• 综述：用于硬件加速模型训练和推理的新兴存储器与器件技术

  本文系统综述了基于新兴存储技术的存内计算（CIM）架构在克服冯·诺依曼瓶颈方面的最新进展。文章重点探讨了适用于训练（需高耐久性、模拟多级开关、线性权重更新）和推理（需稳定保持、低功耗）的各类器件，包括阻变存储器（ReRAM）、相变存储器（PCM）、铁电隧道结（FTJ）、电化学随机存储器（ECRAM）等，并强调了从材料、器件到系统级集成的跨层协同优化策略，为下一代高能效边缘AI硬件的发展指明了路径。

  来源：Advanced Electronic Materials

  时间：2026-01-30

• 组胺1受体拮抗剂依巴斯汀在非便秘型肠易激综合征患者中的剂量依赖性效应

  非便秘型肠易激综合征（IBS）患者使用息斯敏40mg较20mg显著改善腹痛和腹泻症状，剂量加倍后腹痛缓解率达62%（20mg组32%），腹泻严重度降低1.0（p=0.0334），支持高剂量作为IBS治疗新方案。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-01-30

• 食管解剖结构能否帮助在贲门失弛缓症患者中选择功能性腔内成像探针（FLIP）或钡餐食管造影？

  功能性腔内成像（FLIP）与钡餐造影（BE）在贲门失弛缓症诊断及治疗后随访中的互补性及影响评估。研究发现，FLIP的食管胃结合部扩张性指数（EGJ-DI）在未治疗组显著低于治疗组，而BE异常在治疗组更常见。两组患者EGJ-DI与钡餐造影结果的相关性存在差异，提示解剖学变化影响影像解读。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-01-30

• 功能性消化不良患者十二指肠黏膜相关微生物群及免疫特征的改变：宿主-微生物组稳态的研究

  研究对比功能性消化不良（FD）患者与健康对照的十二指肠黏膜相关菌群（d-MAM）及免疫特征，发现FD患者绒毛杯状细胞减少，LPMC中CD4、CD8及PBMC CD4+ Th17细胞增加，并与Sulfophobococcus、Gemella、Fusobacterium等菌群呈现特异性相关性，提示宿主-微生物互作失衡可能参与FD病理生理。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-01-30

• 口服局部布地奈德治疗可改善肠道-大脑相互作用障碍自发模型中的免疫激活和结肠敏感性

  本研究利用自发性肠脑互动障碍（DGBI）的BBDP-N大鼠模型，探讨局部抗炎药物布地奈德对肠道炎症浸润、屏障功能及结肠敏感性的影响。结果显示，布地奈德显著减少肠道嗜酸性粒细胞和肥大细胞浸润，改善屏障功能，并抑制结肠高敏感性，为DGBI治疗提供了新思路。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-01-30

• 肠嗜铬细胞的神经上皮特征在胃肠道不同部位存在差异

  肠嗜铬细胞（EC细胞）通过分泌5-羟色胺等激素参与胃肠信号传导，其突起“神经足”与CGRP神经纤维的接触频率及位置随肠道部位变化。本研究利用共聚焦显微技术和三维分析，沿小鼠肠道全程观察EC细胞与含CGRP神经纤维的接触模式，发现接触点主要位于细胞体而非神经足，且在远端结肠最多。该结果提示EC细胞与神经系统的直接连接可能并非肠-脑轴信号传递的主要途径。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-01-30

• 综述：慢性疼痛患者分级运动意象处方的范围综述

  本综述系统梳理了分级运动意象（GMI）及其组分（左/右判断、想象运动和镜像疗法）在慢性疼痛临床试验中的应用方案。通过TIDieR框架分析32项研究后发现，完整GMI方案遵循Moseley（2004）原始协议，而单一组分试验在剂量、顺序和报告完整性方面存在显著异质性。这为优化干预设计、促进证据合成提供了重要参考。

  来源：European Journal of Pain

  时间：2026-01-30

• 基于深度位移状态识别与相似性传播的滑坡位移预测

  滑坡预测框架研究提出趋势-状态耦合模型，结合非线性相位耦合分析和卷积神经网络，通过斜坡单元矩阵实现空间泛化，显著提升预测精度至7.22mm。

  来源：Engineering Geology

  时间：2026-01-30

• 基于过程感知的图时序框架，用于结合多模态数据在半导体最终测试阶段进行设备预测

  设备预测性维护框架GR4EP通过跨设备多模态数据融合，结合图注意力网络与门控循环单元，分三阶段实现半导体测试阶段故障检测，F1分数较单模态方法提升4%-30%，并验证了其在其他制造流程的适用性。

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-01-30

• 基于人工神经网络的替代模型，用于预测从质点分析中得出的多个地震边坡工程需求参数

  本研究基于材料点法（MPM）模拟地震斜坡大变形，结合Mohr-Coulomb带应变软化模型，构建人工神经网络（ANN）代理模型预测位移、影响距离等工程需求参数（EDPs），有效提升计算效率并保持物理合理性。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-01-30

