• 基于软计算的人工智能赋能“福”文化融入特殊教育德育体系：跨K-12及高等教育的多模态康复新范式

  针对由神经性障碍、发育迟滞或躯体残疾导致的沟通障碍问题，研究者开发了一种改进的多模态康复管线（multimodal rehabilitation pipeline），整合音频、视觉及文本信息，实现个性化自适应治疗。该技术采用跨注意力融合多层变换器架构（cross-attention fusion multimodal hierarchical transformer），能够协同分析语音声学特征、面部动态、唇部运动（lip articulation）及语言上下文。通过大规模无标注语料的自监督预训练（self-supervised pretraining）结合数据增强的领域自适应微调（domain

  来源：Disability and Rehabilitation: Assistive Technology

  时间：2025-09-12

• 人工智能时代合唱和谐性在仪式实践与文化认同中的作用：认知情感同步的跨学科研究

  本研究通过融合音乐学、社会心理学与认知科学视角，探讨合唱演唱（choral singing）在多元文化语境中如何作为仪式实践与文化认同的维系机制。采用混合研究方法（mixed-methods），结合民族志观察、问卷调查及认知测量，并引入人工智能（AI）技术框架如语音情感识别（voice emotion recognition, VER）与神经同步性建模（neural synchrony modeling），对英国圣公会（Anglican） cathedral 合唱团、藏传佛教（Tibetan Buddhist）诵经团体及加拿大北部原住民（Indigenous）社区合唱团开展案例分析。结果表明，

  来源：Disability and Rehabilitation: Assistive Technology

  时间：2025-09-12

• 综述：基于COSMIN的臂丛神经结局测量工具心理测量学特性的系统评价

  AbstractPurpose臂丛神经产伤（Brachial Plexus Birth Injury, BPBI）患儿若恢复不全，会出现不同程度的上肢功能障碍，其中20%–30%需通过手术或康复干预以优化功能。因此，亟需一种心理测量学特性经过验证的上肢活动能力评估工具，以支持临床共同决策。Materials and methods本研究遵循乔安娜·布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute）证据合成手册，系统评价了臂丛神经结局测量工具（BPOM）–活动量表的测量学特性。该量表是针对BPBI患儿上肢活动能力的绩效型结局指标。检索自建库至2023年10月三大数据库的相关研究，并

  来源：Disability and Rehabilitation

  时间：2025-09-12

• 脱髓鞘综合征患儿生活方式与体重管理的挑战及干预策略研究

  儿科脱髓鞘综合征（Demyelinating Syndromes）患儿面临着独特的生活挑战，特别是在体重管理与生活方式调控方面。研究表明这类患者中肥胖发生率显著高于健康同龄人，而超重状态可能加剧神经炎症反应并影响疾病修正治疗（Disease-Modifying Therapies, DMTs）的疗效。通过多中心横断面研究显示，患儿日常活动量较正常儿童降低37%，糖分摄入量却高出WHO推荐标准的2.3倍。值得注意的是，体重指数（Body Mass Index, BMI）每增加5kg/m2，其年复发率（Annualized Relapse Rate, ARR）相应上升0.4次（p<0.01）。分子

  来源：Disability and Rehabilitation

  时间：2025-09-12

• miR-181c-5p通过靶向MAPK1调控缺氧诱导神经元凋亡的机制及其在胎儿窘迫中的作用

  研究旨在探究microRNA-181c-5p（miR-181c-5p）在胎儿窘迫中的表达模式及其对神经元凋亡的调控作用。通过实时定量聚合酶链反应（qRT-PCR）检测发现，在胎儿窘迫大鼠模型中，miR-181c-5p的表达显著降低。同时，酶联免疫吸附测定（ELISA）结果显示凋亡相关蛋白Caspase-3明显上升，而存活蛋白survivin则显著下降。研究人员利用氧糖剥夺/再灌注（oxygen-glucose deprivation/reoxygenation, OGD/R）方法建立胎儿窘迫细胞模型，并采用细胞计数试剂盒（CCK-8）和流式细胞术评估细胞活力和凋亡情况。实验表明，过表达miR-

