• 周末使用系统性异维A酸来维持痤疮缓解：一种新方法

  口服异维A酸是治疗结节性痤疮的一种高效手段，但其治疗后复发率可达60%，这促使医学界对长期维持治疗方案展开研究。在治疗过程中，患者常常面临药物副作用、治疗依从性以及后续维持治疗选择的挑战。因此，本研究旨在比较两种12个月的维持治疗方案：周末口服异维A酸和间歇性使用外用阿达帕林凝胶，以评估它们在预防痤疮复发方面的效果与耐受性。研究纳入了60名患有中重度面部痤疮的成年人，他们均在治疗阶段接受了异维A酸治疗，随后被随机分配至三个维持治疗组。其中，A组患者在达到120–150 mg/kg的累计剂量后，改用间歇性外用阿达帕林凝胶；B组患者则在达到相同剂量后，改用周末口服异维A酸；C组患者则是在痤疮完全消

  来源：Journal of the Egyptian Women's Dermatologic Society

  时间：2025-10-08

• 某医疗机构11年间颅缝早闭诊疗方法的演变

  摘要通俗语言总结 背景： 范德沃德综合征（Van der Woude syndrome）表现为严重的唇裂和腭裂症状。传统上，单侧唇裂的严重程度与裂口的宽度相关。本文重点研究了范德沃德综合征患者中单侧唇裂的特征，特别是唇部的侧向部分。 方法： 这是一项回顾性观察研究，研究对象为在澳大利亚墨尔本皇家儿童医院、英国纽卡斯尔皇家维多利亚医院或巴西圣保罗梅尼诺耶稣市立医院接受治疗、被诊断为范德沃德综合征且伴有单侧唇裂和腭裂的患者。根据墨尔本分类标准（Melbourne Classification），对这些患者的影像资料进

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2025-10-08

• 低收入至中等收入国家的颅骨成形术方法与结果：一项系统评价

  颅骨修补术（Cranioplasty）是一种用于修复颅骨缺损或畸形的外科手术，其适应症广泛，包括创伤性脑损伤、肿瘤切除、先天性异常以及感染等。该手术的核心目标是恢复颅骨的保护功能，改善患者的外观，并可能提升神经功能。在医学实践中，材料的选择是决定手术效果和患者预后的重要因素。然而，对于低收入和中等收入国家（LMIC）的患者而言，由于资源有限和经济压力，手术方法和材料的选择常常受到显著影响。在本研究中，系统回顾了全球范围内关于颅骨修补术的技术和结果，特别是针对LMIC的情况。通过遵循PRISMA指南，研究团队在PubMed、Embase和Cochrane数据库中搜索了相关文献，最终纳入了18项研

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2025-10-08

• 触发式肌电图在儿童脊柱畸形手术中用于评估椎弓根螺钉放置情况：这种方法有用吗？

  摘要 通俗语言总结 研究设计 这是一项前瞻性队列研究。 研究目的 旨在探讨脊柱MRI检查结果的变化与年轻腰痛（LBP）患者四年内残疾状况变化之间的关联。 背景数据概述 脊柱MRI检查结果会随时间发生变化，有些会稳定、改善或恶化，这些时间上的变化可能有助于理解其与腰痛的因果关系。时间变化在临床上的重要性还可能取决于变化的数量、严重程度以及发生的位置。 研究方法

  来源：Spine

  时间：2025-10-08

• 术前影像学预测术后C5神经麻痹的结果：MRI与放射影像学检查方法的比较研究

  摘要 通俗语言总结 研究设计 这是一项回顾性队列研究。 研究目的 旨在评估青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者在接受后路脊柱融合术（PSF）后首次术后门诊检查时进行的常规全长脊柱X光检查是否会影响是否需要再次手术（UPROR，即Return to the Operating Room）的决定。 背景数据概述 尽管越来越多的证据表明这些影像检查结果很少改变临床治疗方案，但在AIS患者

  来源：Spine

  时间：2025-10-08

• 即刻混合乳房重建：采用胸前植入物和胸后脂肪移植的双平面技术

  摘要 通俗语言总结 引言： 研究表明，纳米脂肪含有多种生长因子、抗炎介质和脂肪源性干细胞，这些成分可能对伤口愈合过程有显著促进作用。然而，目前支持其临床应用的证据仍然有限。本研究旨在通过比较纳米脂肪处理组与未处理组的伤口愈合情况，来评估纳米脂肪在腹部整形手术中的效果。 方法： 本研究采用分组伤口模型，进行了一项前瞻性、双盲、随机对照试验。每个伤口被分成纳米脂肪处理组和非纳米脂肪对照组。纳米脂肪按照标准化剂量沿伤口边缘注射。

