• 一种用于锂离子电池健康状态预测的双阶段框架，该框架结合了多策略优化方法进行数据分解，并利用神经模糊网络进行处理

  针对锂离子电池健康状态预测中的非线性、时变性和噪声干扰问题，提出双阶段协同增强框架，结合多策略沙猫群优化算法、熵引导变分模态分解和神经模糊随机向量功能链接网络，显著提升预测精度与鲁棒性，在NASA和CALCE数据集上验证优于现有方法。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-01-12

• 基于P300信号的支撑向量机模型，用于识别首次发病且未使用过药物治疗的青少年重度抑郁症患者

  青少年抑郁症患者P300事件相关电位特征及支持向量机诊断模型研究。采用182例首发未用药MDD青少年与127例健康对照组进行视觉 oddball 任务EEG检测，发现MDD组P300幅度显著降低（标准刺激d=0.263，目标刺激d=1.139），与儿童抑郁量表评分呈负相关（r=-0.232至-0.347），但潜伏期无差异。支持向量机模型基于P300幅度特征达到90.63%的鉴别准确率，为青少年MDD的客观诊断提供新方法。

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2026-01-12

• BERT-OTA：基于本体引导Transformer注意力的仇恨言论检测增强方法

  为解决社交媒体仇恨言论检测中上下文细微差别和隐含模式识别的挑战，研究人员开展BERT-OTA架构研究，通过集成本体知识与Transformer注意力机制，在包含48,049个样本的数据集上实现91.30%准确率和91.32% F1值，为构建稳健的在线内容审核系统提供新范式。

  来源：IEEE Access

  时间：2026-01-12

• SwinCNN+OE：融合Swin Transformer与CNN的乳腺癌病理分类新架构及其可解释性与OOD检测集成研究

  本研究针对乳腺癌病理诊断中模型可解释性差、对分布外样本识别能力不足的问题，开发了SwinCNN+OE混合架构。该模型结合EfficientNet-B0的局部特征提取能力与Swin Transformer的全局表征优势，集成Grad-CAM可视化与基于能量的OOD检测。实验结果显示，模型总体准确率达97.83%，AUC为99.49%，并能完美识别未知样本（AUC=1.00）。该研究为临床病理AI应用提供了兼具高精度、可解释性与安全性的解决方案。

  来源：IEEE Access

  时间：2026-01-12

• 通过特征解耦和知识转移实现行为与生理信号的多模态融合，以提升情绪识别能力

  多模态情感识别中提出模态解耦知识蒸馏框架，分离共享与特定特征，利用可学习图结构增强跨模态知识迁移，在MAHNOB-HCI和DEAP数据集上验证效果最优且统计显著，提供可解释的模态关系可视化。

  来源：IEEE Transactions on Big Data

  时间：2026-01-12

• 基于腕戴加速度计的内脏脂肪估测：步态与睡眠动态特征与深度学习融合模型研究

  本研究针对内脏脂肪组织(VAT)临床检测成本高、操作复杂的问题，开发了基于腕戴加速计数据估测VAT的新方法。研究团队利用NHANES大数据，结合步态/睡眠特征工程与深度学习Transformer模型，实现了VAT高精度估测(r=0.86)。该研究证实了体力活动与代谢健康的强关联，为无创代谢风险评估提供了创新技术途径。

  来源：IEEE Transactions on Big Data

  时间：2026-01-12

• 综述：非亲密伴侣及与家庭相关的女性杀害行为的定义：一项范围性综述

  老年用户血压监测设备满意度影响因素及设计优化研究。通过混合研究方法，包括深度访谈、扎根理论和结构方程模型（SEM）与人工神经网络（ANN），揭示生理功能、子女支持、产品配置、交互体验及心理因素对满意度的多维影响。研究表明简化人机交互、优化界面设计及强化社会支持可显著降低认知负荷。

  来源：Social Science & Medicine

  时间：2026-01-12

• 基于脑启发图神经网络的NICU新生儿败血症多模态检测新方法

  本研究针对新生儿败血症早期诊断难题，提出了一种融合EEG波形信号与结构化电子临床记录(ECR)的脑启发图神经网络(Bi-GNN)框架。通过将EEG信号编码为脉冲序列并映射到解剖学基础的图结构，同时将临床特征建模为互补图节点，实现了有效的多模态融合。采用具有生物启发突触可塑性的前向-前向图卷积网络(F-FGCN)，无需通过时间反向传播即可学习时空依赖性。该框架在新生儿败血症预测中实现了94.54%的准确率、94.58%的精确度、93.78%的召回率和94.00%的F1分数，为危重护理环境提供了可靠、可解释的评估工具。