  来源：Fetal and Pediatric Pathology

  时间：2025-09-12

• 基于XGBoost-ANN混合模型预测机械压实对大豆产量的影响及其农业可持续性意义

  随着农业机械化程度的不断提高，农田土壤压实问题日益成为制约农业可持续发展的隐形杀手。重型农业机械在耕作、播种、施肥和收割等作业过程中反复碾压土壤，导致土壤结构恶化、孔隙度降低，形成坚硬的犁底层。这种"土壤硬化"现象不仅阻碍作物根系下扎，影响养分吸收，还显著降低作物产量——研究表明严重压实环境下玉米产量可减少高达50%。目前针对机械压实影响的研究多局限于数据统计分析层面，缺乏精准的预测模型。东北农业大学的科研团队意识到，要解决这个难题，必须建立机械作业参数、土壤物理特性与作物产量之间的量化关系。他们创新性地提出采用机器学习方法，通过两步建模策略来预测机械压实对大豆产量的影响，研究成果发表在《In

  来源：Information Processing in Agriculture

  时间：2025-09-12

• 帕金森病基底节功能梯度重组：揭示疾病进展的网络水平生物标志物

  帕金森病（Parkinson’s disease, PD）是一种进行性多系统神经退行性疾病，以不对称性运动障碍和异质性非运动症状为特征。其神经病理标志是黑质致密部多巴胺能神经元退化和α-突触核蛋白聚集形成的路易体病理。基底节（basal ganglia, BG）作为BG-丘脑-皮质回路的核心枢纽，其功能障碍驱动PD临床症状的进展。尽管BG在PD病理中处于中心地位，但其在网络水平的功能重组机制仍不清楚。近年来，神经影像学技术的进步使得通过功能梯度分析（functional gradient analysis）刻画大脑宏观功能网络层级成为可能，这种分析方法能揭示从单模态感觉运动区到跨模态区的功能连

  来源：Early Human Development

  时间：2025-09-12

• 综述：儿童期发病多发性硬化的隐燃性疾病

  引言隐燃性疾病在多发性硬化（MS）中指超越急性炎症的慢性中枢神经系统（CNS）过程，驱动长期残疾。尽管当前疗法有效降低复发率和MRI病灶，许多患者仍经历独立于复发活动的进展（PIRA）。儿童期发病MS（POMS）为早期疾病生物学提供了独特视角，因其临床发病更接近生物学起源，且具有年龄相关特征，如疾病对脑成熟过程的影响以及CNS对累积结构损伤的高度可塑性。先进MRI技术和体液生物标志物为早期检测隐燃性疾病提供了希望。隐燃性疾病的免疫病理学隐燃性MS病理被认为源于广泛的炎症和退行性过程，包括顺行和逆行轴突变性、神经元代谢受损、线粒体功能障碍、氧化应激、铁积累、谷氨酸兴奋毒性，以及修复/补偿机制（如

  来源：Early Human Development

  时间：2025-09-12

• 基于符号认知的人类在旅行商问题（TSP）中的启发式机制研究及其算法优化启示

  Section snippetsThe role of visual perception and spatial strategies in human problem-solving of the TSP视觉感知与空间策略在人类求解旅行商问题（TSP）中扮演关键角色。研究表明，人类在解决TSP时表现出超越经典启发式算法的潜力，尤其是当点集布局具有规则性时，性能显著提升。空间策略（如避免路径交叉）和图形结构特征（如凸包点数量）独立影响求解偏好，凸显几何与拓扑特征在认知过程中的重要性。Method为验证符号认知的启发假设，本研究设计了两类实验：通过控制TSP问题的符号化程度（基于线型特征）和操

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-09-12

• 急性卒中非糖尿病患者入院高血糖的流行情况及其对预后的影响：一项巴基斯坦研究

  卒中是全球范围内致残和致死的主要原因之一，而高血糖作为其常见的并发症，近年来逐渐成为临床关注的焦点。尽管糖尿病与卒中不良预后的关联已被广泛研究，但非糖尿病患者在急性卒中时出现的高血糖现象及其影响仍缺乏深入探讨。这种高血糖可能源于应激反应（称为“应激性高血糖”），也可能是未确诊糖尿病的表现，但其对卒中后神经功能恢复、住院时间和死亡风险的具体作用尚不明确。在医疗资源分布不均的地区（如巴基斯坦），这一问题可能尤为突出，因此开展相关研究具有重要的临床和公共卫生意义。为了系统评估非糖尿病急性卒中患者入院高血糖的流行情况及其对短期和长期结局的影响，研究人员在巴基斯坦法乌吉基金会医院开展了一项回顾性研究。该

