摘要：本文综述了机器学习在脑影像数据分析中的应用进展，重点探讨其在针刺神经机制研究中的转化潜力。研究表明，集成学习与深度学习模型在脑肿瘤分类、卒中预测等任务中展现出优越性能，而特征选择与可解释AI技术（如SHAP、LIME）有效提升了模型的临床适用性。针对针刺研究面临的个体响应异质性挑战，提出需构建融合多模态脑影像与中医证候要素的预测框架，并强调标准化数据采集、稳健特征工程和透明决策机制的重要性。

本文综述了静电纺丝技术在光电功能材料制备中的应用进展。该技术通过高压电场制备纳米纤维，具有高比表面积和结构可控性，适用于光伏、光催化等领域。研究重点包括工艺参数调控、半导体氧化物纳米纤维在光伏器件中的应用，以及掺杂与异质结构设计提升光催化活性。静电纺丝制备的ZnO等材料展现出优异的电子传输性能，但存在产量低、稳定性不足等瓶颈。未来需发展原位表征和人工智能优化工艺，推动产业化应用。该技术为光电材料开

本文综述了目标检测算法在家禽养殖智能化管理中的应用进展。随着深度学习技术的发展，Faster R-CNN、YOLO等目标检测算法在个体识别、数量统计、行为分析和健康监测等关键任务中展现出显著优势。研究发现，这些算法可有效解决传统人工巡检效率低、主观性强的问题，但面临数据获取成本高、模型泛化能力不足及边缘部署等挑战。当前研究通过多源传感器融合、数据增强、迁移学习等技术进行优化，并对比了不同算法在性能

本研究系统考察长期暴露于回音室环境对个体观点极化的影响及其潜在心理机制。共纳入5项研究，涵盖美国、亚洲地区及数字平台用户，研究对象主要为长期接触社交媒体的成年人。研究普遍采用实验或纵向设计，基于实证数据并结合心理学理论进行分析。结果显示，长期回音室暴露与观点极化呈正向关联，尤其在政治与社会议题中更为显著。潜在心理机制包括确认偏差、社会认同、认知失调及焦虑驱动的认知闭合需求。多项研究指出算法推荐强化

光伏发电系统在部分遮阴条件下呈现多峰功率特性，传统最大功率点跟踪(MPPT)方法面临挑战。本文综述了全局柔性功率点跟踪(GFPPT)技术的研究进展，重点探讨了数值优化算法(如割线法、牛顿法)和元启发式算法(蚁群优化、灰狼优化等)在复杂工况下的应用性能。研究表明，混合架构如GWO-P&O融合策略展现出兼顾速度与鲁棒性的优势。然而，当前研究仍存在算法部署障碍、评估体系缺失等问题。未来发展方向包

随着人工智能技术的迅速发展，特别是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言生成能力上的突破，社交机器人（social bots）已从早期简单的脚本驱动程序演变为具备类人语言表达能力和行为策略的智能代理。这类基于 LLM 的社交机器人正在社交媒体平台上扮演日益关键的角色，不仅参与日常互动，更深度介入公共议题的讨论与引导。它们通过模拟真实用户的语言风格、情感表达

脑卒中康复AI评估技术研究综述 摘要：脑卒中康复评估正经历从传统量表向AI驱动技术的转型。研究表明，机器人辅助系统（如Bui等开发的运动评估工具）和多模态数据分析显著提升了评估的客观性和精确度。AI技术在运动功能量化（Yeh等）、影像分析预测（Kopalli等）及远程监测（可穿戴设备）方面展现出优势，可捕捉传统方法难以识别的微小变化。然而，临床转化面临认知障碍患者适用性（Bui等）、数据隐私和伦理

精准营养与数字表型在糖尿病管理中的应用进展 本综述系统分析了2017-2025年发表的10篇文献，聚焦精准营养与数字表型技术在2型糖尿病干预中的整合应用。研究显示，基于基因组学、代谢组学的个性化营养方案结合可穿戴设备、AI平台等数字健康工具，可显著提升糖尿病管理的个体化水平与干预依从性。亚洲地区（特别是中国和南亚）的相关研究日益增多，表明该范式在糖尿病高发区域具有重要应用前景。当前研究多处于理论构

股骨转子间骨折（ITF）是老年人群常见的髋部骨折，发病率随老龄化加剧而上升。治疗主要采用内固定（如PFNA髓内钉）和关节置换（半髋/全髋）。研究表明，PFNA在手术创伤和效率上占优，而关节置换在长期功能恢复和降低再手术率方面表现更佳。内固定失败后多采用转换性关节置换，Huang等提出的假体选择分类系统可有效降低并发症。未来需加强个体化治疗、人工智能辅助和大数据研究，以优化临床决策。总体而言，治疗策

摘要：本文系统综述了哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程在最优控制中的渐近稳定性研究进展。HJB方程作为非线性系统动态优化的核心工具，其解析解通常难以获得。近年来，自适应动态规划和神经网络逼近等方法被用于求解HJB方程，通过Lyapunov理论证明了闭环系统的渐近稳定性。研究重点包括：1）ADP框架下未知非线性系统的数据驱动控制；2）事件触发机制提高计算效率同时避免Zeno行为；3）输入约束和模型