  来源：Results in Engineering

  时间：2026-01-12

• 体外构建区域间单向连接脑模型揭示神经病理定向传播新机制

  本研究开发了一种体外区域间单向连接脑模型，通过时序性种植与机械开口促进脑类器官轴突定向生长，成功重构了神经信号与病理蛋白（Aβ、Tau、α-synuclein）的单向传播路径。该模型为研究神经退行性疾病（如阿尔茨海默病、帕金森病）的定向扩散机制提供了创新平台，填补了现有双向连接模型在生理相关性上的空白。

  来源：Advanced Functional Materials

  时间：2026-01-12

• 改良经Kambin入路全内镜下腰椎椎间融合术对比开放TLIF治疗双侧症状腰椎退行性疾病的一年随访研究

  本研究针对腰椎退行性疾病伴双侧症状患者，比较了改良经Kambin入路的Kambin Torpedo全内镜下腰椎椎间融合术（KT-FELIF）与传统开放经椎间孔腰椎椎间融合术（open-TLIF）的疗效。结果显示，KT-FELIF在减少术中出血（72.00 ± 62.00 mL vs. 173.91 ± 134.37 mL, p < 0.01）、促进术后早期下床活动（1.37 ± 0.49天 vs. 2.30 ± 0.81天, p < 0.01）以及提供更优的早期（2周和6个月）腰痛缓解方面具有显著优势，同时实现了相当的融合率（97% vs. 91%, p=0.654）和神经减压效果，且腰椎前凸角（p=0.038）和椎管横截面积（p=0.002）改善更佳。该研究为腰椎退行性疾病提供了一种安全、有效且微创的手术新选择。

  来源：North American Spine Society Journal (NASSJ)

  时间：2026-01-12

• 从中间立场出发来说：神经典型者的“视角缺失”、神经多样性群体的权威性，以及知识的政治学

  本研究探讨神经多样性大学生如何应对高等教育中的神经典型视角缺失现象。基于批判神经多样性理论，结合十名学生的案例，揭示机构通过中立化神经典型规范边缘化神经多样性认知，并分析学生通过神经流异化实践进行抵抗。结论强调需解构神经典型框架，构建包容性教育未来。

  来源：New Ideas in Psychology

  时间：2026-01-12

• 通过时间通道重构的多图卷积神经网络实现的高级对象分类，该网络采用莲花效应优化算法进行了优化

  对象分类与场景理解面临复杂背景和计算负担的挑战，传统分割方法难以适应真实环境。本文提出OC-TCRMCNN-LEOA框架，通过RBAEKF预处理去噪和尺寸调整，SREC实现鲁棒区域分割，FA-ResNet提取动态几何特征，结合TCRMCNN建模时空通道关系，最终利用莲效应优化算法（LEOA）优化权重参数。实验表明该方法较现有方法准确率提升99.4%，召回率98.65%，错误率仅0.6%。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-01-12

• 一种轻量级的双视图网络，用于沙尘污染图像的增强处理

  图神经网络提示学习中的多视角专家聚合机制研究。提出MGGP框架，通过构建多组语义不同的提示向量，结合动态加权专家聚合机制，有效提升图神经网络的任务适应性和泛化能力，在多个基准数据集上的实验验证了其优越性。

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-01-12

• 神经架构搜索在超分辨率成像中的前沿进展与未来挑战

  本刊编辑推荐：针对传统手工设计超分辨率(SR)网络存在的泛化性差、计算效率低、开发周期长等问题，研究人员系统综述了神经架构搜索(NAS)在SR领域的应用。通过分析搜索空间设计、搜索策略和性能评估三大核心组件的演进，揭示了NAS-SR模型在保持竞争性性能的同时显著降低计算成本的优势，为轻量化模型部署和跨领域泛化提供了理论和方法学指导。

