• DRNT2LRNet：一种基于模型的新型深度展开网络，用于高质量压缩高光谱图像重建

  近年来，随着科学技术的不断进步，高光谱图像（Hyperspectral Image, HSI）的重建技术得到了广泛关注。HSI因其包含丰富的光谱信息，被广泛应用于遥感、目标检测与识别、医学成像以及环境监测等领域。然而，传统的HSI重建方法通常依赖于复杂的设备和长时间的扫描过程，这使得其在处理动态场景时存在一定的局限性。因此，研究者们开始探索更为高效和便捷的重建方法，其中压缩感知理论的发展为这一领域带来了新的机遇。在这一背景下，Snapshot Compressed Imaging（SCI）技术应运而生，它能够在视频速率下实现HSI的采集，为高光谱图像的快速重建提供了良好的解决方案。作为SCI技

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 基于长距离社区挖掘的对比学习方法用于动态异构图表示

  近年来，随着图结构数据在现实生活中的广泛应用，如社交网络、电子商务平台和金融交易系统，如何有效地建模和表示这些复杂的数据成为了一个重要研究方向。传统的图表示学习方法多依赖于监督学习范式，这需要大量的高质量标注数据。然而，在许多实际应用场景中，获取这些标注数据的成本高昂且效率低下。例如，在化学和材料科学领域，数据的标注通常需要借助密度泛函理论计算，这种计算过程不仅耗时，而且需要大量的计算资源。因此，研究者们开始探索无需依赖人工标注的自监督学习方法，以提高图表示学习的效率和实用性。自监督图对比学习（Self-Supervised Graph Contrastive Learning, GCL）作为

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• IFMXCN：基于智能流图的可解释深度学习模型，用于利用多模态输入检测阿尔茨海默病

  阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种不可逆且逐渐恶化的神经系统疾病，主要影响记忆功能和呼吸系统。随着全球人口老龄化趋势的加剧，AD的发病率也在逐年上升，给医疗系统和社会带来了沉重的负担。传统的AD检测框架在处理复杂的临床数据时常常面临诸多挑战，例如如何整合多模态数据、如何提高模型的可解释性、如何降低计算复杂度以及如何确保检测方法的稳定性。这些问题限制了传统方法在实际应用中的效果，因此需要一种更加高效和透明的检测模型。针对这些挑战，研究提出了一种基于混合注意力机制和可解释性卷积神经网络（Explainable Convolutional Neural Networ

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 新诊断胶质母细胞瘤患者术前和术中对照侧分析（基于血管周围空间指数）与术后简易精神状态检查评分之间的关系

  小野亮平|三木俊一郎|亚历山大·扎博罗诺克|石川荣一日本茨城县筑波市筑波大学医学研究所神经外科部门摘要目的提出沿血管周围空间（ALPS）的指数分析作为评估大脑依赖胶质细胞的废物清除途径（即淋巴系统）功能的定量磁共振成像（MRI）标志物。我们假设脑损伤对侧侧的ALPS指数可能与术后记忆障碍有关。本研究旨在评估新诊断的胶质母细胞瘤（GBM）患者术前和术中对侧ALPS指数与术后简易精神状态检查（MMSE）评分之间的关系。方法本研究回顾性纳入了33名新诊断的孤立性GBM患者，这些患者均接受了术中MRI和扩散张量成像（DTI）检查。患者数据包括肿瘤体积、肿瘤周围水肿体积、术前和术后MMSE评分以及术前和

  来源：Neurochirurgie

  时间：2025-11-22

• 复杂的情感体验：从全局到局部的情绪表征提取方法在对话情感识别中的应用

  情绪识别在对话中的重要性日益凸显，尤其是在自然语言处理（NLP）技术不断进步的背景下。传统的情绪识别方法通常将情绪识别任务视为单标签分类问题，即每个对话中的语句只能对应一种情绪标签。然而，这种简化处理方式在实际应用中存在明显的局限性，因为人类在交流时往往表达多种情绪，这些情绪可能相互交织、重叠或迅速变化。为了更好地理解和应对这种复杂的表达，本文提出了一种全新的方法——混合情绪（Mixture of Emotions, MoE），该方法认为情绪是多种心理表达的组合，并通过全局到局部的策略提取情绪表示。在当前的研究中，许多模型在处理情绪识别任务时忽视了多情绪共存的现象，导致对语句情感特征的捕捉不够

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• UnCapsTSR：一种基于无监督Transformer的图像超分辨率方法，用于胶囊内镜成像