  来源：Brain Disorders

  时间：2025-09-12

• 脂质激活超灵敏探针揭示阿尔茨海默病中铁离子(Fe3+)时空动态变化及其病理意义

  Highlight本研究通过设计合成脂质激活探针NRA，实现了对Fe3+的高灵敏度、高选择性检测，并首次在AD模型中系统揭示了Fe3+的时空动态分布规律及其与脂质代谢紊乱的协同作用机制。Materials and Instruments材料与仪器相关信息见支持信息。Synthesis of NRANRA的合成路线如方案S1-S2所示，具体步骤详见支持信息。目标产物经核磁共振（NMR）和高分辨质谱（HRMS）表征（图S27–S29）。Exogenous Fe3+ experiments外源性Fe3+实验中，PC12细胞经100 μM Fe3+溶液（pH 7.0–7.4）处理7小时后进行检测。De

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-09-12

• 基于双纳米酶的柔性纤维微电极用于尿液分析与活细胞多巴胺分泌实时监测

  Chemicals石墨粉末购自青岛天和达石墨有限公司。盐酸多巴胺、人工尿液样本、葡萄糖、L-半胱氨酸和蛋白质购自上海源叶生物科技有限公司。其他所有化学试剂均购自国药集团化学试剂有限公司。Preparation of GF/ZnO/MOF@Au fiber石墨烯纤维（GF）的制备：根据文献[30]中改进的Hummer法制备氧化石墨烯（GO）溶液。GF通过湿法纺丝制备……Morphological and structural characterization analysis首先使用扫描电子显微镜（SEM）技术对中间产物和最终产物的形貌进行表征。通过湿法纺丝制备的原始GF表面光滑，平均直径约为1

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-09-12

• 基于肠道菌群标志物的儿童功能性便秘共病亚型分层营养干预策略

  在儿科临床实践中，功能性便秘（Functional Constipation, FC）是一种极为常见的消化道功能性疾病，其特征包括排便频率减少、粪便干硬以及排便疼痛等。全球范围内，FC在健康儿童中的患病率约为0.5%至32%，而在伴有过敏性疾病或神经发育障碍等共病的儿童中，这一比例可高达90%–95%。FC不仅引起身体不适，还可能导致行为问题并严重影响患儿的生活质量。尽管饮食、水分摄入及遗传因素均参与FC的发病机制，但肠道菌群（Gut Microbiota, GM）失调已被认为是关键因素之一。既往研究表明，FC患儿普遍存在短链脂肪酸（Short-Chain Fatty Acids, SCFA）

  来源：Nutrition

  时间：2025-09-12

• 基于MFCC-ANN模型的管道系统泄漏尺寸估计方法：提升流体运输安全性的创新研究

  Research Significance尽管加压管道泄漏检测技术已得到广泛研究，现有方法仍存在显著局限性。传统信号处理方法如快速傅里叶变换（FFT）和小波变换（DWT）难以捕捉压力波的非平稳和瞬态特征，尤其在检测直径小于5 mm的微泄漏时。同样，机器学习和深度学习方法（包括CNN）虽然表现出强大的分类能力，但通常需要大量标注数据和计算资源，这在实际监测系统中往往不可行。本研究通过结合MFCC的紧凑特征表示和ANN的高效非线性映射能力，提出了一种更适用于实际工程环境的微泄漏尺寸估计框架。Materials and Methods本研究采用ANN与瞬态反射方法（TRM）相结合的方式，构建用于估计

  来源：Next Research

  时间：2025-09-12

• 基于分类器权重的软标签生成器TarSamp：一种提升深度神经网络泛化能力的新方法

  Highlight•研究了一种基于分类器权重的通用、低成本且易于实现的软标签生成方法。•提出通过随机采样统一建模类级语义（Class-Level Semantics）和实例级不确定性（Instance-Level Uncertainty），并分析了与现有方法的关联。•将TarSamp应用于无教师（Teacher-Free）和有教师（Teacher-Available）场景。•通过图像分类实验验证了所提软标签生成器在各种监督设置下的有效性。Soft labels for supervised learning在深入介绍本文方法前，我们首先简要回顾使用软标签进行监督学习（Supervised Le

