• 金属卤化物钙钛矿实现生物启发的脉冲时序依赖可塑性学习：迈向人工突触功能

  这篇综述系统阐述了利用无铅金属卤化物钙钛矿（MHP）忆阻器实现脉冲时序依赖可塑性（STDP）的突破性进展。研究通过构建物理模型和电路仿真，证实Cs3Bi2I6Br3器件可模拟生物突触的时序学习规则（如长时程增强LTP/抑制LTD），并首次实现三重态STDP和噪声鲁棒性（变异<0.03%），为低功耗神经形态计算提供了新材料解决方案。

  来源：ACS Applied Materials & Interfaces

  时间：2026-01-25

• MMP-9激活型金纳米颗粒用于2型神经纤维瘤病肿瘤的原位酶谱分析与精准诊断

  本文开发了一种基质金属蛋白酶-9（MMP-9）激活的金纳米颗粒（AuNPs），通过蛋白酶可切割肽实现对前庭神经鞘瘤（VS）组织中蛋白酶活性的灵敏检测。该纳米平台在肿瘤组织中区分肿瘤与健康神经的准确率超过95%，可检测2毫米肿瘤，较传统磁共振成像（MRI）提前约23个月发现病变，并能纵向监测治疗响应过程中MMP-9活性变化，为神经纤维瘤病2型（NF2）相关神经鞘瘤病的早期诊断和疗效评估提供了新型分子工具。

  来源：ACS Applied Nano Materials

  时间：2026-01-25

• 学习者先前知识构成对人际脑同步以及“通过教学进行学习”过程中的学习成果的影响

  教师教学能力与知识结构对学习迁移的影响及脑机制研究。通过教师-学生配对实验发现，高知识水平教师无论对方水平如何均表现更优，且低知教师与高知学生配对能促进反思性教学。神经数据显示，IPL-aPFC、SMG-SMA等脑区同步增强与学习效果显著相关。

  来源：Learning and Individual Differences

  时间：2026-01-25

• 一种基于犹豫模糊时间序列和多目标优化算法的天然气期货价格预测新框架

  天然气期货价格预测研究提出了一种结合犹豫模糊时间序列与多目标黄金鹰优化算法的混合框架，通过多策略区间划分和模型集成提升预测精度与鲁棒性，实验表明其MAPE误差低于1.5%，且对数据波动具有强适应性。

  来源：Energy

  时间：2026-01-25

• 通过集成神经网络和优化算法框架，对核反应堆的热水力模型进行基于不确定性的校准

  针对核反应堆模型校准中数据有限和模型结构不确定性共存的问题，提出基于非概率区间理论的综合校准框架，通过人工神经网络构建近似模型并量化模型不确定性，结合双嵌套采样与优化算法实现输入参数区间估计，在临界流模型和逆流流动限制模型中验证了其有效性，可同时处理随机与知识不确定性并保持高计算效率。

  来源：Reliability Engineering & System Safety

  时间：2026-01-25

• 基于傅里叶神经算子的碳封存场地快速筛选：面向CO2运移模拟的代理模型框架

  本文创新性地提出基于傅里叶神经算子（FNO）的代理模型框架，实现了碳捕集与封存（CCS）场地筛选的加速评估。该模型通过有限体积法生成涵盖全球典型CCS场地参数的训练数据集，可精准预测CO2聚集量和饱和度的时空演化（最长至注入后1000年）。相较于传统数值模拟，在保持精度的同时获得103-104倍加速，为CCS场地长期风险评估提供了高效计算工具。

  来源：International Journal of Greenhouse Gas Control

  时间：2026-01-25

• 基于可逆退化学习与空间-光谱对比学习的无监督遥感图像融合方法RevFus

  本文针对无监督遥感图像融合中物理一致性缺失和空间细节补偿不足的问题，提出了一种基于可逆神经网络的退化-融合学习框架RevFus。该研究通过可逆空间-光谱退化块建模退化过程，结合循环一致性自学习和结构细节补偿机制，显著提升了多光谱图像的空间分辨率与光谱保真度。实验表明，RevFus在QuickBird、Gaofen-2和WorldView-2数据集上均优于现有方法，并提出了量化模型可解释性的新指标IEC，为深度学习模型的可解释性评估提供了新思路。

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2026-01-25

• 苹果M架构的比较性能与效率分析：以GEMM案例研究为例

  Apple M系列异构处理器在GEMM基准下的性能与能效分析，重点评估CPU、GPU、AMX矩阵加速器和ANE专用神经引擎的协同效率，揭示AMX在浮点运算中的68% GPU性能/42%功耗优势及ANE的700+ GFLOPs/W能效表现。

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-01-25

• MRHead：通过流形结构特征在线重构矢量化的高清地图

  自主驾驶依赖的高精度地图（HD）构建中，顶点序列的流形结构特征常被忽视，导致几何不连续和语义错误。本文提出流形重建头（MRHead），通过流形距离构建邻接矩阵提取线性流形特征，结合块流形特征提取器与图神经网络，从顶点序列中挖掘几何连续性和拓扑关系，并设计流形误差量化与回映射机制进行坐标修正。实验表明，在nuScenes数据集上，MRHead模块可提升MapTR等基线方法4.4%-3.1%的mAP，且保持19.6 FPS的推理速度。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-01-25