  无线胶囊内镜（Wireless Capsule Endoscopy, WCE）作为一种非侵入性的医学成像技术，近年来在消化道疾病诊断中发挥了重要作用。它通过将微型摄像头封装在胶囊中，使其随患者的消化道自然移动，从而捕捉到消化道内部的图像和视频。与传统的内窥镜检查相比，WCE具有无痛、无创、可广泛应用于患者等优势，但同时也面临着图像分辨率低的问题。由于胶囊设备的尺寸限制，以及无线传输带来的信号压缩，WCE所获取的图像通常具有较低的分辨率，难以清晰展示消化道的细微结构和病变特征，这在一定程度上影响了诊断的准确性。为了改善WCE图像的分辨率，提升其在临床诊断中的应用价值，研究者们提出了多种图像超分辨

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 探索并减轻大型语言模型中的谄媚性幻觉现象

  近年来，大型语言模型（LLMs）因其卓越的语言理解能力，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。这些模型被广泛应用于文本翻译、摘要生成、情感计算等任务中，展现了人工智能的强大潜力。然而，随着LLMs的广泛应用，其潜在的缺陷也逐渐显现，尤其是在应对带有误导性或欺骗性提示时，模型可能会生成与事实不符的信息，这种现象被称为“谄媚幻觉”（fawning hallucinations）。本文深入探讨了这种幻觉的产生机制，并提出了一种新的解码方法——协同对比解码（Collaborative Contrastive Decoding, CCD），以有效缓解LLMs在生成文本时的谄媚行为。谄媚幻觉是指当L

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 综述：交通预测的全面回顾：从传统机器学习到自动机器学习（AutoML）

  随着城市化进程的加快，交通预测成为提升城市交通效率、减少拥堵、优化出行时间以及增强道路安全的重要手段。传统机器学习（ML）模型在交通预测领域已有长期的应用，但它们在处理非结构化数据和捕捉交通网络中复杂的时空关系方面存在局限性。相比之下，深度学习（DL）模型能够有效地处理大规模数据集并学习复杂的模式，然而它们仍然需要大量的人工专业知识来进行模型架构设计、超参数调优以及针对特定数据集的调整。本文对交通预测模型的发展进行了全面回顾，指出了传统ML和DL方法的不足，并引入了自动机器学习（AutoML）作为一种有前景的解决方案。我们讨论了AutoML如何自动化机器学习管道的关键阶段，包括数据预处理、特征

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 在频域中描述非平稳数据流

  在当今数字化快速发展的背景下，数据流的处理已成为一个重要的研究领域。数据流具有大规模和高速度的特征，这使得传统的数据处理方法难以满足其需求。因此，研究者们提出了多种数据流处理技术，其中一个重要挑战是数据分布的非稳定性，即所谓的“概念漂移”。概念漂移指的是在数据流处理过程中，数据的统计特性随时间发生变化，这可能导致现有模型的识别能力下降，影响系统的整体性能。为了应对这一挑战，研究者们开发了多种“漂移检测方法”，这些方法旨在识别数据分布的变化，并采取相应的措施以减少其负面影响。这些方法通常依赖于分析数据流的“元特征”（metafeatures），即用于描述数据流特性的一组参数。元特征可以帮助检测漂

  来源：Neurocirugía (English Edition)

  时间：2025-11-22

• 在脉冲传输下的事件引导目标检测

  近年来，随着人工智能技术的不断进步，神经网络模型在图像识别和目标检测等领域取得了显著成果。然而，传统的神经网络模型在处理某些复杂场景时，往往面临性能瓶颈。特别是，在低光、高动态范围或高速运动等极端条件下，传统图像数据的局限性使得检测任务变得困难。为了解决这些问题，研究者们开始探索基于生物启发机制的神经网络模型，即脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）。SNNs不仅在理论上具备更强的生物合理性，而且在实际应用中展现出更低的能耗和更高的信息处理效率。本文旨在深入探讨SNNs在目标检测中的应用潜力，并提出一种新的框架，以提升其在复杂场景下的性能表现。SNNs作为第

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-11-22

• 综述：急性脑血管病后的治疗强度与神经可塑性：一项法喀麦隆比较临床研究的启示

  Ibrahim Npochinto Moumeni喀麦隆Djang大学医学院与药学科学学院，物理治疗与医学系摘要背景法国的建议指出，中风（AVC）后每周应进行3次、每次45分钟的治疗，但这与最近关于神经可塑性的研究数据存在矛盾。后者表明，在中风后的前6个月内，至少增加16小时的治疗时间能够产生显著的临床效果。目的通过直接临床经验，比较两种中风后治疗方法的有效性：标准的法国方法与喀麦隆的强化治疗方法。方法本研究基于作者在法国和喀麦隆两个不同环境中的临床经验，采用观察性对比方法。纳入标准包括年龄在45至80岁之间、中风后6个月内、Fugl-Meyer评分在50/66分的中风患者。评估采用Fugl-

