• 双刃剑：人工智能与营销技术如何重塑现代赌博业的风险与创新

  本文探讨了人工智能与营销技术在赌博行业的双刃剑效应。研究人员通过分析CRM系统、行为预测算法和情感定向推送等技术应用，揭示了这些原本用于安防监控的双用途技术如何被赌博业用于增强用户粘性，同时加剧成瘾风险。研究指出当前监管框架滞后于技术发展，提出了基于欧盟AI法案的风险分级治理方案，为平衡技术创新与社会责任提供了重要参考。

  来源：IEEE Transactions on Technology and Society

  时间：2026-01-19

• 能源物联网安全挑战与前沿防御技术研究——基于大语言模型与零信任架构的协同创新

  本特刊聚焦能源物联网(IoE)面临的严峻网络安全挑战。研究人员针对资源受限设备安全部署、实时威胁检测等关键问题，开展了基于大语言模型(LLM)、联邦学习、零信任架构和区块链等前沿技术的安全框架研究。研究成果显著提升了IoE系统的威胁检测精度、隐私保护能力和系统韧性，为构建下一代安全、高效、可持续的智慧能源基础设施提供了创新解决方案和理论支撑。

  来源：IEEE Network

  时间：2026-01-19

• 神经元重要性融合数据感知低秩逼近：面向语言模型压缩的创新混合框架

  本文针对大语言模型(LLM)在资源受限环境中部署困难的问题，提出了一种名为NIDA-SVD的混合压缩方法。该方法创新性地将神经元重要性(NI)与数据感知低秩逼近(SVD-LLMv2)相结合，并设计了基于层索引的动态秩分配算法。实验表明，该方法在BERT、DistilBERT、MobileBERT和TinyBERT等多种模型上，尤其在0.5等高压缩比下，性能显著优于SVD、FWSVD和SVD-LLMv2等现有技术，为LLM的高效部署提供了有效解决方案。

  来源：IEEE Access

  时间：2026-01-19

• 卒中后睡眠分期监测新突破：可穿戴传感器与机器学习模型的交叉验证研究

  本综述系统探讨了利用可穿戴传感器（如ANNE系统）结合机器学习模型（如序数逻辑回归）对卒中后患者进行睡眠分期（包括NREM浅睡期、NREM深睡期和REM快速眼动期）监测的可行性。研究通过整合多中心数据集（SHHS-Control非卒中人群、SHHS-Chronic慢性卒中人群及IRF-Inpatient急性/亚急性卒中人群），证实混合人群训练数据可显著提升模型性能（Cohen's kappa达0.31）。文章强调心电（ECG）特征（如心率变异性HRV）在跨人群泛化中的优势，并指出血氧饱和度（SpO2/SaO2）信号在急性卒中人群中的局限性，为个性化睡眠干预提供了技术路径。

  来源：BMJ Digital Health & AI

  时间：2026-01-19

• MuGNet-CMI：一种多头混合图神经网络，用于预测circRNA与miRNA之间的相互作用，同时结合全局高阶信息和局部低阶特征

  环状RNA（circRNA）通过海绵作用调控miRNA介导的基因表达影响疾病进程，但现有模型难以兼顾全局与局部节点信息。本文提出MuGNet-CMI框架，整合多头混合图神经网络与MetaPath2Vec算法，结合全局高阶和局部低阶特征捕捉机制，有效提升circRNA-miRNA相互作用预测精度。实验验证表明该模型在三个真实数据集上表现优异，为基因调控实验研究提供可靠工具。

  来源：Big Data Mining and Analytics

  时间：2026-01-19

• 基于嗅觉诱发EEG信号CWT变换与视觉Transformer的阿尔茨海默病早期检测新方法

  本研究针对阿尔茨海默病(AD)早期诊断困难、传统方法成本高且有创等问题，开发了一种基于嗅觉刺激脑电图(EEG)信号的新型诊断框架。研究人员通过连续小波变换(CWT)将EEG信号转换为时频图像，并采用视觉Transformer(ViT)模型进行分析，在患者水平分类准确率达到91.43%，显著提升了AD早期诊断的准确性与实用性，为神经退行性疾病的非侵入性筛查提供了新思路。