  来源：Plastic and Reconstructive Surgery

  时间：2025-10-08

• 基于社区信息的新媒体知识转化方法：旨在消除肯塔基州路易斯维尔市普通人群和医疗保健提供者对艾滋病病毒（HIV）的污名化现象——临床简报

  摘要通俗语言总结背景：心血管疾病是肾移植受者发病和死亡的最常见原因。在肾移植前通常需要进行冠状动脉疾病筛查，但除了复杂冠状动脉疾病外，冠状动脉干预并未被证明具有益处。发现严重冠状动脉疾病的可能性以及常规移植前筛查的益处尚不确定。方法：我们进行了系统评价和荟萃分析。通过检索Medline和Embase数据库，找到了1998年至2024年间发表的关于移植前筛查结果的研究论文。主要终点是检测到需要AHA 1级血运重建指征的严重冠状动脉病变的频率：a) 左主干狭窄超过50%；或b) 移植前筛查时射血分数低于35%的多支血管疾病。次要终点包括检测到多支血管疾病的频率、近端左前降支（LAD）疾病的频率，以

  来源：Journal of the Association of Nurses in AIDS Care

  时间：2025-10-08

• AGU：自适应梯度反学习方法，用于高效实现机器模型的“遗忘”（即从数据中移除过时的模型信息）

  在当今数字化时代，随着机器学习技术的快速发展，数据隐私保护问题日益受到关注。特别是在涉及用户数据的系统中，如银行、医疗和个性化推荐系统，用户可能希望删除其数据以保障隐私安全。这种需求催生了“被遗忘权”（Right to be Forgotten, RTBF）这一概念，它要求机器学习系统能够有效地移除特定数据的影响，同时保持模型整体性能。本文介绍了一种名为“自适应梯度遗忘”（Adaptive Gradient Unlearning, AGU）的新算法，它通过计算参数级别的梯度敏感性评分，从而实现高效的数据遗忘，同时保证模型的实用性。### 研究背景随着用户隐私保护意识的提升，相关法律法规如《通用

  来源：Intelligent Systems with Applications

  时间：2025-10-08

• 采用级联生物精炼技术从高产森林作物（如小榆树）中提取半纤维素、木质素、纤维素和纳米纤维素，以用于多种工业应用

  植物在生长过程中常常面临反复的低温胁迫，这种胁迫不仅影响其生理活动，还可能对其生存构成威胁。本研究通过多组学方法，探索了两种烟草品种在种子阶段经历低温预处理（SC）与未预处理（CK）后，其在五片真叶和一个中心芽阶段对低温胁迫的复杂响应机制。研究对象为冷胁迫抗性较强的NC102品种和敏感的PVH06品种。结果显示，经过种子阶段低温预处理的NC102表现出最强的抗寒能力，其相对含水量是CK组的1.06倍。此外，超氧化物歧化酶（SOD）和过氧化氢酶（CAT）的活性分别增加了25%和42%，脯氨酸含量则提高了50%。与此同时，过氧化氢和丙二醛的含量分别下降了23%和12%。这表明种子阶段的低温预处理显

  来源：Industrial Crops and Products

  时间：2025-10-08

• 一种用于肝脏疾病分类和检测的焦点损失与序列分析方法

  肝病是一种全球范围内的重大健康挑战，其准确和及时的诊断对于改善患者健康至关重要。随着医学技术的进步，人工智能和深度学习技术在医疗诊断中的应用逐渐增多，其中，深度学习模型在处理复杂的医学数据和提取关键特征方面展现出巨大潜力。本文提出了一种名为AFLID-Liver的新型深度学习模型，该模型结合了注意力机制、长短期记忆网络（LSTM）和焦点损失（Focal Loss）三种关键技术，旨在提高肝病分类的准确性和鲁棒性，特别是在处理数据不平衡问题上具有显著优势。AFLID-Liver模型通过注意力机制能够聚焦于最相关的数据特征，从而提升模型的表达能力和分类效果。同时，LSTM网络可以捕捉医学数据中的潜在