  来源：Kinésithérapie, la Revue

  时间：2025-11-22

• 基于物理信息的神经网络，用于可编程折纸超材料，并实现可控的展开方式

  受折纸启发的结构为创造轻量级、可部署的系统提供了前所未有的机会，这些系统具备可编程的机械响应能力。然而，由于复杂的非线性力学特性、多稳态现象以及对部署力精确控制的需求，其设计仍然具有挑战性。在这里，我们提出了一种基于物理知识的神经网络（PINN）框架，用于圆锥形Kresling折纸（CKO）的正向预测和逆向设计，而无需预先收集训练数据。通过将机械平衡方程直接嵌入学习过程中，该模型能够高精度地预测完整的能量景观，同时最小化非物理伪影。逆向设计过程可以指定目标稳态高度和能量障碍，从而实现对整个能量曲线的自由编程。这一能力被扩展到分层CKO组件中，通过编程控制

  来源：Materials Horizons

  时间：2025-11-22

• 兴奋毒性相关基因在胶质瘤预后中的作用：新型生物标志物与预后模型的构建

  胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，占所有脑肿瘤的60%以上，其侵袭性强、复发率高，患者预后普遍较差。尽管当前的治疗手段包括手术、放疗和化疗，但肿瘤的异质性和治疗抵抗性常常导致治疗效果不佳。因此，深入探索胶质瘤发生发展的分子机制，寻找可靠的预后生物标志物和新的治疗靶点，是神经肿瘤领域亟待解决的关键科学问题。在这一背景下，兴奋毒性（excitotoxicity）——一种由过量兴奋性神经递质（如谷氨酸）引发神经元损伤的病理过程——逐渐进入研究者的视野。已有研究表明，胶质瘤细胞自身会释放谷氨酸，通过激活NMDA受体和AMPA受体等途径，不仅导致周围神经元死亡，也为自身增殖和侵袭创造有利条件。

  来源：Hormones & Cancer

  时间：2025-11-22

• 神经常微分方程（NODE）驱动的等温线重构：高精度插值与外推新范式

  随着全球碳中和目标的推进，碳捕集技术成为能源转型的核心挑战之一。金属有机框架（MOF）因其可调控的孔结构和表面化学性质，被视为理想吸附剂。然而，传统实验和分子模拟方法如巨正则蒙特卡洛（GCMC）模拟，虽能精确表征吸附行为，却存在计算成本高、数据稀疏分布等局限。尤其在高压力区间，GCMC模拟耗时呈指数增长，严重制约材料筛选效率。现有机器学习模型如多层感知机（MLP）虽能加速预测，但常因缺乏物理约束导致等温线非单调、外推失真等问题。如何构建兼具高精度与物理一致性的吸附模型，成为领域内亟待突破的难题。为此，麻省理工学院研究团队在《npj Computational Materials》发表研究，提出

  来源：npj Computational Materials

  时间：2025-11-22

• 基于GRU、CNN和TCN神经网络的冷邮件SMTP错误预测比较研究：提升邮件送达率的新策略

  在数字化营销时代，冷邮件作为重要的客户开发手段，却始终面临着一个棘手的难题：SMTP错误和退信。这些看似技术性的小问题，实则如同隐形杀手，悄然侵蚀着邮件送达率，损害发送者声誉，最终导致营销效果大打折扣。传统解决方案往往依赖于经验判断和简单规则，难以应对复杂多变的邮件发送环境。安娜·雅赫（Anna Jach）在《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》发表的研究，首次系统性地将三种主流神经网络架构——门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）和时序卷积网络（TCN）应用于冷邮件SMTP错误预测领域。研究团队从工业实践出发，收集了13个邮箱在60天内发送的50,000余封

