• 综述：具有数学障碍和发展性计算障碍的个体的时间处理能力

  Federica Cortesi|Ilaria Polenghi|Andrea Gambarini|Gian Marco Marzocchi|Giovanna Mioni|Anna Ogliari|Enrico Toffalini|Valentina Tobia意大利米兰Vita-Salute San Raffaele大学心理学系摘要近年来，文献研究了时间处理（TP）能力与数学/数值技能之间的关系，探讨了用于处理不同类型量级的认知系统之间可能存在的重叠。本文旨在描述发展性计算障碍（DD）患者的时间处理缺陷，这不仅具有理论意义，还具有实际应用价值。具体而言，本综述涵盖了三个互补方面：1）时间处理

  来源：Research in Developmental Disabilities

  时间：2025-12-28

• 抑郁症状轨迹与慢性肺病风险及肺功能关联的双队列前瞻性研究

  慢性肺病(CLDs)作为全球范围内致残和致死的主要原因之一，在2017年导致约391万人死亡，占全球全因死亡率的7%。随着人口老龄化进程加速，CLDs的患病率和绝对死亡率持续攀升，给全球医疗系统带来严峻挑战。除吸烟、环境颗粒物等传统危险因素外，抑郁症状作为一种重要的心理社会风险因素，其与CLDs的关联机制尚未完全阐明。既往研究多采用横断面设计，且仅评估单时间点的抑郁症状，未能捕捉抑郁症状的动态变化特征。值得注意的是，抑郁症状包含躯体症状和情感认知症状两个维度，不同维度可能通过差异化的生物学途径影响慢性疾病风险。因此，深入探究抑郁症状动态轨迹与呼吸健康的关联，对CLDs的早期预防和干预具有重要意

  来源：npj Primary Care Respiratory Medicine

  时间：2025-12-28

• 查看节点内部：一种用于图注意力网络的新型节点内注意力机制

  贾英娟|陈彤|刘欣宇|王汉普中国重庆西南大学电子与信息工程学院，400715摘要图注意力网络（GATs）是分析图结构数据的强大工具。它们通过引入注意力机制来模拟节点之间的关系。然而，这些机制忽略了节点内部特征的区分性——即某些特征比其他特征具有更强的区分能力。为了弥补这一不足，我们提出了节点内部注意力（INAT）机制，该机制能够明确量化节点内部特征的重要性。INAT利用偏差分析来适应性地重新加权特征，每层仅需要两个可学习的参数。此外，INAT具有即插即用的设计，可以无缝集成到任何GAT中。在链接预测、节点预测和图预测任务上的广泛实验表明，增强后的GAT在11个公共基准数据库中均取得了性能提升。

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-28

• 学习迁移：开放集领域泛化的最优传输元学习框架

  开放集识别（Open Set Recognition）开放集识别（OSR）作为一种分类任务，旨在解决测试阶段出现训练数据中未见过的新类别的问题。传统封闭集分类假设训练与测试数据源自相同类别分布，但该假设在实际应用中常不成立。OSR方法的目标不仅是正确分类属于已知类别的测试样本，还需检测并标记那些属于未知类别的测试样本。问题设定（Problem Setting）假设存在多个源域D1, D2, …, DS，所有源域共享同一标签空间Cs。每个域Ds= {(xis, yis)}i=1Ns，其中Ns表示第s个域的总样本数，y可取值于Cs。同时，我们有一个指定的目标域Dt= {(xit, yit)}i=1

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-12-28

• 创伤后应激障碍治疗改善美国退伍军人认知功能：来自随机对照试验的二次分析

  摘要创伤后应激障碍（PTSD）以认知功能障碍为特征。本研究通过随机对照试验探讨PTSD治疗对认知功能的影响，发现接受认知加工疗法（CPT）或苏达山克里亚瑜伽（SKY）治疗的退伍军人，在情景视觉记忆、运动学习和视觉持续注意力方面均有显著改善，且认知改善与PTSD症状减轻显著相关。引言PTSD是一种创伤后发生的神经精神疾病，认知功能障碍是其核心特征之一，常表现为注意力、工作记忆、情景记忆等信息处理领域的缺陷。尽管现有治疗能有效缓解PTSD核心症状，但治疗对认知功能的影响尚不明确。本研究基于一项非劣效性随机对照试验，比较CPT与SKY对PTSD患者认知功能的影响，并探讨认知改善与症状减轻的关联。方法

