• 综述：犬用全静脉麻醉与吸入麻醉比较证据的系统评价

  本综述系统评价了犬全静脉麻醉（TIVA）与吸入麻醉的比较证据。文章指出，目前支持TIVA优于吸入麻醉的证据有限，多数研究存在较高偏倚风险。但在特定场景下，如颅内压升高风险犬只（CBF、ICP、CVR-CO2）、需使用神经肌肉阻滞剂（NMB、NMBA）或关注免疫抑制时，TIVA（尤其是丙泊酚或阿法沙龙）可能更具优势。此外，TIVA在减少温室气体排放方面具有明确环境效益。未来需更多高质量研究（LoE I-II）以提供更强临床证据。

  来源：Veterinary Anaesthesia and Analgesia

  时间：2026-01-05

• 超声引导下内侧与外侧入路对大鼠RUMM神经阻滞染色效果的比较研究

  本研究针对大鼠超声引导下臂丛神经远端阻滞技术，比较了内侧入路(MA)与外侧入路(LA)对桡神经、尺神经、正中神经和肌皮神经(RUMM)的染色效果。结果表明，MA在神经血管鞘内RUM神经的染色长度(10.4±1.0 mm)显著优于LA(6.7±1.7 mm，p<0.001)，而肌皮神经染色无显著差异。该研究为大鼠前肢手术精准镇痛提供了技术优化依据。

  来源：Veterinary Anaesthesia and Analgesia

  时间：2026-01-05

• 基于深度学习构建的低纬度扩展F现象电离图数据集：HA419-IonogramSet-202505的创建与验证

  本刊推荐：为解决电离层扩展F(Spread-F, SF)现象人工分类效率低、主观性强的问题，研究人员开展了基于深度学习的低纬度Spread-F自动检测与分类研究。他们构建了首个公开的、专家指导的、包含五种类型（非SF、频率SF(FSF)、距离SF(RSF)、混合SF(MSF)、强距离SF(SSF)）的大规模电离图数据集，涵盖2002-2016年共15万张图像。研究还提供了一个集成了空间注意力模块的SA-ResNet50基线模型，总体分类准确率达96.82%，为空间天气研究和无线电技术应用提供了宝贵资源。

  来源：Scientific Data

  时间：2026-01-05

• 基于全局通道-区域信息交互与权重激活映射的轴承故障时频可解释诊断框架

  本文提出了一种创新的轴承故障诊断框架，通过设计可变带宽滤波模块（Variable Bandwidth Filter）和联合分布式自注意力机制（Joint Distributed Self-Attention），实现了通道级和区域级特征信息的联合优化。该模型在噪声干扰、小样本和跨转速条件下均表现出优越性能，并创新性地提出Weight-CAM方法进行事后解释，通过频谱热图和激活图在时频域交叉定位模型关注点，显著提升了ConvFormer架构的可解释性（Interpretability）和实用性。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-01-05

• 周围神经病变患者慢性瘙痒中下行性瘙痒抑制功能减弱的研究

  本研究通过条件性瘙痒调制(CIM)范式，首次揭示了伴有慢性瘙痒的周围神经病变(PNP)患者存在下行性瘙痒抑制功能减弱的现象。该研究创新性地采用电刺激诱导瘙痒作为测试刺激(TS)，以冷痛刺激作为条件刺激(CS)，发现PNP伴瘙痒(PNPPRU)患者的瘙痒抑制持续时间显著短于对照组和PNP不伴瘙痒(PNPNO-PRU)患者，提示下行抑制通路功能障碍可能是神经病理性瘙痒(nPru)的重要机制。这一发现为理解慢性瘙痒的病理生理学提供了新视角，并为开发靶向治疗策略指明了方向。

  来源：European Journal of Pain

  时间：2026-01-05

• 综述：社会健康决定因素与PICU谵妄：基于2014–2015年观察性数据集的二次分析

  本研究开发了一种简易六点MRI评分系统，用于评估儿童院外心脏骤停（OHCA）后脑损伤程度。通过对58例患儿的回顾性分析发现，MRI评分≥3分与不良神经预后（定义为出院时小儿脑功能表现分类[PCPC]评分较基线增加≥1分且≥3分）显著相关，经临床因素校正后其预测概率从71%提升至99%以上，为临床早期干预提供了影像学依据。