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2026-01-19

• 基于Transformer神经网络的TCXO驯服与保持技术研究：实现5G/6G通信的高精度低成本定时解决方案

  本刊推荐：针对温度补偿晶体振荡器(TCXO)在保持模式下精度不足的问题，研究人员开展了基于Transformer神经网络的软件定义TCXO(SD-TCXO)研究。通过自注意力机制建模频率漂移的长期依赖关系，实现了160 ns@1200 s的保持性能，较传统方法提升86.8%，满足ITU-T G.8273.2标准要求，为5G/6G通信网络提供了高性价比的定时解决方案。

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2026-01-19

• SGSPose：基于脉冲图神经网络与SE(3)等变学习的神经形态几何6D位姿估计新方法

  本文推荐一项解决复杂室内环境下6D相机重定位难题的研究。研究人员开发了名为SGSPose的新型架构，该架构创新性地融合了脉冲神经网络(SNN)的事件驱动特征编码、图神经网络(GNN)的关系推理以及SE(3)等变李代数优化技术。实验结果表明，该方法在7Scenes数据集上实现了亚米级的平移精度（误差降低超70%），旋转误差在8-21°之间，ADD-S Acc@0.5最高达0.962，显著提升了位姿估计的鲁棒性和能效，为机器人、AR等领域的精确空间感知提供了新思路。

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2026-01-19

• 神经网络在时序股价预测中的综合研究：模型演进、性能评估与未来展望

  本文针对传统方法在金融非线性时序数据预测中的局限性，系统综述了2015-2025年间基于神经网络的股价预测研究。作者将时序股价预测方法划分为NNs、RNNs、CNNs、Transformers四大类，深入分析了各类模型在不同市场条件下的性能表现，发现混合架构和注意力机制模型在波动市场中具有显著优势。该研究为金融时序预测领域提供了系统参考框架，并指明了融合外部信息与增强可解释性等重要发展方向。

  来源：Artificial Intelligence Science and Engineering

  时间：2026-01-19

• 基于梯度优化的自适应配点法PACMANN：提升物理信息神经网络在高维问题中的精度与效率

  本文针对物理信息神经网络（PINN）中配点分布对求解精度影响显著但现有自适应方法在高维问题中计算成本高的问题，提出了一种新型点自适应配点方法（PACMANN）。该方法通过利用损失函数梯度动态调整配点位置，使其向残差较大区域移动，从而在保证计算效率的同时显著提升了对高维偏微分方程正反问题的求解精度。研究表明，PACMANN在Burgers方程、Allen-Cahn方程、5维泊松方程和3维Navier-Stokes方程等多个基准问题上均优于现有方法，为复杂物理场建模提供了新思路。

  来源：Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

  时间：2026-01-19

• 基于能量正则化神经算子网络的深度能量方法失效机理分析与稳健框架构建

  本文针对深度能量方法在正向分析和逆向分析中存在的关键失效模式，首次系统揭示了其因数值积分不准确和变分形式未定义导致的发散与崩溃机理，并提出了一种集成有限元正则化和两阶段训练的EINO框架，通过理论证明和大量数值实验验证了该框架在固体力学和扩散问题中的卓越鲁棒性与准确性，为物理约束机器学习提供了可靠解决方案。

  来源：International Journal of Mechanical Sciences

  时间：2026-01-19

• 基于注意力增强深度生成对抗网络的单幅地图超分辨率重建方法CartoSR

  本文针对众源地图中空间分辨率低、细节丢失严重的问题，提出了一种融合局部判别学习（LDL）和生成对抗网络（GAN）的注意力增强型地图超分辨率重建模型CartoSR。该研究通过设计特征融合块（FFB）整合CNN的局部特征提取能力和ViT的全局依赖建模优势，结合像素级伪影识别机制，在CartoMark数据集上实现了2-3倍尺度下PSNR提升0.34-1.90dB的突破性进展，为地理空间信息深度挖掘提供了关键技术支撑。

