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World File Search System研究热点
评论文章机器人控制的非侵入式人机界面方法和应用：过去、现在和未来
本研究旨在探索已广泛应用于各个领域，特别是在机器人控制领域的非侵入式人机交互方法。为了深入了解方法的发展，本文采用“知识图谱”（MKD）来寻找该领域的研究热点以展示未来的潜在发展。通过文献综述，本文发现自 2010 年初机器学习、深度学习和传感技术的快速发展以来，用于机器人控制的非侵入式 BCI 技术的研究发生了范式转变。这项研究进一步提供了趋势分析，即数据驱动方法与优化算法和人机感知驱动方法的结合将成为未来机器人控制非侵入式方法发展的关键领域。基于以上发现，本文为医疗保健、机器人系统和媒体等相关领域提供了非侵入式 HCI 方法的潜在发展途径。
基于纳米平台的鼻咽癌多模态光学成像及联合光疗综述
摘要：鼻咽癌是全球范围内发病率较高的头颈部恶性肿瘤，尤其在我国南方地区发病率较高。纳米粒子与光诊疗技术是实现鼻咽癌同步诊断、实时监测和精准治疗的综合策略，以其独特的无创优势在肿瘤诊疗领域展现出巨大潜力。国内外许多研究团队将纳米靶向药物应用于光学诊疗技术，对鼻咽癌进行多模态成像和协同治疗，成为研究热点。本文旨在介绍基于纳米平台的鼻咽癌光诊疗技术的最新进展，阐述基于纳米平台的光学成像策略和治疗方式的应用，包括荧光成像、光声成像、拉曼光谱成像、光动力治疗和光热治疗，以期为鼻咽癌诊疗的进一步研究和发展提供科学依据。关键词：鼻咽癌，光学成像，光疗，纳米粒子
特刊 - 水晶
大规模储能，消费电子设备和电动汽车的快速开发提出了对电化学能源存储设备的能量密度的高度要求，这使高特异性能电池成为当前的研究热点。在大规模储能中，具有高能量密度的可再生能源的输出对于支持智能电网的开发至关重要。运输部门，尤其是电动汽车行业，严重依赖高特异性电池来扩大行驶范围，减少充电时间并提高整体车辆效率。同时，在消费电子中，对具有较长循环寿命和尺寸较小的电池的需求正在推动电池技术的持续开发。本期特刊旨在作为一个平台，以从世界各地收集尖端研究并促进高特异性电池的创新开发。通过促进学术交流与合作，我们希望加快在高能量电池中的技术突破，并将研究结果转化为各个行业的实际应用。
社论：小儿感染中的病毒和免疫反应
儿童中许多传染病的发生与初始病毒感染直接相关，而对病毒感染的免疫反应则导致了随后的病理生理变化（Getts等，2013）。儿童在对病毒的敏感性以及他们引起的免疫反应的种类方面有很大不同（Prendergast等，2012）。婴儿在暴露于不同环境时通常代表关键窗口，病毒感染可以调节免疫细胞的成熟度，甚至可以重塑其免疫系统的功能（Renz和Skevaki，2021）。这意味着先天免疫在从新生儿到成年人的发育过程中演变（例如Schreurs等，2021），例如，干扰素反应较弱，可以解释其对病毒感染的敏感性的增加。在其中，一种非常典型的疾病是胆道闭锁（BA）。ba被认为是病毒诱导的自身免疫性疾病（Mack，2007），其中病毒感染，尤其是轮状病毒，通常被视为发病机理中的发起剂。已知，发现NK细胞的激活以年龄依赖性的方式被炎性细胞因子上调（Sundstrom等，2007）。随着NK细胞随着小鼠的年龄的增长而增加的活化，它们会在轮状病毒感染的胆管细胞上增加细胞毒性，从而导致持续性胆道损伤并导致BA（Qiu等，2014）。另一方面，成年NK细胞在感染后不久消除了轮状病毒感染的胆管细胞，从而阻止了这种情况下胆管中持续的轮状病毒感染。Russo等。除了BA外，还具有类似的免疫细胞成熟模式的儿童中还有其他一些病毒感染疾病。因此，儿童免疫细胞成熟与病毒感染之间的特殊关系需要将来深入研究。在这个主题研究主题中，向读者提供了5项高质量的原始研究。作者从不同角度研究了病毒感染后儿童免疫功能变化的特征，治疗方法和证据，并向读者指出了未来的研究热点。尽管Covid-19在过去三年中已成为研究热点，但儿童Covid-19感染的发生率低于成年人的原因仍然不清楚。尤其是，关于COVID-19的儿童的T细胞反应知之甚少。提供了一种新的观点，即不同CD4 +
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
近十年新生儿 MRI 脑神经影像学研究的全球趋势：文献计量分析
