• 西田几多郎关系本体论与西方生命伦理学的互补性：脑类器官研究的未来伦理框架

  本综述创新性地将日本哲学家西田几多郎的关系本体论引入神经科技伦理讨论，为脑类器官（brain organoids）、人-动物神经嵌合体（human-animal chimeras）及生物计算系统（biocomputational systems）等前沿领域面临的道德地位（moral status）、人格（personhood）等难题提供了超越主客二元的东方哲学视角。文章通过对比西田哲学的“场所”（basho）、“纯粹经验”（pure experience）等核心概念与西方主流生命伦理学（bioethics）模型，论证了其基于相互关联性（interconnectedness）和情境敏感性（context-dependent）的伦理框架，能够有效补充西方个体主义伦理范式，为应对快速发展的神经创新（neural innovation）提供更具包容性和文化适应性的伦理指南。

  来源：AJOB Neuroscience

  时间：2026-01-01

• 宠物陪伴对痴呆症患者生活质量的纵向贡献：IDEAL队列研究揭示养宠物的长期益处

  本文基于IDEAL队列三年随访数据，首次系统揭示养宠物（尤其是犬类）可显著延缓痴呆症患者生活质量（QoL-AD）、认知功能（ACE-III）和日常生活能力（FAQ）的衰退轨迹。研究通过混合效应模型证实，宠物主人的代理人评估幸福感（WHO-5）和生活满意度（SwL）下降速度更慢，为动物辅助干预方案提供了高级别循证依据。

  来源：Aging & Mental Health

  时间：2026-01-01

• 综述：是否存在纯电子铁电体？

  本文系统梳理了电子铁电体这一新兴领域的研究进展，从微观机制（自旋、电荷、轨道、电荷转移、激子等）到典型材料体系（多铁性氧化物、分子铁电体、二维范德华异质结等），深入探讨了“纯”电子铁电性（即极化反转不涉及离子位移）的定义、判据及争议，并展望了其在超快、低功耗电子器件和神经形态计算等领域的应用潜力。

  来源：Advanced Electronic Materials

  时间：2026-01-01

• 具有退化感知能力的图神经网络，用于盲超分辨率技术

  针对盲超分辨率中未知退化问题，提出DAG-BSR方法，通过图神经网络的自适应图构建和对比学习分离退化与内容特征，实验在Urban100和Set14数据集上优于DSAT基准。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-01-01

• HP-3DNSM：一种基于Hessian Prompt的专用3D深度学习模型，用于神经元分割

  3D神经元分割模型HP-3DNSM通过Hessian提示增强噪声背景下的管状结构，结合多尺度感知和混合注意力机制，显著提升弱信号和断续纤维的分割精度，在BigNeuron和CWMBS数据集上鲁棒性优于现有方法。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-01-01

• 语义学中蕴含着更多的社会性！——对Balgova等人（2024年）研究的简要评论与重新分析

  心智化与语义认知的神经重合性研究强调需严格区分社会与非社会内容。通过重新分类原语义数据集，发现社会心智化激活TP和mPFC独特区域，而语义内容激活左腹侧颞叶（FFG/MTG/pmFC），支持语义中枢假说。结论指出准确分类刺激材料对神经机制分析至关重要。

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-01-01

• 利用眼动模拟路径整合任务研究遗忘症患者的空间信息更新能力

  海马体/内侧颞叶（MTL）及后顶叶皮层参与眼动路径整合，受试者DA因广泛MTL损伤仍保持与对照相当的定位准确性但回视减少，BL因前庭叶损伤及顶叶萎缩导致准确性下降且依赖回视定位，提示空间更新涉及MTL与顶叶的交互作用。

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-01-01

• 综述：推荐系统中多任务学习方法的进展与挑战：一项综述

  多任务学习在推荐系统中的应用解决了数据稀疏、冷启动、选择偏差等问题，通过共享嵌入、联合优化多个目标（如点击率、购买率）提升推荐效果。架构涵盖参数共享、迁移学习、对抗学习及LLM-based范式，优化策略涉及损失平衡与梯度冲突处理，训练方法包括预训练、强化学习及辅助目标。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-01-01

