• 家庭参与神经发育障碍与儿童健康研究中领导力能力建设：家庭参与研究领导力学院（Family Engagement in Research Leadership Academy）的定性评估

  背景：家庭参与研究领导力学院（Family Engagement in Research Leadership Academy）是麦克马斯特大学开设的为期10周（30小时）在线结业证书课程，面向在神经发育障碍（neurodevelopmental disabi

  来源：Research Involvement and Engagement

  时间：2026-08-25

• 多发性硬化或罕见神经系统疾病中健康相关生活质量及特质性生命取向的影响

  背景：多发性硬化（MS）患者的健康相关生活质量（HRQoL）会受到影响。心理一致性（SOC）和乐观主义/悲观主义可能与HRQoL相关。目的：比较MS患者与罕见神经系统疾病（RND）患者的HRQoL，并评估SOC和乐观主义/悲观主义在塑造HRQoL中的作用。方法

  来源：Discover Public Health

  时间：2026-08-25

• 膜复杂性和相行为决定膜插入的Aβ42六聚体的稳定性

  蛋白质-膜相互作用对阿尔茨海默病发病机制至关重要，因为脂质环境调节着淀粉样β（Aβ）肽的聚集和毒性。研究人员利用原子分子动力学（MD）模拟，研究了基于核磁共振（NMR）的Aβ42六聚体β-桶在水溶液、流体1-棕榈酰-2-油酰-sn-甘油-3-磷酸胆碱（POPC

  来源：ChemPhysChem

  时间：2026-08-25

• 纳米共轭咖啡酸-金纳米颗粒用于模拟血脑屏障的被动扩散及神经保护活性

  表面工程化金纳米颗粒（AuNPs）保留内在的儿茶酚-醌氧化还原循环。单分散约12 nm的纳米共轭物保留儿茶酚化学性质。仿生静电纺丝聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）-明胶膜作为被动血脑屏障（BBB）模型。双功能纳米平台结合转运效率和神经保护作用。

  来源：Materials & Design

  时间：2026-08-25

• 气浮旋流器用于含油废水的优化与性能预测

  在海上生产平台上处理重油废水仍具有挑战性，因为重油密度接近水，且分散液滴难以仅通过常规离心分离去除。为解决这一局限，本研究提出了一种耦合离心分离与溶气气浮的集成处理工艺，并开发了用于气浮旋流器的改进型Bloom–Heindel相互作用模型。该模型明确纳入了完整

  来源：RSC Advances

  时间：2026-08-25

• 全光谱神经表示的多分辨率增强

  科学数据采集的速度持续超过存储与分析能力，使得基于体素的表示方法日益难以处理。隐式神经表示（Implicit Neural Representations, INRs）通过基于坐标的神经网络对信号进行编码，作为数据的替代表示，其计算与存储需求随网络复杂度而非数

  来源：Nature Machine Intelligence

  时间：2026-08-25

• 深度学习时代的单阶段目标检测：CNN、Transformer 及混合架构的批判性综述

  摘要单阶段目标检测已成为实时视觉识别的主导范式，这一发展受自动驾驶、无人机和边缘部署需求的驱动。本综述对 2016 年至 2026 年间开发的单阶段检测器进行了批判性回顾，围绕三个架构轴线组织：（i）卷积家族（YOLOv1 至 v26, SSD, RetinaNet, FCO

  来源：ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

  时间：2026-08-25

• 解构卷积神经网络：领域知识在增强可解释性与效率中的作用 [讲义]

  卷积神经网络（CNN）架构的开发传统上依赖于临时方法和暴力破解方式，设计选择往往缺乏合理依据。这种理论基础的缺失阻碍了其在医疗、金融和能源系统等关键领域的广泛采用。为此，研究人员通过匹配滤波（MF）的视角重新审视CNN的操作，匹配滤波是一种源于系统科学的经典信

  来源：IEEE Signal Processing Letters

  时间：2026-08-25

• 综述：迁移学习用于反应优化：其应用与限制的综述

  反应优化仍然是化学合成和工艺开发中关键但资源密集的步骤，特别是在复杂、多维的反应空间中。近年来，自动化实验和机器学习引导的优化（machine-learning-guided optimisation）的进展显著提高了识别最佳反应条件的效率。然而，大多数优化活

  来源：Chemical Science

  时间：2026-08-25

• PUMA：一种面向智能手机低功耗移动 AI 的 PMU 引导多域层感知 DVFS 框架

  摘要：现有的移动 GPU 动态电压和频率调节（DVFS）策略依赖粗粒度的利用率指标，并将 GPU 视为孤立控制域，未能反映深度神经网络（DNN）推理中层级的计算和内存多样性。本文提出了 PUMA，一个 PMU 引导的多域层感知 DVFS 框架。PUMA 利用 GPU 性能监

  来源：Journal of Web Engineering

  时间：2026-08-25

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