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2026-01-05

• 基于神经教育学的有机化学视觉素养干预设计与实施：提升大学生空间思维能力的创新策略

  本综述系统介绍了基于神经教育学（NP）的有机化学（OC）视觉素养技能（VLS）干预方案，通过10项课堂任务整合主动学习、言语中介等策略，有效促进学生空间表征能力与学业成绩（如期末考试成绩提升显著，r=0.57, p<0.001），为破解有机化学教学难题提供了神经科学依据的实践路径。

  来源：Journal of Chemical Education

  时间：2026-01-05

• 基于熵增强注意力机制EE-CSPNet的蝴蝶兰镰刀菌枯萎病高光谱检测方法

  本研究针对蝴蝶兰镰刀菌枯萎病早期检测难题，提出了一种轻量级深度学习架构EE-CSPNet。该模型通过蓝图可分离卷积和跨阶段部分融合技术，实现了端到端的像素级高光谱特征学习，在VNIR和SWIR数据集上分别达到98.12%和97.64%的准确率，参数量减少97%，为精准农业提供了一种高效无损的病害监测方案。

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-01-05

• AI原生6G：赋能智能无线接入网的加速计算平台研究

  本文针对6G无线接入网（RAN）面临的高实时性计算挑战，提出基于GPU加速计算平台的AI原生解决方案。研究团队通过迭代检测解码（DUIDD）、神经接收机（NRX）和链路自适应三个用例验证，表明该平台可实现站点特异性优化，在保持亚毫秒级延迟的同时提升系统吞吐量最高达18%，为6G RAN的智能化演进提供了软硬件协同设计范式。

  来源：IEEE Wireless Communications Letters

  时间：2026-01-05

• 一种基于μ-NMC-Δ-IMC异质结构STT-MRAM的存储内计算宏架构，采用Δ-Clamping技术减少比特数量以提高噪声容忍度，从而支持贝叶斯神经网络的运行

  边缘AI设备上贝叶斯神经网络的非易失性计算内存加速方案通过异构结构设计，解决了内存写入误差补偿、双权重MAC能耗平衡、大容量存储的IMC干扰抑制及冗余Δ权重优化等挑战，在22nm STT-MRAM上实现18ns延迟和120.8TOPS/W能效比。

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-01-05

• 2025 IEEE VLSI Symposium：AI时代下微电子技术的创新突破与产业融合

  在人工智能浪潮推动算力需求激增的背景下，2025年IEEE VLSI技术暨电路研讨会聚焦DRAM缩放瓶颈、3D集成及能效提升等核心挑战。会议呈现了英特尔18A RibbonFET晶体管、三星286层3D-NAND、TSMC单层WSe2背栅器件等突破性技术，以及PANDA癫痫检测芯片、D波段6G射频模块等创新电路设计。这些成果通过异构集成与新材料协同优化，为AI推理、自动驾驶及生物医疗电子提供了高能效硬件解决方案，标志着微电子技术向多维度协同创新迈进。

  来源：IEEE Solid-State Circuits Magazine

  时间：2026-01-05

• IEEE泰国分会固态电路学会专题研讨会：Maurits Ortmanns教授特邀讲座纪实

  本期《IEEE固态电路杂志》推荐阅读：为应对植入式神经调控芯片设计挑战，德国乌尔姆大学Maurits Ortmanns教授在泰国开展系列讲座，系统阐述植入式神经刺激系统集成电路设计难点，并深入解析高性能Δ-Σ模数转换器创新技术，为高能效生物医疗电子设备研发提供重要理论支撑。

  来源：IEEE Solid-State Circuits Magazine

  时间：2026-01-05

• IRIS：一款能效高效的空间计算系统级芯片（SoC），专为实时交互式渲染和建模设计，支持基于表面感知的三维高斯散布（3-D Gaussian Splatting）技术

  基于机器学习的辐射场技术，3D Gaussian splatting作为新一代三维图形解决方案，因建模快、计算简单、渲染质量高而备受期待，但其内存访问需求和实时修改挑战阻碍移动AR/VR部署。本文提出IRIS SoC系统，通过表面感知单元（SPU）减少外部内存访问，优化高斯聚类排序；ApproxLP-based可重构乘加阵列（RAMA）提升计算效率，误差方向缓存（EDC）消除冗余反向传播，最终实现28nm工艺下20.25mm²面积，性能提升34.3倍，能耗降低300倍，内存带宽减少21.3倍。