• 利用自适应门控双注意力单元神经维纳过程对锂离子电池退化状态进行预测

  锂离子电池退化过程受多因素影响，呈现二阶段随机特性，包括阶段性变化点和短期波动。现有模型多忽略这两点，导致预测偏差。本文提出AGDAU-Wiener模型，结合EM算法参数估计、自适应双注意力机制捕捉历史状态与变化点，构建分段非线性Wiener过程，实现多步SOH预测，在CALCE和NASA数据集上验证优于传统方法，兼具物理可解释性与稀疏特征适应性。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-01-01

• 克服结构与相似性障碍：基于图神经网络的情境推理在检测不一致及部分误导新闻中的应用

  本文提出了一种创新的图神经网络情境匹配方法（GCM），通过构建新闻标题与正文的n元语法网络，提取标题词在正文各段落中的局部上下文，有效解决了传统相似性比较（similarity-based）和摘要生成方法（summarization-based）在检测部分不一致新闻（partially incongruent news）时面临的结构性障碍和语义鸿沟问题。实验表明GCM模型在五类基准数据集上显著优于现有技术，尤其擅长识别具有部分真实性和部分误导性的复杂虚假新闻。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-01-01

• 基于签名变换的无限深度贝叶斯神经网络：一种提升鲁棒性与可靠性的新框架

  本文推荐一篇发表于《Neurocomputing》的研究，该工作针对当前连续深度贝叶斯神经网络（BNN）在随机性下面临的可靠性与鲁棒性不足等问题，创新性地将粗糙路径（Rough Path, RP）理论中的签名变换（Signature Transform）引入部分无限深度BNN的权重演化过程，提出了BNN-RDE模型。研究通过图像分类（CIFAR-10, CIFAR-10C）任务验证了该模型在保持神经随机微分方程（Neural SDE）记忆效率与精度的同时，其可靠性与鲁棒性优于现有神经SDE模型，为不确定性量化与稳健学习提供了新思路。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-01-01

• 综述：扩大HTLV-1相关神经系统疾病谱系：超越HAM/TSP的现代视角

  本综述强烈推荐给神经病学与感染病学领域的研究者与临床医生。文章系统阐述了人类T淋巴细胞病毒1型（HTLV-1）感染相关的广阔神经系统疾病谱（即“HTLV-1神经病学复合征”），远超传统认知的HTLV-1相关脊髓病/热带痉挛性截瘫（HAM/TSP）。作者强调，在流行区，对认知障碍、周围神经病、炎性肌病等表现的早期识别至关重要，并呼吁实现从单纯关注脊髓病到全面认识该复合征的范式转变，以改善全球患者的诊疗结局。

  来源：The Lancet Regional Health - Americas

  时间：2026-01-01

• 解读直接脚桥核-皮质回路在失神发作动态中的调节作用：一项计算研究

  尖慢波放电调控机制与顶盖前核作用研究。构建CTBGP模型揭示PPN通过GLU投射至皮层调控失神发作尖慢波放电，其中PPN-丘脑双通路起关键作用，而PPN-基底节通路（如SNr）生物学实现受限，PPN-STN回路抑制效果不显著。首次从计算神经科学角度证实直接PPN-皮层通信是调控核心。

  来源：Journal of Theoretical Biology

  时间：2026-01-01

• 经典直立性低血压与卧位高血压的血流动力学关联：外周阻力调控机制的新视角

  本综述深入探讨了经典直立性低血压（cOH）与卧位高血压（SH）共存的病理生理机制，重点分析了心率（HR）、每搏输出量（SV）及总外周阻力（TPR）对血压（BP）调控的相对贡献。文章创新性地应用对数比率（logratio）方法，揭示cOH患者中SH的高卧位TPR与直立时TPR反应不足是导致严重直立性低血压的关键。研究指出，自主神经功能衰竭可解释直立性低血压，但高卧位TPR可能涉及缓慢作用的体液性血管收缩因子，为理解这一临床矛盾现象提供了新思路。

