本研究开发了一款名为SenseToKnow的手机App，通过摄像头、触觉传感器和人工智能技术，客观评估3-8岁儿童的自闭症相关行为。结果发现：该工具能准确识别自闭症儿童（无论是否同时患多动症ADHD），但无法区分单纯ADHD儿童与普通儿童，说明它专门捕捉的是自闭症特征，而非注意力问题。

本文开发了一种名为MembraneBERT的人工智能模型，专门用于从科研论文中自动提取膜材料及其气体分离性能数据，准确率达84%以上，为新材料研发提供高效、可靠的数据支持。

本文系统回顾了62项利用电子病历（EHR）结合自然语言处理（NLP）技术开展精神分裂症等精神病研究的工作。研究发现：目前多数方法仍基于传统词典或机器学习，尚未应用生成式大模型；主要用途是提取症状信息，但临床实用性证据不足，且结果难以推广到其他医疗系统。

本文提出一种新型人工智能模型（AGR-DCRL），能更准、更快、更省资源地预测农作物产量。它融合物联网监测数据（如天气、土壤、农药使用）与智能算法，自动填补数据空缺、剔除异常值、筛选关键影响因素，并通过多分类预测给出产量等级结果。相比传统深度学习方法，该模型准确率提高4%，误差降低69%，预测速度快20%。

全球超10亿人的肝脏正悄悄堆积脂肪，引发炎症、肝细胞损伤和纤维化，即脂肪肝病——影响约30%的成年人。该病早期无症状，常被忽视，但若及时发现，多数损伤可逆转。人工智能（AI）正被用于分析常规体检数据（如血液检查、胸片），帮助医生更早识别高风险人群，避免晚期肝衰竭和昂贵治疗。

视网膜母细胞瘤蛋白（Rb）不仅是经典的抑癌因子，还能在CDK4/6抑制剂作用下被激活，进而促进雌激素受体（ER）靶基因表达。这一‘双面’作用既可增强内分泌治疗效果，也可能在耐药突变肿瘤中削弱CDK4/6抑制剂疗效。

香港大学黄明欣教授团队研发出一种新型不锈钢SS-H₂，能在电解海水制取‘绿氢’的高腐蚀、高电压环境下稳定工作，性能媲美钛材但成本大幅降低，为大规模低成本绿氢生产提供新可能。

近700年来，欧洲最严重的连发性特大洪水发生在1342–1343年：两年内共发生16次重大洪灾，其中4次重现期达500–1000年。这一罕见洪灾序列造成大量人员伤亡、基础设施损毁和粮食危机，并推动了欧洲防洪理念与工程的革新。研究指出，火山喷发与北极海冰消退可能是主因。

NASA正联合多家商业公司推进月球基地建设：2029年前将实施20多次无人月球着陆，运送科学设备、测试新技术、铺设基础设施。这些任务为未来载人登月和长期驻留奠定基础，标志着人类迈向可持续月球存在的关键一步。

本研究发现，结直肠癌中的一类免疫细胞——肥大细胞，并非单纯‘好’或‘坏’，而会随肿瘤发展‘变身’：从正常组织中的前体状态，转变为促进肿瘤生长、削弱免疫攻击、改变血管通透性并重塑肿瘤微环境的‘促癌型’肥大细胞。这一发现为靶向肥大细胞治疗结直肠癌提供了新思路。