  来源：IEEE Journal of Solid-State Circuits

  时间：2026-01-05

• Eig-PIELM：基于物理信息极限学习机的高效无网格特征值问题求解方法

  本文提出Eig-PIELM框架，将物理信息极限学习机（PIELM）推广至线性特征值问题求解。该方法通过代数投影精确满足边界条件，将控制方程转化为可一次性求解的广义特征值系统，实现了无网格、非迭代的完整频谱计算，在结构振动与波传播问题中展现出媲美有限元法的高精度。

  来源：Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

  时间：2026-01-05

• 紊乱的鞘脂代谢会介导高葡萄糖饮食环境下幼年小鼠的认知功能障碍

  高糖饮食导致小鼠认知障碍并伴随鞘脂代谢紊乱，表现为二氢鞘氨醇升高及Sptlc1表达上调，同时海马区TNF-α、IL-6和IL-β mRNA水平显著增加，揭示糖脂代谢失衡通过炎症反应和神经毒性中间代谢物加剧认知损伤，为儿童青少年营养干预提供新依据。

  来源：folia medica

  时间：2026-01-05

• 用于视频超分辨率的层次化循环变换器网络

  蜂蜜掺假检测与量化研究利用热成像和定制CNN模型实现快速自动化分析。通过加热至60℃后捕捉冷却过程的红外图像，结合多层CNN架构，在纯蜂蜜与掺假样本分类中达到100%准确率，并精确量化葡萄糖、麦芽糖和转化糖掺假量（MSE≤0.001）。系统集成硬件与软件（CATCH），无需专业操作即可进行非破坏性检测，为蜂蜜质量控制提供高效解决方案。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-01-05

• 面向复杂小样本条件的轴承故障诊断三维多传感器融合卷积网络

  为解决单一传感器在轴承故障诊断中信息表征不足的问题，研究人员开展了三维多传感器融合卷积网络（3D MFCN）的研究。该研究通过融合振动等多源故障信号构建输入，利用多尺度梅尔变换提取时-频-深三维特征张量，并结合三维卷积池化模块（3D CPM）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）实现端到端故障诊断。实验表明，3D MFCN在三个数据集上分类准确率均超过99.7%，且在噪声环境下特征提取与模型稳定性均优于98%，显著超越了传统单传感器诊断方法，为复杂工况下的智能诊断提供了新思路。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-01-05

• 基于物理知识的机器学习在石墨烯纳米通道中的电渗流研究：迈向下一代海水淡化膜技术

  本研究提出一种基于物理信息神经网络（PINN）的快速建模方法，结合分子动力学模拟数据，预测石墨烯纳米通道中的电渗流特性，解决了传统连续模型在纳米尺度下的局限性问题，为高效水淡化膜设计提供新工具。摘要字数107字。

  来源：Desalination

  时间：2026-01-05

• 基于混合CNN-BiLSTM网络的多轴振动信号道路异常检测方法研究

  本综述系统介绍了基于混合卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM）的道路异常检测框架。该研究通过多轴加速度和振动信号（50 Hz采样率）实现了95.91%的全局准确率和0.959的宏F1分数，在保持MATLAB GPU编码器嵌入式部署优势的同时，通过双向时序建模显著提升了pothole（0.981）、speed bump等事件的区分能力，为智能交通系统提供了兼具高性能与可解释性的解决方案。

  来源：Vehicles

  时间：2026-01-05

• 基于深度语义融合的几何图解译与推理新范式：语义引导跨注意力机制突破多模态语义鸿沟

  本文针对自动几何解题（AGP）中的视觉-文本语义鸿沟难题，创新性地提出了一种双流融合模型。该模型通过语义引导跨注意力（SGCA）机制，将预训练语言模型（PLM）的深层语义注入几何图解译流程，生成语境增强的视觉表征，再结合图神经网络（GNN）进行关系推理，显著提升了复杂几何关系（尤其是对称性）解析的准确性与鲁棒性，为智能教育平台等应用提供了新范式。

  来源：Symmetry

  时间：2026-01-05

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