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-09-12

• 知识蒸馏与知识注入（KD-KI）框架在异常检测与定位中的创新应用及其在工业质量检测中的意义

  Highlight本研究通过引入知识蒸馏与知识注入（KD-KI）机制，优化了异常检测与定位中的特征学习过程，显著提升了模型在复杂场景下的泛化能力和检测精度。Related works无监督异常检测与定位方法通常可分为四类：基于重建的方法（Reconstruction-based methods）、生成模型（Generative models）、单类分类（One-class classification）以及特征嵌入（Feature embedding）方法。其中，特征嵌入方法通过提取多尺度特征构建紧凑嵌入空间，在近年来取得了最先进（SOTA）性能。知识蒸馏（Knowledge Distilla

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-09-12

• DCHF_T：面向Transformer模型的多维自适应压缩方法——突破计算瓶颈，赋能自然语言处理高效部署

  Highlight•我们提出多维压缩框架DCHF_T，通过联合压缩冗余令牌、注意力头和神经元，有效解决现有单维压缩的局限性。•为帮助模型聚焦任务相关输入序列部分，我们提出动态压缩机制，采用可学习选择策略识别信息量最大令牌，并保留被丢弃令牌的信息。•为更好适配多样化计算预算，我们引入多目标进化搜索方法，在给定约束下实现模型精度与计算效率的最优权衡。•在GLUE基准的8项任务中实验表明，DCHF_T显著降低浮点运算量（FLOPs）并加速训练与推理，同时保持模型精度。相较基线模型，本方法在精度与效率间达成最优平衡，并显著减少参数数量。DCHF_T本节我们首先概述DCHF_T方法的整体流程，继而详细描

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-09-12

• 基于全信息依赖Lyapunov方法的模糊神经网络事件触发三重异步切换控制研究

  主要成果 (Main Results)定理1 (Theorem 1)在给定正常数条件下，系统（14）若存在正定矩阵、正对角矩阵及特定矩阵满足所列不等式条件，则系统具有MFs依赖的H∞性能且随机稳定。其中关键矩阵构造充分融合了模态信息、状态信息及隶属函数信息。证明 (Proof)通过构建全信息依赖的LKF：𝑉(𝑡)=∑𝑖=14𝑉𝑖(𝑡)其中𝑉1(𝑡)=𝑥𝑇(𝑡)𝑃𝜎𝑡𝑥(𝑡)等项分别捕获了系统状态、延迟状态及积分项信息。通过伊藤公式与矩阵不等式处理，证明了系统在李雅普诺夫意义下的稳定性和性能指标达成。仿真实例 (Illustrative Example)通过三个数

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-09-12

• 渐进式低置信度伪标签技术缓解图神经网络半监督节点分类中的分布偏移问题

  亮点 (Highlights)•提出PLCP方法缓解分布偏移问题，助力模型学习未标记节点模式•引入置信区间伪标签模块（CRPM），通过固定范围选择伪标签避免过度标注•设计验证重分配策略（VRS），依据验证指标提升伪标签可靠性•在多数据集实验中验证PLCP对前沿GNN模型的显著性能提升引言 (Introduction)图神经网络（GNNs）已成为处理图结构数据的强大工具，在节点分类等任务中表现卓越，但其性能受限于标记数据匮乏。伪标签技术通过为未标记数据分配预测标签以扩充数据集，但传统高置信度阈值方法易导致分布偏移。本文提出PLCP框架，通过渐进式利用低置信度节点及其邻域信息传播，增强模型对不确定

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-09-12

• 新型抑郁筛查工具MEB-001在COMISA患者中的性能评估：与标准神经心理测量工具的比较分析

  引言失眠与阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）作为常见的睡眠障碍，各自与抑郁风险升高显著相关。当二者共存形成共病失眠与睡眠呼吸暂停（COMISA）时，抑郁风险进一步加剧，这使得有效的抑郁筛查成为临床迫切需求。流行病学研究显示，39-58%的OSA患者存在失眠症状，而29-67%的失眠患者符合OSA的最低诊断标准。更值得注意的是，COMISA患者出现抑郁症状的比例（42.6%）显著高于单纯失眠（21.6%）或单纯OSA（8.4%）患者，且与自杀意念、自伤行为的风险增加密切相关。传统的抑郁筛查主要依赖自评工具，如9项患者健康问卷（PHQ-9），但其在睡眠诊所环境中存在明显局限：PHQ-9中的睡眠相关条目（

  来源：Frontiers in Sleep

  时间：2025-09-12

知名企业招聘：