• 动态时序融合图神经网络在空气质量时空推断中的创新应用

  本文提出动态时序融合图神经网络（DTFGNN），通过长短时序融合模块（GRU+S4D）捕获多尺度时间依赖性，结合动态邻接构造器动态学习全网空间关联，在Beijing和London数据集上实现RMSE最高降低11%，为无监测站区域的PM2.5/PM10/NO2浓度精准推断提供新范式。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-01-25

• 一种多通道自适应神经网络，用于利用集合空间关键词查询最优的时变损伤路径

  针对时间varying损坏网络中集体空间关键词最优路径查询问题，提出多通道自适应神经网络模型与算法。通过多通道门控神经元实现动态边长和节点状态（开放/关闭）的适应性调整，结合独立数据隔离机制确保信息传输准确性，并设计节点可用性验证机制。实验表明该方法在解决复杂动态路网优化路径查询时具有高效性和准确性优势。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-01-25

• 综述：帕金森病患者的康复

  本文是一篇关于帕金森病（PD）康复治疗的深度综述。文章系统阐述了PD的流行病学、病理生理（如α-突触核蛋白（α-synuclein）聚集、黑质纹状体通路损伤）、临床表现（运动与非运动症状）及疾病分期（Hoehn-Yahr分期）。核心内容聚焦于康复评估流程，详细介绍了MDS-UPDRS、TUG、FoG-Q等关键评估工具，并基于临床推理和SMART原则制定康复目标。综述重点论证了以强度、规律性、持续性和多样性为原则的康复策略，强调了感觉提示（Cues）、认知策略、体能训练（如LSVT BIG）及特定任务训练（如平衡、步态、转移）在促进神经可塑性（Neuroplasticity）和功能代偿中的核心作用。文章旨在为物理治疗师（Kinesiterapeutas）等康复专业人员提供全面、循证的实践指导，以优化PD患者全病程管理。

  来源：EMC - Kinesiterapia - Medicina Física

  时间：2026-01-25

• 综述：颈椎病的运动疗法

  本综述系统阐述了颈椎病的生物心理社会模型，整合疼痛与失能管理模型(MGVDI)和美国物理治疗协会(APTA)指南，提出基于四种功能障碍分类（活动度不足、运动控制缺陷、上肢放射痛、颈源性头痛）的个体化治疗方案，强调疼痛神经科学教育(PNE)和认知行为策略对改善预后的关键作用。

  来源：EMC - Kinesiterapia - Medicina Física

  时间：2026-01-25

• 综述：神经调控治疗疼痛的未来

  本文系统阐述了神经调控技术在疼痛治疗领域的前沿进展，围绕"治疗对象选择(Who)、作用机制(Why)、靶点定位(Where)、时序调控(When)及技术路径(How)"五大核心维度，构建了基于生物信号采集、电生理信息处理与人工智能算法的精准镇痛医学框架，为慢性疼痛的个性化治疗方案提供了新范式。

  来源：Douleurs : Évaluation - Diagnostic - Traitement

  时间：2026-01-25

• 基于SEM-ANN混合方法的聊天机器人促进高等教育社会可持续性作用机制研究

  本研究针对高等教育中聊天机器人如何促进社会可持续性这一研究空白，整合任务技术匹配(TTF)、来源可信度理论(SCT)、Fogg网络可信度模型和社会临场感理论(SPT)，通过对341名学生的调查数据采用结构方程模型(SEM)和人工神经网络(ANN)混合分析方法，验证了13/16条假设，发现任务技术匹配(TTF)是影响聊天机器人使用的首要因素(归一化重要性99.1%)，揭示了可信度、社会临场感和TTF通过促进聊天机器人使用进而支持社会可持续性的关键路径。

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2026-01-25

• 基于人工神经网络的医学放射性同位素67Ga和89Zr生产截面的预测

  该研究通过TALYS 1.95和EMPIRE 3.2代码模拟及Levenberg–Marquardt算法训练的ANN模型，对比分析了67Ga和89Zr的核反应截面预测精度，发现ANN在实验数据稀疏区域能提供更可靠的预测，同时验证了临床用量生产可行性。

  来源：Applied Radiation and Isotopes

  时间：2026-01-25

• 形状记忆聚合物中长短期记忆神经网络的深度学习研究，以探索其形状记忆行为

  本研究开发基于LSTM神经网络的新型深度学习方法预测热激活形状记忆聚合物（SMPs）热力学形状恢复行为。通过实验验证的热-粘-超弹性本构模型和有限元模拟生成数据集，模型在自由和约束恢复行为预测中表现精确，具备实时能力，并成功扩展至三维应力应变状态，为SMPs设计和分析提供了高效替代方案。

  来源：Polymer

  时间：2026-01-25

• 使用PCA和神经网络预测fs激光诱导的NV中心

  NV色心生成与飞秒激光参数关系研究采用主成分分析和人工神经网络建模，揭示峰值强度正相关、脉冲宽度和激发波长负相关。实验数据来自金刚石微加工，网格搜索和交叉验证优化模型，验证参数与缺陷可靠性关联。

  来源：Optical Materials

  时间：2026-01-25

• 综述：神经外科领域中的性别与领导力公平：关于作者身份及署名趋势的系统性回顾（2000–2025年）

  性别多样性与学术影响力：神经外科领域性别差距的系统分析

  来源：Neurochirurgie

  时间：2026-01-25

• 多模态双注意力图对比学习在推荐系统中的应用

  多模态推荐系统通过结构对比学习和语义对比学习缓解数据稀疏性，结合内模态自注意力和外模态互注意力机制实现特征自适应融合，提出OUTGO框架。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-01-25

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