  来源：Journal of Hypertension

  时间：2026-01-01

• 数据驱动的精确交换能量密度混合优化：提升密度泛函性能的新策略

  这篇综述系统阐述了通过机器学习（ML）优化局部混合函数（LMF），以数据驱动方式改进局部杂化泛函（LH）和局部双杂化泛函（LDH）的策略。文章重点介绍了神经网格局部混合函数（n-LMF）在解决离域误差与静态关联误差之间“零和博弈”中的关键作用，展示了LH24n、LH25nP等新型泛函在提高主族元素能量计算精度、改善共价键解离曲线以及抑制规范模糊性（gauge ambiguity）方面的显著优势。该方法在保持泛函结构透明可解释的同时，为密度泛函理论（DFT）的发展提供了新范式。

  来源：The Journal of Physical Chemistry A

  时间：2026-01-01

• 运用通用学习设计构建跨机构本科生研究体验：多人协作提升研究效能

  本文探讨了如何运用通用学习设计（UDL）框架构建跨机构虚拟本科生研究体验，通过结构化管理、清晰沟通、灵活安排、自主选择与共识构建五原则，有效解决了远程协作中项目管理、任务分配与团队沟通等挑战，为化学及其他学科领域的高等教育者提供了可推广的虚拟研究指导模式。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-01-01

• 综述：谷氨酸受体激动剂作为神经毒性的触发因素：五种神经毒素的通路解码及潜在治疗靶点

  本文系统综述了五种谷氨酸（l-Glu）受体激动剂（l-BMAA、QUIN、DomA、β-ODAP、l-HCA）的神经毒性机制。这些化合物通过模拟l-Glu结构，过度激活NMDA、AMPA及KA受体，导致Ca2+内流、氧化应激及线粒体功能障碍，最终引发神经元凋亡或坏死。文章深入解析了其与神经退行性疾病（如ALS、神经性山黧豆中毒、失忆性贝类中毒）的关联，并探讨了基于NMDA受体拮抗剂的潜在治疗策略。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-01-01

• 面向观测攻击的自适应防御框架：深度学习模型在车辆轨迹预测中的鲁棒性增强研究

  本文针对自动驾驶系统中车辆轨迹预测面临的观测攻击问题，提出了一种基于贝叶斯神经网络（BNN）的自适应防御框架。该框架通过双阶段轨迹生成机制，在不确定性较高时输出多模态预测，有效提升深度学习（DL）模型在对抗环境下的鲁棒性与泛化能力，仅需正常样本训练即可兼容多种攻击类型。

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-01-01

• 基于遗传算法-BP神经网络和准静态试验的变截面圆端空心铁路桥墩等效阻尼比的预测

  等效阻尼比预测研究提出“测试驱动与机器学习”框架，通过七组变截面空心墩缩尺模型试验分析轴压比、纵筋率和箍筋率对等效阻尼比双阶段演化规律的影响，构建GA-BP神经网络模型，较传统BP模型预测误差降低94%，验证数据误差标准差仅0.0005，为铁路桥梁抗震设计提供高效数据驱动方案。

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-01-01

• 基于多传感器数据融合的赛车摩托车碳刹车系统摩擦系数与制动力矩估计算法研究

  本研究针对MotoGPTM赛车碳刹车系统在真实工况下制动力矩估算不精确的难题，开发了一种结合NARX（非线性自回归外生模型）与ANN（人工神经网络）的多传感器估计算法。该研究通过处理刹车液压力、碟片温度和轮速等信号，成功实现了瞬时摩擦系数μ的精确识别，显著提升了制动力矩τbfmod的估算精度，对高性能赛车制动系统的优化设计具有重要意义。

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-01-01

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