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2025-11-22

• 儿童后颅窝肿瘤切除术后长期随访中，第四脑室出口梗阻（FVOO）的ETV（可能指某种监测或评估方法）

  摘要 目的 在后颅窝肿瘤（PFT）切除后，约25%的儿童会出现脑积水。术后脑积水的病因是多因素的。尽管已有多项研究比较了内镜下第三脑室造口术（ETV）与脑室腹腔分流术（VPS）的效果，但尚未专门探讨脑脊液引流方法的选择时机。本文介绍了我们在PFT切除术后延迟进行ETV的经验，无论是作为初次还是二次治疗手段，并强调了第四脑室出口阻塞（FVOO）作为晚期脑积水的原因。 方法 在获得伦理委员会（IRB）批准后，我们回顾性地收集了2001年至2024年间在我中心接受PFT切除手术的患者的资料。 结果 共有190名儿童符合纳入标准。其中41名（21%）需要接受脑脊液引流手

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-11-22

• 儿童颅咽管瘤：基于我们11年经验的鼻内镜内镜手术治疗方法的年龄分析

  摘要目的本研究的目的是进行基于年龄的分析，以从临床和外科的角度确定儿童颅咽管瘤的最佳管理标准，这些儿童患者接受了内镜鼻内手术方法的治疗。方法在这项回顾性研究中，使用了Meyer儿童医院IRCCS的数据库。研究纳入了2013年1月至2024年1月期间接受内镜鼻内技术治疗的29名连续患者。所有患者在入院时都接受了内分泌学、眼科和放射学检查。术后1个月、3个月和6个月时，患者被安排在门诊进行标准随访，之后每年进行一次随访。结果平均随访时间为5.6±4.1年。40%的患者出现脑积水，41%的儿童以内分泌功能障碍为主要症状，55%的病例存在视力障碍。根据年龄将患者分为3组：A组为3至6岁的儿童（9名患者

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-11-22

• 预测儿童创伤性脑损伤中难治性颅内高压患者是否需要实施抢救性减压颅骨切除术的因素

  摘要目的24小时）的儿童患者，以探讨其预测性特征。方法本研究通过匹兹堡儿童医院儿科创伤中心的机构数据库进行了回顾性病例系列分析。纳入标准为：严重TBI（格拉斯哥昏迷评分≤8分）、年龄<18岁，以及因难治性颅内高压在入院后24小时以上需要实施DC。排除因颅内血肿扩大、外观重建或脑脊液漏需要进行手术干预的患者。通过描述性分析，确定了与抢救性DC相关的临床因素。结果共有11名患者符合纳入标准。抢救性DC的平均时间为3.6±2.6天。与TBI后需要抢救性DC相关的因素如下（表1）：（1）颅内出血（11/11；100%）；（2）初次CT检查显示的弥漫性脑水肿（11/11；100%）；（3）高速度损伤机制

  来源：Child's Nervous System

  时间：2025-11-22

• 综述：能量饮料是合法的可卡因？心脏病理生理学和组织病理学模式的比较综述

  引言能量饮料（Energy Drinks, EDs）作为含咖啡因、牛磺酸、瓜拉纳等生物活性成分的刺激性饮品，其消费群体涵盖青少年、运动员及夜生活人群。尽管被普遍认为安全，近年研究提示长期摄入可能引发严重心血管不良反应。本文通过比较EDs与可卡因的心脏作用机制，揭示二者在病理生理与组织损伤层面的相似性。分子毒性机制（EDs成分与可卡因）咖啡因作为EDs核心成分，通过阻断腺苷A1/A2a受体、抑制磷酸二酯酶（PDE）及促进肌浆网钙离子（Ca2+）释放，导致交感神经激活（β1-肾上腺素能受体兴奋）、cAMP水平升高，引发正性肌力与变时效应。牛磺酸则通过调节细胞内钙平衡与β-肾上腺素能受体活性影响心脏

  来源：Cardiovascular Toxicology

  时间：2025-11-22

• 人类颞上回在母语与外语处理中共享又特异的语音加工机制

  当听到一段陌生外语时，大脑往往把整句话感知成一条高速、无空隙的“声音河流”，即便能分辨其中的元音、辅音，也难以切分出单词；而母语句子却可被瞬间解析为清晰的词汇与意义。这种“母语魔力”究竟源于何处？经典理论认为，大脑先在前额—颞叶语言网络完成词汇—句法加工，早期听觉皮层仅负责“无偏见”的声学特征提取。然而，这一模型无法解释为何失语症患者仍保留对外语声调的辨别，也难以说明双语者如何共用同一套皮层资源处理两种语言。揭示“共享”与“经验依赖”成分的时空分布，成为语音神经科学亟待破解的谜题。为回答上述问题，Ilina Bhaya-Grossman 与 Matthew K. Leonard 领衔的国际团队

  来源：Nature

  时间：2025-11-21

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