靠性构成威胁。因此，研究对抗样本的生成及其在不同模型间的可迁移性，对于提升深度学习模型的安全性和鲁棒性具有重要意义。对抗样本的可迁移性是指在一种模型上生成的样本能够对另一种模型产生攻击效果。这种特性使得攻击者能够在缺乏目标模型具体参数信息的情况下，通过攻击一个已知模型来对未知模型实施攻击。尽管如此，现

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 潜在子图规则与推理上下文增强：用于稀疏多跳知识图谱推理

  知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种结构化的知识表示形式，已被广泛应用于信息检索、问答系统、推荐系统等多个领域。在这些应用中，多跳知识图谱推理（Multi-hop Knowledge Graph Reasoning）尤为重要，因为它能够利用知识图谱中多个节点之间的关系，推理出关于事件或实体的未知信息。然而，随着数据的不完整性问题日益突出，多跳推理面临着严峻的挑战。特别是在稀疏数据的环境下，传统的多跳推理方法往往表现出较差的鲁棒性，容易受到虚假路径（spurious paths）的影响，从而影响推理结果的准确性和可靠性。为了应对这一问题，研究者们提出了多种方法。其中，知识图

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• MRBalance：一种通过角色分配来增强多智能体辩论中事件因果关系识别的框架

  近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大规模语言模型（LLMs）的广泛应用，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。LLMs在语境理解、泛化能力等方面表现出色，使得许多复杂的语言任务得以实现。然而，尽管这些模型在多个任务中表现出强大的性能，但在处理事件因果关系识别（Event Causality Identification, ECI）任务时，仍然面临诸多挑战。特别是在判断事件之间是否存在因果联系时，LLMs常常表现出不一致性和逻辑偏差，导致所谓的“因果幻觉”（causal hallucination）现象。这种现象表现为模型在识别存在因果关系的事件时表现良好，但在处理没有因果关系的事件

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 从失去的手到重获的手：一次综合性的尝试

  在当代社会，人类的肢体不仅仅是生物学意义上的存在，它们在法律和社会关系中也占据着独特的地位。手，作为人类身体的一部分，其法律地位和象征意义在许多方面引发了深刻的思考。本文旨在探讨手在法律体系中的角色，以及它如何从一个单纯的生理器官，逐步演变成为一个具有多重功能和价值的法律对象。首先，我们需要明确手的基本定义。根据《法国国家词典》（CNRTL），手是“身体的末端部分，从手腕延伸至指尖，用于抓握，并且是触觉的主要器官，其结构使其适合进行各种动作和工作”。这说明手不仅是身体的一部分，更是人类活动和交流的重要工具。在日常生活中，我们通过手进行各种行为，从简单的握手到复杂的创作，从感知世界到表达情感。因

  来源：Kinésithérapie, la Revue

  时间：2025-09-19

• 综述：儿童膝关节软骨损伤的治疗方案与预后：一项系统评价

  马修·贝拉米（Matthew Bellamy）| 萨利姆·马斯坦（Saleem Mastan）| 尼古拉斯·尼古拉乌（Nicolas Nicolaou）| 马修·汉普顿（Matthew Hampton）谢菲尔德大学医学院，Beech Hill Road，谢菲尔德 S10 2RX，英国摘要背景目前针对儿童膝关节软骨损伤的治疗方法有很多，但尚未形成明确的共识或金标准。本系统评价分析了各种外科治疗方法，并评估了相关的治疗效果。方法使用定制的检索策略，在OVID Medline和EMBASE数据库中搜索了截至2025年1月的文献，检索词包括MESH相关术语。两名独立审稿人对涉及儿童膝关节软骨病变（年龄

  来源：The Knee

  时间：2025-09-19

• 综述：乔治·比诺什（Georges Binoche）设计的“Radio-Masseurs”按摩器

  Bernard Petitdant洛林按摩疗法培训学院，地址：法国南锡Nabécor街57bis号，邮编54000摘要在简要介绍了Georges Binoche的生平之后，文章介绍了他推出的三种“Radio-Masseur”产品。通过《L’Illustration》杂志的广告，我们可以了解到这些产品的详细信息，尤其是面部护理用的“Radio-Masseur”模型。章节片段Georges BinocheGeorges Binoche出生于1895年7月26日，他的父亲Henri与合伙人Anatole Jacotin在塞纳河畔布洛涅（Boulogne-sur-Seine）的Peupliers街共同

  来源：Kinésithérapie, la Revue

  时间：2025-09-19

• 在对修复后的内侧半月板水平裂伤进行连续磁共振成像观察时所发现的形态学变化

  李东焕|李成善|李大熙韩国首尔成均馆大学医学院三星医疗中心骨科手术科摘要目的研究使用由外向内的垂直缝合技术修复的水平撕裂（HCTs）的愈合率以及术后在连续磁共振成像（MRI）中的变化。方法2019年11月至2022年10月期间，共纳入30名因水平撕裂（HCTs）接受半月板修复的患者。手术采用由外向内的垂直缝合方法，使用脊椎针和缝合钩，并通过两个穿梭装置完成缝合。术前、术后立即以及术后2年分别通过MRI测量半月板的矢状宽度（SMW）和矢状高度（SMH）。结果与术前MRI相比，术后立即的MRI显示半月板矢状宽度（SMW）减小而矢状高度（SMH）增大，形成梯形。然而，随着时间的推移，术后2年的MRI