• 利用基于物理知识的神经网络和岩土距离场来求解三维非线性固结问题

  三维非线性固结问题采用改进物理信息神经网络（PINN-H）耦合三维地质距离场（GDF-ML）框架求解，通过孔隙水压力分布与COMSOL对比验证，并分析渗透率异质性、压缩指数和孔隙比对长期沉降的影响。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-01-30

• 用于动态桩-土相互作用问题的基于物理知识的神经网络（PINNs）

  针对传统动态桩土相互作用分析方法的局限性，提出基于迁移学习增强的渐进多物理信息神经网络（TLP-mPINNs）框架，通过独立桩体和土体神经网络及参数交替训练优化模型稳定性，验证其在半无限空间耦合振动问题中的有效性，为复杂多介质振动问题提供新解决方案。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-01-30

• 基于物理信息神经网络的数字孪生框架，用于实时监测可再生能源微电网中的质子交换膜（PEM）电解器

  数字孪生技术在质子交换膜电解槽中的集成与应用，通过构建虚实同步的数字孪生框架，结合物理信息神经网络（PINNs）优化预测模型，实现电解槽实时监控、性能评估与退化预警，验证了分层架构与多物理场耦合方法的有效性。

  来源：Computers & Chemical Engineering

  时间：2026-01-30

• 利用混合神经网络实现位级字段自动定位

  协议反向工程中的位级字段自动定位方法。本文提出BitFiL，采用LSTM和Bi-GRU混合神经网络，结合字节内时序特征与字节间上下文结构特征，实现混合精度协议的字段自动定位与计数。实验表明其定位精度达59%F1值，计数准确率显著优于基线方法，且对训练集规模和协议组合变化具有强鲁棒性。

  来源：Computer Networks

  时间：2026-01-30

• 基于社区检测的物联网中上下文感知异常检测

  基于多边图和异构图神经网络的物联网上下文感知异常检测框架，通过社区检测分析动态网络交互，有效识别非工作时间流量激增、非常规设备通信模式等异常，实验验证其99%的AUC精度。

  来源：Computer Communications

  时间：2026-01-30

• 通过基于归纳子图模式的图神经网络，实现对云服务的稀疏服务质量（QoS）预测

  针对云服务QoS预测中的数据稀疏和模型可迁移性挑战，提出ISPA-GNN框架，结合图神经网络与子图采样策略，优化稀疏场景下的预测性能，同时降低存储开销，实验验证其优于现有方法。

  来源：Computer Communications

  时间：2026-01-30

• MoCS：通过大型语言模型和图神经网络增强的推荐系统实现模块化配置合成

  网络配置合成是大型复杂网络自动化管理的关键，但现有方法存在扩展性差、合成速度慢、协议和厂商支持不足等问题。本文提出模块化配置合成器MoCS，通过整合多任务LLMs与GNN增强的推荐机制，实现协议无关和厂商兼容的配置合成。系统将任务分解为意图翻译、知识图谱构建和参数推荐三个模块，利用统一提示工程框架优化各环节，结合形式验证与LLM指导的优化机制，最终生成满足意图且副作用小的配置。实验表明MoCS在覆盖率、冗余率、意图满足度及运行效率上均优于现有方法，并首次支持多厂商混合配置合成。

  来源：Computer Communications

  时间：2026-01-30

• Gen-Porous：一种基于INR（智能纳米重塑）的生成性框架，用于多尺度TPMS（轮胎压力监测系统）类多孔结构的设计与优化

  隐式神经网络与自动优化技术用于多尺度TPMS-like孔隙结构生成与优化，提出Gen-Porous框架通过潜在空间编码实现形态多样性，结合神经微分仿真避免网格化计算瓶颈。

  来源：Computer-Aided Design

  时间：2026-01-30

• 成分、回收和处理对汽车用6016铝合金板材深拉性能的影响

  激光-超声复合磨削技术通过协同激光预热和超声振动降低硬质合金加工中的磨削力，延长刀具寿命并改善表面质量。实验表明，该技术可使水平磨力降低58.5%，表面粗糙度减少33.05%，并建立误差小于10%的理论模型。采用响应面法优化激光功率345.775W、光束直径0.236mm等参数，结合人工神经网络验证，误差小于±2%。

  来源：CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology

  时间：2026-01-30

• 智能、可解释的铣削力预测：一种基于振动信号融合数据驱动和物理特征的方法

  振动信号与物理特征融合的智能可解释性铣削力预测方法研究，提出HyDCFF-Net模型，通过双通道神经网络（ResNet与BiLSTM结合MHA机制）融合振动信号的高维数据驱动特征与物理时间频域特征，利用Captum框架实现特征贡献可视化，在两种复杂工况实验中验证模型预测精度R²＞0.98，并具备跨数据集泛化能力。

  来源：CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology

  时间：2026-01-30

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