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-01-12

• 妊娠合并双侧骶前脊膜膨出无骶骨异常的罕见病例：临床管理与产科结局分析

  本报告介绍一例妊娠32周初产妇确诊双侧骶前脊膜膨出（ASM）但无骶骨异常的罕见病例。研究团队通过经阴道超声和MRI进行定期监测，探讨了妊娠期ASM的管理策略。患者虽错过计划剖宫产却在42周急诊分娩健康婴儿，证明个体化监测下足月分娩的可行性，为罕见盆腔病变的产科管理提供新见解。

  来源：Archives of Gynecology and Obstetrics

  时间：2026-01-12

• 综述：肥胖相关氧化应激与天然化合物的抗氧化特性在肠神经系统中的研究：文献综述

  本综述系统阐述了肥胖相关氧化应激对肠神经系统（ENS）的影响及天然化合物的保护作用。文章详细解析了ENS中神经元和肠胶质细胞（EGCs）的相互作用机制，揭示了高脂饮食（HFD）如何通过活性氧（ROS）、核因子κB（NF-κB）等通路引发神经炎症和神经变性。重点总结了谷胱甘肽、白藜芦醇、槲皮素等天然抗氧化剂在临床前研究中对ENS的保护效应，并指出临床证据的缺乏。为肥胖相关胃肠动力障碍的营养干预策略提供了重要理论依据。

  来源：Antioxidants

  时间：2026-01-11

• 基于ELECTRA-BiG-Emo模型的情感感知双向门控机制在细粒度情感分类中的研究

  本文提出了一种名为Electra-BiG-Emo的新型深度学习模型，该模型通过情感感知双向门控机制，将上下文表征与外部情感线索（如愤怒、喜悦、中性）相融合，有效提升了短文本（如社交媒体帖子）中细粒度情感分类（如区分“ mildly positive”与“ strongly positive”）的准确性。模型采用非对称门控，动态调制从外部情感数据集（如GoEmotions）迁移的辅助情感信号，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）的早期和晚期上下文语义，实现对模糊语境下情感的精准放大或抑制。实验表明，该模型在SST-5、SemEval 2017 Task 4C和Twitter航空数据集上均优于现有主流方法，尤其在区分紧密相关的情感类别方面表现突出，为情感强度分析提供了可解释的新思路。

  来源：Antioxidants

  时间：2026-01-11

• STXBP1相关癫痫性脑病小鼠模型中Syntaxin结合蛋白1的非突触功能与定位研究

  本研究通过免疫染色、蛋白质组学及条件性基因敲除技术，系统揭示了STXBP1在神经元胞体和树突中的非突触定位及其与细胞骨架蛋白的相互作用。研究发现STXBP1缺失会导致细胞自主性死亡，而致病性突变虽能挽救死亡却引起树突生长缺陷。该成果为理解STXBP1相关脑病的多效性病理机制提供了新视角。

  来源：Annals of Neurology

  时间：2026-01-11

• 通过“脑健康评分”测量的脑健康风险因素的纵向轨迹，以及中风、痴呆和抑郁症的风险

  本研究基于UK Biobank 2006-2019年数据，评估脑健康评分（BCS）长期变化与抑郁相关脑病（DSD）的关联。通过线性混合效应模型分析12项可变风险因素（生活方式、身体、社会情感）的纵向变化，结合多变量Cox回归调整基线BCS和遗传风险。结果显示，82.1%参与者BCS逐年改善，每年1点BCS提升使DSD风险降低4%（HR=0.96, 95%CI=0.95-0.97）。结论表明持续改善可变风险因素可显著降低DSD发病风险，且不受遗传因素影响。

  来源：Annals of Neurology

  时间：2026-01-11

• 基于摩擦电传感的闭环可穿戴神经刺激系统治疗面肌痉挛的创新研究

  本研究针对面肌痉挛(HFS)诊疗难题，开发了一种集成摩擦电传感器(HFSS)的闭环眼镜式神经刺激系统。研究人员通过BMF-CaCu3Ti4O12(CCTO)掺杂和微米级半球结构设计，将传感器输出电压提升2.3倍，结合可调参数电刺激模块和峰值检测算法，实现98%的痉挛识别准确率。临床验证显示该系统可有效降低痉挛强度，为HFS治疗提供了新型无创解决方案。

  来源：Nature Communications

  时间：2026-01-11

知名企业招聘：