基于旋转不变神经点场的高效细粒度3D场景编辑研究 学术背景 在计算机视觉和图形学领域，从多视角图像中建模和渲染真实场景的新视角是一个核心问题。神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）近年来在生成高质量新视角合成结果方面展现出巨大潜力，并被认为有望取代传统的显式3D表示方法，如网格或体素。然而，尽管NeRF在渲染质量上表现出色，其在场景编辑方面的能力仍然有限。现有的可编辑NeRF方法在效率和细粒度编辑能力上存在明显不足，这限制了NeRF在创造性编辑和实际应用中的潜力。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于旋转不变神经点场（Rotation-Invariant Neural Point Fields）的编辑框架，旨在通过结合隐式NeRF表示和显式点表示的互补优势...

基于子空间增强超图神经网络的焦虑障碍识别与生物标志物检测研究 学术背景 焦虑障碍（Anxiety Disorders, ADs）是全球范围内常见的心理健康问题，影响约7.3%的人口。焦虑障碍患者通常表现出过度的恐惧、担忧以及相关的行为异常，这些症状严重影响了患者的社交功能和生活质量，同时也给家庭和社会带来了巨大的负担。焦虑障碍可以分为多种亚型，如广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交焦虑障碍（Social Anxiety Disorder, SAD）、恐慌症（Panic Disorder, PD）和特定恐惧症（Specific Phobia, SP）。尽管这些亚型在临床实践中通常通过观察进行诊断，但仍需通过生物标志物来区分患者与健康个体，以...

学术背景 在当今复杂网络系统中，状态估计（state estimation）是一个关键问题，尤其是在面对不确定性和噪声时。复杂网络通常由多个相互连接的节点组成，每个节点的动态行为可能受到非线性因素的影响。Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型因其能够有效捕捉不确定信息并描述复杂网络的非线性动态特性，在复杂网络建模中展现了显著优势。然而，传统状态估计方法通常需要详细的噪声统计特性，而在实际应用中，噪声往往是未知但有界的（unknown but bounded, UBB）。集员估计（set-membership estimation, SME）方法在这种情况下提供了一种新的解决方案，它能够在没有精确噪声统计信息的情况下，提供确定的误差边界。 本研究旨在探讨T-S模糊复杂网络（TSFCNs）...

四足机器人应用的柔性步态传感器研究 背景介绍 随着机器人在日常生活和工业生产中的广泛应用，尤其是在需要标准化、持久性和重负荷操作的场景中，智能机器人的发展逐渐成为趋势。然而，机器人在复杂环境中的操作仍面临诸多挑战，例如救援任务、自动化物流、自主运输和智能家居等领域。这些机器人需要理解其工作环境并自主操作，而机械运动的稳定性是其中的关键因素。传统的稳定性保障方法包括使用精确的传感器来监测姿态和环境，并结合复杂的控制系统来调整运动。然而，随着应用场景的复杂化，现有的传感器技术已无法满足需求，特别是在不规则地形和障碍物导航方面。 为了应对这些挑战，研究人员开始探索新型传感器技术，尤其是能够同时检测压力和振动的柔性传感器。这类传感器可以模仿生物机械感受器的功能，帮助机器人更好地感知外部环境。本研究提...

基于机器学习的肿瘤临床试验结果泛化性评估研究 学术背景 随机对照试验（Randomized Controlled Trials, RCTs）是评估抗癌药物疗效的黄金标准，但其结果往往难以直接推广到真实世界中的肿瘤患者。RCTs通常采用严格的入组标准，导致研究人群与真实世界的肿瘤患者群体存在显著差异。此外，RCTs中可能存在与患者预后风险相关的选择偏倚，进一步限制了试验结果的泛化性。为了解决这一问题，研究者们开发了名为TrialTranslator的框架，通过机器学习模型对真实世界中的肿瘤患者进行风险分层，并模拟RCTs，以系统评估试验结果的泛化性。 该研究旨在回答以下问题：真实世界中的肿瘤患者是否能够从RCTs中报告的生存获益中获益？不同预后风险的患者群体在生存时间和治疗获益方面是否存在显著...

随着全球老龄化问题的加剧，神经退行性疾病（如阿尔茨海默病，Alzheimer’s Disease, AD）的发病率逐年上升。大脑老化（Brain Aging, BA）是神经退行性疾病的重要风险因素之一，但其与生理年龄（Chronological Age, CA）并不完全一致。传统的大脑老化评估方法主要依赖于DNA甲基化时钟，然而，这种方法无法直接反映大脑组织的老化情况，因为血脑屏障（Blood-Brain Barrier）将血液中的细胞与脑细胞分隔开来。因此，如何通过非侵入性手段准确评估大脑老化速度（Pace of Brain Aging, P）成为了一个重要的研究课题。 本研究旨在通过深度学习技术，利用纵向磁共振成像（Longitudinal MRI）数据，开发一种能够量化大脑老化速度的模...