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来，对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点，尤其是磁共振成像（MRI）非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用（1,2）。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程，而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息（3-5）。通过阅读专业文献，可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势，从而帮助科研人员预测未来的研究趋势（6-11）。因此，本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析，并评估该领域的研究热点和现状。
开发电池供电的电力城市旅游总线系统的最佳设计和操作算法
摘要：基于相变的冷却和加热的锂离子电池的热管理系统已成为流行的研究主题。但是，相变材料的低导热率，较高的电阻，高温和低温适应性以及基于相变的热失控机理和轻巧设计基于材料的系统。本文的目的是基于迄今为止的相变材料对锂离子电池的热管理系统进行全面出版物的宏观文献计量审查。从2006 - 2022年期间，从科学核心收集数据库中检索了583个相关出版物。通过可视化软件vosviewer进行了一项文献计量研究。这些发现源自年度出版物趋势，地理和机构分布，作者及其协作网络，关键字网络分析以及对高度引用的出版物的分析以及参考共同引用分析。这些发现提供了对领域研究热点的演变的全面概述，并可以帮助希望在领域工作的研究人员快速掌握研究边界和整体情况。此外，总结了对未来工作的一些建议。
相关眼病
甲状腺相关眼病（TAO）是一种与甲状腺功能障碍密切相关的自身免疫性疾病，是成人眼科中一种具有挑战性的疾病。其临床表现复杂多样，病情进展可导致突眼、复视、暴露性角膜炎、角膜溃疡、压迫性视神经病变，导致不可逆的视力损害甚至失明。传统的TAO治疗方法包括糖皮质激素、免疫抑制剂和放射治疗，但往往存在局限性和副作用，使该疾病成为眼科的一大难题。因此，开发新型靶向药物成为解决TAO发病机制的研究热点。目前，teprotumumab、tocilizumab等一系列新型靶向药物已成功研发，在消炎和治疗该疾病方面显示出显著的疗效。此外，在TAO体外模型中发现的一些候选药物和分子靶点也展现出了良好的应用前景，本文简要综述了未来临床治疗的潜在新策略以及TAO新药疗法的进展。
合成生物学的伦理和社会见解
合成生物学作为一门革命性的生物科学和技术，其影响已从自然科学扩展到人文社会科学领域，为社会带来了生物安全、生物安保和伦理问题。本研究旨在利用知识图谱和文献计量学方法，阐述合成生物学领域在哲学、伦理和社会科学领域的知识基础和研究前沿。我们收集并分析了 1982 年至 2021 年 Web of Science 核心合集的社会科学引文索引和艺术与人文引文索引中的文献记录，以阐明合成生物学哲学、伦理和社会研究的知识结构。本研究概述了合成生物学治理、哲学和伦理关注以及相关技术的研究热点。本研究为相关人员和研究人员跟踪这一新兴学科和技术的进展、了解该领域的前沿思想和未来形态提供了线索和启示，在后疫情时代具有更大的意义。
S 3 LRR：联合判别子空间识别和半监督脑电情绪识别的统一模型
摘要：基于脑电数据的情绪识别一直是学术界和工业界的研究热点，为实现和谐的人机交互奠定了坚实的基础。但现有研究大多直接对脑电特征进行分类，或者采用“特征变换+分类”的两阶段范式进行情绪识别。前者通常无法获得理想的效果，而后者则不可避免地打破了特征变换与识别之间的联系。在本文中，我们提出了一个简单而有效的模型——半监督稀疏低秩回归（S3LRR），将判别子空间识别和半监督情绪识别统一在一起。具体而言，S3LRR 通过将最小二乘回归（LSR）中的投影矩阵分解为两个因子矩阵来表示，从而完成判别子空间识别并将子空间脑电数据表征与情绪状态联系起来。在基准SEED_V数据集上的实验研究表明，S3LRR联合学习机制使得情绪识别性能得到较大提升。