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-01-19

• 用于平衡恢复的预测性扭矩辅助：一种针对膝关节外骨骼的任务级特征模型

  质心运动学特征结合延迟反馈模型实现膝关节扭矩110ms前瞻预测，补偿神经延迟，同步外骨骼助力减少肌肉激活并维持自然运动学。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-01-19

• 教师正念训练的心理效益受神经内分泌应激变化调节：一项随机对照研究

  本文探讨了教师正念训练计划（MBP）对心理健康的促进作用，并首次揭示其效果受个体神经内分泌应激（以晨间皮质醇峰值变化为指标）的调节。研究发现，参与MBP且晨间皮质醇下降显著的教师，在正念、职业自我关怀、教学效能感及满意度等方面改善更明显，且效果可持续至3个月后。该研究为个性化教师健康支持策略提供了生理学依据，强调需关注应激生理差异以优化干预效果。

  来源：Psychology in the Schools

  时间：2026-01-19

• 优化急性自发性脑出血管理：一项基于指南的质量改进试点研究

  本文推荐一项在梅奥诊所亚利桑那州分院开展的质量改进研究。针对急性自发性脑出血（ICH）管理中指南依从性不足的问题，研究人员实施了“Code ICH”标准化方案。结果表明，该方案显著提升了高血压治疗、抗凝逆转及重复影像学检查等关键指标的及时性，有效促进了国家急性ICH管理指南的临床落实，为改善患者预后提供了实践范本。

  来源：Mayo Clinic Proceedings: Innovations, Quality & Outcomes

  时间：2026-01-19

• 基于集合预报与灰狼优化算法的船舶气象多目标航线规划研究

  本研究针对传统船舶气象航线规划方法依赖确定性天气输入、易导致次优决策的局限性，提出了一种集成集合天气预报、神经网络燃料消耗预测与灰狼优化器（GWO）的多目标优化框架。通过融合实时船舶性能数据与贝叶斯超参数调优，实现了在不确定海洋环境下燃料消耗、到港时间与航线平滑度的协同优化。结果表明，该方法在保证到港时间偏差小于30分钟的同时，显著提升了燃油效率与航行安全性，为复杂海况下的智能航线决策提供了可靠支持。

  来源：Journal of Industrial Information Integration

  时间：2026-01-19

• 利用基于图像的机器学习技术研究中美洲和伊斯蒂莫-哥伦比亚地区的黑曜石来源

  黑曜石地质来源的CNN图像分类方法研究，通过标准照片训练评估多模型架构，验证了基于视觉特征的自动分类可行性，准确率达90%以上，为资源有限地区提供低成本替代方案。

  来源：Journal of Archaeological Science

  时间：2026-01-19

• 移动应用增强的认知行为疗法对大学生肠易激综合征的干预效果评估

  本研究针对大学生肠易激综合征(IBS)患者，开发并评估了一种结合移动应用的整合认知行为疗法(CBT)程序。研究通过为期8周的小组干预发现，CBT（含或不含移动应用）均能显著降低IBS-SSS评分、抑郁和学业压力，其中单纯CBT组短期效果更佳，而结合移动应用的APP组在16周随访时表现出更好的效果维持性。该研究为优化青少年慢性胃肠道疾病的心理行为干预提供了新思路。

  来源：Internet Interventions

  时间：2026-01-19

• 儿童髓内脊髓肿瘤手术后出现的脊柱畸形

  儿童低级别脊髓内肿瘤术后脊柱畸形风险因素分析，45例病例研究显示术前畸形、胸椎位置及脊髓空洞是主要风险因素，需结合矫形支架及融合手术干预。

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-01-19

• 青少年颅骨中无症状的巨大原发性尤文肉瘤：病例报告及文献综述

  报告1例15岁男性无症状巨大原发枕骨Ewing肉瘤，影像显示外硕骨侵蚀性mass伴颅外-颅内扩展，手术完整切除病理确诊，术后恢复良好无复发。

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-01-19

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