  来源：Journal of Traumatic Stress

  时间：2025-12-28

• 针对老年人和帕金森病患者的个性化听觉节奏提示以优化步态：勘误表

  由于编码错误，上述文章中报告的所有变异系数（CV）值都出现了计算错误。在计算CV值时，我们不小心除以了2而不是乘以100。因此，论文中报告的所有CV值都应该乘以200才能得到正确的数值。修正后的数值出现在下面的更新表格和图表中。所有报告的统计结果以及得出的结论均保持不变。表2. - 步态特征。向左或向右滚动可查看整个表格。 90% 100% 110% 120% 无提示 音乐 心理 音乐 心理 音乐

  来源：The Journal of Nervous and Mental Disease

  时间：2025-12-28

• 多发性硬化症患者进行8周倒退行走训练后的结构与功能变化：病例系列研究

  ```section> 摘要 通俗语言总结 背景与目的： 多发性硬化症（MS）患者会出现行动能力下降和跌倒风险增加的情况。相关研究表明，倒退行走（BW）是一种有望改善行动能力的干预方法，但其对反应性平衡、体力活动、未来跌倒风险以及大脑结构的影响尚未得到充分研究。本病例研究的目的是探讨为期8周的倒退行走训练（BWT）在步态速度、静态与反应性平衡、跌倒发生率、体力活动以及白质微结构方面的可行性、可接受性及影响。次要目标是研究BWT对结构和功能的同时变化。 病例描述： 8名患有复发-缓解型多发性硬化症的患者分别进行了正常行走（FW）和倒退行走测试，同时进行了静态与反应

  来源：The Journal of Nervous and Mental Disease

  时间：2025-12-28

• 约束解耦潜在扩散模型：蛋白质反向映射的新突破

  1. 引言粗粒度（CG）分子动力学模拟通过将原子基团表示为统一珠子来简化系统复杂性，平滑能量景观，从而能够探索蛋白质折叠和构象转变等长时间尺度现象。然而，CG表示固有地牺牲了原子级细节，而这些细节对于分子识别、蛋白质-配体对接和蛋白质-蛋白质相互作用等关键任务至关重要。反向映射（Backmapping）任务旨在从CG表示中重建全原子结构，恢复详细结构分析所需的分辨率。有效的反向映射方法需要具备原子精度以重建物理真实的原子细节，构象多样性以捕捉广泛的生物相关结构集合，计算效率以及跨不同分子系统的强大泛化能力。传统方法通常基于启发式规则算法生成初始原子结构，随后进行几何优化或能量最小化等细化步骤。

  来源：Journal of Chemical Theory and Computation

  时间：2025-12-28

• 甜菜根花青素的微胶囊化：基于人工神经网络（ANN）的降解动力学研究及稳定性提升策略

  1. 引言花青素是一类水溶性酚类化合物，属于黄酮类，是许多水果和花卉呈现红、蓝、紫和橙色的主要原因。作为天然色素，花青素具有无毒、色泽鲜艳和高水溶性的特点，但其在食品工业中的应用仍受限于其对热、pH变化、光和氧的高度敏感性。提高其稳定性已成为开发更可靠天然色素体系的关键焦点。微胶囊化技术作为一种有效的保护手段，已被广泛应用于包括多酚、精油、类胡萝卜素和植物提取物在内的多种敏感生物活性物质的包埋，以提高其稳定性、生物可及性和释放可控性。本研究旨在系统评估麦芽糊精（MD）、阿拉伯胶（GA）、它们的二元混合物（MD/GA）以及三元麦芽糊精-阿拉伯胶-酪蛋白酸钠（MD/GA/SC）体系对甜菜根花青素的

  来源：ACS Omega

  时间：2025-12-28

• 基于氟化酶末端酶促18F标记的A2A腺苷受体激动剂开发及其PET成像应用

  腺苷A2A受体作为G蛋白偶联受体家族的重要成员，广泛分布于人体各个组织，参与调控炎症反应、缺血再灌注损伤、中枢神经系统功能以及帕金森病等多种生理病理过程。然而，该受体在体内存在“活性”与“失活”构象的动态平衡，只有活性构象才能启动下游信号转导。目前，用于正电子发射断层扫描成像的A2A受体靶向放射性示踪剂全部为拮抗剂，它们能够同等程度地结合受体的两种构象，因此只能反映受体的总体密度分布，无法区分其功能状态。开发能够选择性结合活性构象的激动剂型放射性示踪剂，对于深入理解A2A受体的功能调控机制及其在疾病中的作用具有重要意义。在这项发表于《European Journal of Organic Ch

  来源：European Journal of Organic Chemistry

  时间：2025-12-28

• 基于会话的推荐系统中的增强对比度异构多视图图谱：通过子序列单元实现