  来源：Healthcare Analytics

  时间：2025-10-08

• 通过“结构从运动中获取”（Structure-from-Motion）的水下摄影测量技术，能否描绘出砾石床表面的地形特征？

  在现代水文学和地貌学研究中，对河流床面的高精度三维地形测量具有重要意义。这种测量不仅可以帮助我们理解水流与床面之间的相互作用，还能为河流的演变、沉积物输移以及生态系统的动态变化提供关键数据。传统的测量方法往往受到设备限制和环境条件的影响，难以实现高分辨率和大范围的实时监测。因此，近年来，科学家们越来越多地采用Structure-from-Motion（SfM）光度测量技术，以获取高质量的三维地形数据。这项技术通过分析多张照片中的特征点，重建出物体的三维结构，已经被广泛应用于陆地环境的地形建模。然而，将其应用于水下环境，尤其是具有复杂床面结构的砾石床河流，仍然是一个充满挑战的研究领域。通过水体的

  来源：Geomorphology

  时间：2025-10-08

• 通过最小距离方法对泊松模型进行最优的经验贝叶斯估计

  摘要 Robbins估计量是实证贝叶斯文献中用于泊松模型最著名且应用最广泛的估计方法。一方面，最近的研究表明，该方法在各种非参数先验类别下，就遗憾值（即与知道真实先验的贝叶斯最优估计量相比的超额风险）而言是最小最大最优的。另一方面，实践中也早已认识到，Robbins估计量缺乏贝叶斯估计量所具有的理想平滑性和单调性，并且很容易受到那些之前很少被观测到的数据点的影响。基于最小距离法，我们提出了一套实证贝叶斯估计量，包括传统的非参数最大似然估计量，这些估计量在多种合成数据和真实数据集中的表现都优于Robbins方法，并且在最小最大遗憾值方

  来源：Information and Inference: A Journal of the IMA

  时间：2025-10-08

• 使用MA-WD-PDC方法处理中质和重质原油的可行性：通过ICP OES技术在ppb级别测定碱性和碱土元素

  摘要 通常认为原油样品是难以处理的复杂基质。在这项研究中，我们探讨了一种新的微波辅助湿法消化（MA-WD）方法，该方法采用加压消化腔（PDC），旨在提高中密度至超重原油（美国石油学会API重力值9.40至28.9）的消化效率。对MA-WD-PDC方法的以下操作参数进行了优化：i）样品质量，ii）硝酸（HNO₃）的体积，iii）加热程序，以及iv）辐照时间。仅使用9毫升硝酸，MA-WD-PDC方法就能成功消化1200毫克原油，消化效率超过94%。通过电感耦合等离子体光学发射光谱法（ICP OES）测定了碱金属和类碱金属元素。由于消化产

  来源：Bulletin of the Chemical Society of Japan

  时间：2025-10-08

• 即插即用的动态优化技术，用于三维高斯分布的生成

  近年来，三维（3D）资产生成技术取得了显著进展，尤其在生成效率方面，推动了其在创意产业和关键任务领域（如自动驾驶系统）的应用。目前，3D资产生成主要依赖于Score Distillation Sampling（SDS）方法，从二维（2D）扩散模型中提取3D先验知识。虽然这种方法能够生成高质量的3D资产，但其生成过程较为耗时。相比之下，近期一些方法采用3D高斯点云（Gaussian Splatting）进行图像渲染，虽然提升了生成速度，但在细节表现和结构完整性方面有所妥协。因此，如何在生成速度和质量之间取得平衡，成为当前研究的一个重要方向。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的3D高斯生成框架，该

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 利用混合机器学习方法预测膨胀土的压缩指数

  膨润土土壤因其水分引起的体积变化，对地质基础设施的设计、施工和维护提出了重大挑战。尽管对膨胀行为的研究已取得进展，但压缩指数（Cc）作为衡量土壤压缩性的关键指标，却较少受到关注。传统的Cc值通常通过耗时且昂贵的固结试验来获得，而基于普通粘土推导的实证方程可能无法为膨润土提供可靠估计。为了解决这一问题，本研究开发了七种基于五种算法的机器学习模型，用于根据常规实验室测试中可获取的土壤特性估算膨润土的Cc值。研究利用了由60年来的世界范围出版文献汇总而成的238个膨润土样本的全面数据集，对模型进行训练和验证。其中，基于牛顿-拉夫森优化器优化的极限梯度提升（NRBO-XGBoost）模型表现最佳，测试