  来源：The Knee

  时间：2025-09-19

• 女性和男性职业足球运动员中的前交叉韧带（ACL）撕裂情况

  随着全球范围内女性足球运动的迅速发展，越来越多的研究开始关注这一群体在运动损伤方面的特点，尤其是前交叉韧带（ACL）撕裂这一常见且严重的伤病。根据最新的统计数据，2023年全球有约1660万女性和女孩参与有组织的足球活动，相较于2019年增长了约24%。这一显著的增长不仅反映了人们对足球运动的兴趣日益提升，也凸显了推动性别平等和体育包容性的重要性。然而，随之而来的挑战是，女性运动员在运动损伤的发生率和康复过程中表现出与男性运动员不同的特点，因此有必要深入探讨这些差异，以制定更加科学和有效的预防与康复策略。ACL撕裂在足球运动中被认为是最具破坏性的损伤之一，因为它不仅可能导致球员职业生涯的中断，

  来源：The Knee

  时间：2025-09-19

• 儿童膝关节病变的引导性生长治疗

  作者：Jason Hong | Brian Loh单位：Monash Health，澳大利亚墨尔本摘要引导性生长技术从根本上改变了儿科膝关节手术的方式，为治疗儿童膝关节病变和下肢角度畸形提供了一种侵入性更小的方法。通过对各种引导性生长技术、生长板机制及病理学的更深入理解，生长板调节的适应症已扩展到包括冠状平面畸形、伴有膝外翻的髌股不稳定、伴有机械错位的骨软骨炎、伴有相关畸形的前交叉韧带损伤、儿童半月板病变的后遗症以及膝关节固定屈曲畸形等。本系统评价探讨了引导性生长技术在儿童膝关节病变中的当前应用、技术及效果，并展望了这一不断发展的领域的未来方向。引言引导性生长技术改变了膝关节周围儿童角度畸形的

  来源：The Knee

  时间：2025-09-19

• 多源异构传感器信息融合框架：用于不同铣削条件下的智能在线聊天检测

  在线切削颤振检测是智能制造系统中的关键技术，对于确保高质量和高效率的铣削加工至关重要。尽管已有研究开发了多种人工智能模型，用于自动识别切削颤振，但这些方法的准确性提升仍受到单一传感器信号的限制。因此，本文提出了一种多源异构传感器信息融合框架，旨在实现智能在线切削颤振检测。该框架通过融合来自不同传感器的信号，提取更全面的颤振特征，从而提高检测的准确性和可靠性。在实际的铣削过程中，颤振是一种自激振动现象，发生在刀具与工件之间，主要影响加工效率和产品质量。传统上，颤振的预防通常依赖于离线预测方法，如稳定性图（stability lobe diagrams）或基于阈值指标的在线检测。然而，这些方法难以

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 高效且安全：一种基于知识图谱的增强型稀疏注意力网络，用于轻量级隐私保护推荐系统

  推荐系统（RSs）旨在通过建模用户与物品之间的交互模式，为用户提供个性化的推荐。随着数字信息的快速增长，内容数量急剧增加，这使得在海量数据中识别与用户相关的内容变得尤为困难。为了应对这一挑战，推荐系统已成为一种关键工具，通过分析用户的历史行为，提供精准的个性化建议。这类系统在提升用户满意度方面发挥着重要作用，并广泛应用于在线购物、视频和音乐流媒体、社交网络等多个领域。为了提高推荐的准确性，现代推荐系统通常会引入用户属性数据，如性别、年龄或职业等。这些属性信息有助于系统更深入地理解用户偏好，并能够为特定的人口群体提供定制化的推荐。例如，某些产品或服务可能更适合特定年龄段的用户，通过利用这些属性，

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 利用实时数据，通过特征增强型多变量LSTM模型提升外汇市场预测的准确性

  本文探讨了一种用于实时外汇市场预测的特征增强型多变量长短期记忆（LSTM）模型。研究团队指出，传统的统计模型和早期机器学习方法在处理外汇市场这种非线性、非平稳且高度动态的数据时存在局限性。而深度学习技术，尤其是LSTM，因其能够有效建模时间序列数据的复杂依赖关系，逐渐成为金融预测领域的核心工具。然而，现有的LSTM模型在预测精度和适应性方面仍有提升空间。研究团队提出了一种新型的多变量LSTM模型，通过整合多种技术指标和价格相关的特征，如开盘价、最高价、最低价、收盘价、调整后收盘价、成交量以及一个新设计的“Close_Change”特征，从而更全面地捕捉外汇市场的变化趋势和波动模式。该模型采用滑

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-09-19

• 影响颌面部损伤患者伤口并发症风险的因素：一项横断面清创和缝合研究的启示

  本研究旨在探讨面部创伤后清创缝合手术中伤口并发症的发生情况，识别其关键风险因素，并构建一个有效的预测模型，以提高术后护理的精准性和个性化决策能力。随着现代医学技术的发展，面部创伤的处理已成为急诊科常见的医疗行为之一。然而，尽管在手术过程中尽量保持无菌环境，术后仍可能因多种因素导致并发症，如感染、伤口裂开、过度增生、周围组织湿润、医用粘合剂相关皮肤损伤等。这些并发症不仅影响患者的恢复质量，还可能对患者的心理状态和整体生活质量造成严重影响。因此，建立一个科学、实用的预测模型，对于提高面部创伤术后管理效率、优化临床决策具有重要意义。面部创伤的常见原因包括交通事故、跌倒、暴力伤害、动物咬伤等，这些伤害

  来源：Journal of Tissue Viability

  时间：2025-09-19

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