  杨帆|李杰|张硕|彭敦路|徐一鸣|陈楠南通大学电气工程与自动化学院，中国南通226019摘要基于会话的推荐系统旨在根据会话内项目之间的依赖关系捕捉用户的短期动态偏好，然后预测用户最有可能互动的下一个项目。目前，会话序列通常被建模为单视图结构，这些结构侧重于学习单个项目之间的交互。然而，这些方法缺乏丰富的上下文信息，难以从更高维度理解用户的意图。为了更好地利用上下文之间的关联，本文提出了一种基于对比增强的异构多视图图谱（CHMGSU）的会话推荐方法。该模型同时将序列建模为单视图和异构多视图结构：单视图图在单个项目层面构建，用于学习项目间的信息传递；而异构多视图图则利用连续多个项目来更好地理解用户

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-28

• 开发基于全卷积网络和介电常数分类映射的算法，用于检测地面穿透雷达扫描数据中的隧道衬砌缺陷

  随着城市化进程的加速，地下隧道作为城市交通和基础设施的核心组成部分，其安全性检测技术成为工程领域的重要课题。非破坏性检测技术中，地面穿透雷达（GPR）凭借其无损检测特性，在识别隧道衬砌中的空腔、分层和夹层等缺陷方面发挥着关键作用。然而，现有技术存在两个主要瓶颈：一是缺乏自动化生成高精度仿真数据集的工具，二是难以有效处理复杂缺陷场景下的检测精度问题。针对这些挑战，韩国光州国立交通大学的研究团队提出了基于有限元时域差分法（FDTD）的KIT-GPR仿真平台与改进型全卷积神经网络（FCN）的联合解决方案，为隧道检测技术带来了创新突破。在技术实现层面，KIT-GPR仿真平台采用了创新的Perlin噪声

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-28

• MDCSformer：一种融合多尺度空洞卷积与压缩子空间注意力的旋转机械故障诊断新架构

  在工业4.0时代，旋转机械作为电力、制造等核心工业系统的“心脏”，其健康状态直接关系到生产安全与效率。然而，这些设备长期在高温、高负载等恶劣工况下运行，极易发生故障，导致非计划停机，造成巨大的经济损失。因此，对旋转机械进行精准、实时的故障诊断，已成为工业界和学术界共同关注的焦点。传统的故障诊断方法高度依赖专家经验，通过信号处理技术提取特征，再送入分类器进行判断。这种方法在理想环境下表现尚可，但在实际工业场景中，振动信号往往被强烈的背景噪声所淹没，导致诊断性能急剧下降。近年来，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习技术，凭借其强大的特征自动提取能力，在故障诊断领域取得了显著成功。然而，CNN也

  来源：Journal of Computational Design and Engineering

  时间：2025-12-28

• 由二乙炔脂质囊泡自组装而成的类神经纳米管网络结构

  Vachiraporn Ajavakom|Suricha Pumtang|Waraluck Chaichompoo|Wachirachai Pabuprapap|Chanyathorn Ruamyart|Anawat Ajavakom|Mongkol Sukwattanasinitt|Ken-ichi Shinohara泰国曼谷兰卡姆汉大学（Ramkhamhaeng University）理学院化学系及化学创新卓越中心，邮编10240摘要本文研究了一种新合成的两亲性二炔化合物4-氧代-4-(五十五-10,12-二炔基氨基)丁酸（PCDAS）在水介质中的自组装行为。在紫外光照射后于室温下孵育，P

  来源：Tetrahedron

  时间：2025-12-28

• 基于CNN-BiLSTM-AE混合模型的离岸风机齿轮箱过热故障早期预警研究

  随着全球能源转型加速，离岸风电作为清洁能源的重要组成部分正迎来爆发式增长。然而，严酷的海洋环境（如盐雾腐蚀、高风速、波浪振动）使风机关键部件面临严峻考验，其中齿轮箱故障更是导致风机停机的头号元凶（占比30-40%），每日可造成数万美元的经济损失。传统基于固定阈值的齿轮箱油温监测方法存在预警延迟、泛化能力差等痛点，难以应对离岸环境下监测信号噪声大、维护可达性差等挑战。为突破这些技术瓶颈，来自中国能源建设集团广东电力设计院的研究团队在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》上发表了创新性研究成果。他们开发了一种基于CNN-BiLSTM-AE

  来源：Sustainable Energy Technologies and Assessments

  时间：2025-12-28