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 通过特征共享和交集筛选技术提高番茄采摘的精确度

  番茄作为一种重要的经济作物，广泛种植于全球各地。快速且精确的采摘点定位是实现番茄采摘自动化过程的基础。为了解决这一问题，我们开发了一种轻量级的双任务网络，该网络基于YOLOv10（You Only Look Once）架构。网络主干采用了ADown模块以提高下采样效率，检测颈部使用了基于跨尺度特征融合的CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module），而分割颈部则采用了模拟退火自适应拼接（SAAC）以实现特征融合。此外，还使用了条件受限的匈牙利算法来匹配成熟番茄与其对应的花托。提出了两种定位技术：局部骨架线拟合和边界交点筛选。在局部骨架线拟合中，通过扩展花托检测框

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 基于级联框架的概率机器学习方法，用于在轴向压缩作用下对矩形混凝土填充钢管柱的失效模式进行鲁棒分类并估算其承载能力

  本研究提出了一种先进的概率机器学习（ML）框架，用于预测矩形混凝土填充钢管（CFST）柱的失效模式和轴向承载能力。该框架特别关注了分类不平衡和预测不确定性这两个关键挑战。通过构建一个包含597个实验样本的全面数据集，研究者对特征选择过程进行了严格处理，以优化机器学习模型的应用效果。在模型开发方面，研究团队采用了三种不同的机器学习方法：一种确定性方法（随机森林）和两种概率模型（高斯过程和自然梯度提升，NGBoost）。这些模型的引入旨在提高预测的准确性和可靠性，同时为结构设计提供更加科学和严谨的依据。面对分类不平衡的问题，尤其是在失效模式分类中，研究者采用了一种混合重采样策略，结合了合成少数过采

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 一种基于深度学习和动态煤炭流动特征切分的模糊决策方法，用于确定破碎站卸料指令

  在当前的工业生产环境中，露天煤矿的开采和运输已经成为煤炭产业的重要组成部分。随着技术的进步，开采效率不断提高，然而，破碎站的卸料过程仍然依赖于人工指令，这种传统方式在实际操作中存在诸多问题。本文的研究目标是通过引入智能化技术，提高破碎站卸料过程的效率和安全性，减少人为操作带来的不确定性，从而推动露天煤矿的智能化发展。露天煤矿的开采通常采用半连续生产系统，这一系统涉及多种设备的协同作业，包括电铲、矿用自卸卡车、破碎站以及带式输送机。在这一过程中，电铲负责将开采出的原煤装载到自卸卡车上，卡车则将煤运输至破碎站。破碎站的操作人员需要通过监控视频来判断煤仓的状态，并通过对讲机或手动控制交通信号灯来指挥

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 一种基于纳什均衡的成本效益高的分配方法，用于分布式机器人网络中多个机器人的任务分配

  在精密制造和微装配等高精度任务中，平行机构因其卓越的运动精度而受到广泛关注。这类机构通常由多个连杆组成，能够实现高度灵活的运动控制，从而满足复杂操作的需求。然而，在实际应用中，运动精度不仅受到机构结构设计的影响，还可能受到多种不确定性因素的干扰，例如几何误差、驱动输入误差以及关节间隙等。这些因素会直接影响机构在执行任务时的轨迹质量，进而影响其完成任务的可靠性。因此，研究如何在轨迹规划过程中考虑运动精度，是提升平行机构在高精度任务中性能的关键。本文以一种具有（6+3）自由度的运动冗余平行机构（KRPM）为研究对象，探讨了如何在轨迹规划中考虑运动精度。运动冗余是平行机构中一种重要的特性，它指的是机

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

• 一种结合自适应高斯短时傅里叶变换（Adaptive Gaussian Short-Term Fourier Transform）和Mamba框架的股票价格预测方法

  在精密制造和微装配等高精度任务中，平行机构因其卓越的运动精度而受到广泛关注。然而，实际应用中，这些任务往往受到多种不确定因素的影响，从而对轨迹的运动精度构成挑战。因此，研究如何在轨迹规划过程中考虑运动精度，成为提升平行机构在高精度任务中可靠性的关键。本文围绕这一主题，以一种具有（6+3）自由度的运动冗余平行机构（KRPM）为研究对象，系统探讨了在考虑运动精度的轨迹规划方法，并通过数值模拟和实验验证其有效性。运动冗余的平行机构通常具备比所需自由度更多的运动能力，这使得其在复杂任务中具有更高的灵活性和适应性。然而，这种冗余特性也带来了新的挑战，尤其是在误差分析和轨迹规划方面。传统的轨迹规划方法主要

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-10-08

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