中国新生儿数量降至不足900万，面临人口危机。历史上，中国曾占全球新生儿的30%，现降至7%。出口导向的工业化模式导致生活成本高和生育意愿低。应转型提升民生、补贴育儿、改善就业环境，构建公平的社会支持体系，实现可持续发展。

本研究解决了胎儿和新生儿MRI数据标注数据集稀缺及隐私问题的挑战。我们提出了一种新的扩散模型框架Fetal

本研究探讨了缺氧缺血性脑病（HIE）对新生儿的影响及预后挑战，并推出了波士顿新生儿脑损伤数据集第二版（BONBID-HIE），该数据集包含237名患者的MRI和临床数据，为HIE的理解与治疗提供了重要支持。

本研究针对新生儿大脑在妊娠第三个三个月期间的快速发育过程，提出了一种新的建模方法。通过应用隐式神经表征模型，研究者能够有效地解耦个体身份与年龄，以生成不同时间点的2D和3D图像。研究结果表明，该方法在内存使用效率上表现优异，为3D数据的处理提供了新的可能性。

我们提出了一种使用EOG信号进行自动睡眠分期分类的创新方法。SE-Resnet-Transformer模型在多个数据库上验证表现出色，提高了睡眠分期分类的可访问性，减少了对EEG模式的需求。对医疗保健和睡眠研究产生积极影响。

该研究提出了一种新的综合框架，通过评估机器学习算法在脑电图信号数据上的表现，预测儿科患者的癫痫发作。结果显示，深度学习算法比逻辑回归和K最近邻更成功，循环神经网络在精确度和F1分数上表现最好，长短期记忆超过了循环神经网络，卷积神经网络在特异度上表现最高。该研究对卫生保健提供者在管理儿科患者癫痫发作方面具有重要意义，可能改变临床实践并改善儿科护理。

研究者通过弱监督模型和梯度可解释人工智能技术，开发了一个前馈神经网络模型，用于识别中风幸存者数据集中的补偿动作。评估结果显示该方法在召回率和F2分数方面表现良好，表明基于梯度的可解释人工智能技术在时序数据中具有潜力，可以减少标签工作量。

该研究提出了一种新颖的人体模型，通过广泛的人体测量数据生成各种人体形状和姿势。模型使用合成数据进行训练，提供准确的人体网格表示和精确测量。研究还利用多样的动画库对合成人体进行描述，增加模型训练的多样性。模型使用10万个程序生成的姿势人体网格进行训练，可用于非商业学术研究目的生成数百万个独特的人体身份和姿势。

本研究提出了一种名为GEAN的视频字幕模型，利用人眼注视追踪数据来提高字幕生成任务的性能。该方法在多个字幕方法中具有领先的性能。

早期脑发育对大脑认知能力和疾病有影响，研究发现围产期结构连通性发展存在明确趋势和一致不对称模式，连接权重方法对早期评估结构连接的正常和异常发展有用。

研究发现，视觉变换器（ViTs）在对象识别任务上与新生小鸡的学习能力相媲美，不需要更多的训练数据。ViTs的基于注意力的学习机制足以推动动物样的对象识别的发展。

该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过比较多个增强视图，学习不变的血管特征表示，提高泛化能力。该方法在CHASE-DB1数据集上验证，获得了较高的F1和IoU得分，超过了现有方法。该方法具有快速训练和高效实施的特点，适用于实际应用和部署。

Baby 一出生，医生就将她放在了 Miki 胸前。就像刚刚结束了一场激烈的战斗，医生和护士们开始收拾打扫，然后逐渐离开了产房。场景也过渡到了平静和放松的氛围。 产后 (postpartum/postnatal)...

上回说到我们为这个世界能操碎多少心，今日又看见一篇关于新生儿的文章，说的是育儿砖家如何忽悠我们；有些讽刺意味，偶尔甚至有点搞笑。首先是评论为什么家长们在明明累得要死的情况下还有精力在网络论坛上打口水仗、争论如何带婴儿（要不要让婴儿一直自己哭到睡着）： But such mysteries begin to disperse when you realise that baby...