• 基于RS-GA-BP混合模型的矿工协同防尘效果评估方法研究及其应用

  在煤矿开采的复杂环境中，除了众所周知的瓦斯爆炸、水害、火灾和顶板事故这四大灾害外，煤尘被确认为第五大危害。它弥漫在煤炭生产的各个环节，不仅可能引发尘肺病等严重的职业病，威胁着每一位矿工的生命健康与安全，也对企业安全生产构成持续挑战。尽管企业在粉尘控制的技术和工程措施上投入了大量资源，但一个关键问题始终存在：防尘措施的有效性在很大程度上依赖于一线矿工的主动参与和严格执行。如果矿工对防尘规定理解不足、执行意愿不强，或者团队内部缺乏协同，再先进的技术手段也可能事倍功半。以往的研究虽然指出了矿工个体安全行为、群体互动和安全文化的重要性，但如何将这些“人因”要素进行量化，并建立可靠的模型来评估和预测协同

  来源：Safety and Health at Work

  时间：2025-12-28

• 触摸还是交谈：个体偏好、信任与共情在安慰行为中的作用机制研究

  1 引言1.1 安慰行为作为社会性生物，人类常通过亲社会行为（Prosocial Behaviours）促进他人福祉。安慰行为作为针对情绪困扰的典型反应，在维系社会纽带中起核心作用。发育研究表明，人类对安慰行为的敏感性在婴儿期已显现，如幼儿更偏好安慰受害者的互动对象。1.2 共情的作用安慰行为依赖于对他人负面情绪的共情能力，其动机在于缓解他人痛苦。共情包含三个关键成分：情感共情（Affective Empathy）、认知共情（Cognitive Empathy）和动机性共情（即同情，Compassion）。神经影像学研究表明，不同共情成分对应 distinct 脑区活动，如额下回（Inferi

  来源：Journal of Community & Applied Social Psychology

  时间：2025-12-28

• 英格兰特殊教育需求（SEND）专业服务体验调查：资源匮乏下的能力自信与系统困境

  1 引言过去30年间，针对特殊教育需求与残疾（SEND）儿童的支持一直处于不断变化的状态。尽管2014年《实践准则》（Code of Practice）和2023年《SEND改进计划》（SEND Improvement Plan）进一步推动了主流教育环境下的供给，但针对复杂需求的特殊教育环境却在无意中被削弱。目前，英格兰约有160万儿童被识别为SEND，其中4.7%的学龄儿童拥有教育健康护理计划（EHCP），这是最高级别的法定保护需求。此外，还有13.6%的儿童接受较低层级的“SEND支持”，但这一层级缺乏法定的追踪、记录和规划义务，主要依赖教师自身的授权。SEND的识别通常始于家长与教师、特

  来源：Child: Care, Health and Development

  时间：2025-12-28

• 综述：利用人工智能技术对尖峰信号数据进行功能分类：系统综述

  摘要 如今，人类大脑神经元的活动具有重要意义。通过分析信号数据（如细胞外记录）来评估神经元行为，这些数据可以为科学家提供关于疾病和神经元活动的宝贵信息。研究人员在评估这些信号时面临的一个难点是存在大量的尖峰数据。尖峰是信号数据的重要组成部分，它们可能是由重要的生物标志物或物理问题（如电极移动）引起的。因此，区分不同类型的尖峰至关重要。这就是尖峰分类概念的起源。以前，研究人员是手动对尖峰进行分类的。但由于手动分类需要大量分析，因此不够精确。为此，人工智能（AI）被引入神经科学领域，以帮助临床医生正确分类尖峰。从尖峰中识别噪声使得尖峰

  来源：Wiley Interdisciplinary Reviews-Data Mining and Knowledge Discovery

  时间：2025-12-28

• 科学家们发现了一种恢复痴呆症患者脑部血流的方法

  一种治疗脑血流量减少和某些形式的痴呆症的潜在新方法开始出现。佛蒙特大学医学博士罗伯特·拉纳医学院的科学家们发现了大脑血液循环如何被控制以及血管问题如何被逆转的新细节。他们的临床前研究发表在12月22日的《美国国家科学院院刊》上，该研究表明，替换血液中缺失的磷脂有助于恢复正常的脑血流量，缓解痴呆症相关症状。“这一发现是我们在预防痴呆和神经血管疾病方面迈出的一大步，”首席研究员、拉纳医学院药理学助理教授Osama Harraz博士说。“我们正在揭示这些毁灭性疾病的复杂机制，现在我们可以开始考虑如何将这种生物学转化为治疗方法。”日益加重的痴呆症负担阿尔茨海默病和相关的痴呆症影响着全球约5000万人，

  来源：University of Vermont

  时间：2025-12-27

知名企业招聘：