• 当汉语动词及物性遇上错误的句法范畴时

  •传递性违反会在早期时间窗口引发N400效应。•即便局部短语有误，传递性违反仍会产生N400效应。•对于传递性处理而言，结构完整的名词短语并非总是必要条件。•传递性与句法范畴的独立性并非源于二者之间的时间顺序差异。 引言 理解句子的一个重要环节是分析其构成结构（如主语、

  来源：Brain and Language

  时间：2026-08-15

• 学习法语的婴儿对法语语音规则的初步适应：一项发育性事件相关电位研究

  •法语学习婴儿中音位规则修复的神经学证据。•ERP反应揭示了音位规则修复的早期出现。•音位规则修复取决于个体ERP反应特征。•随着年龄增长，修复效应更为显著。•研究结果凸显了年龄与神经成熟在感知过程中的相互作用。 引言 在本研究中，我们探讨了婴幼儿在音位层面早期对成人式语音

  来源：Brain and Language

  时间：2026-08-15

• 超越环境压力：一种用于评估和预测人类表现极端性的需求-能力框架

  •将极端性视为需求与能力的动态互动关系。•通过偏离标准运行范围来定义极端性。•更注重变化性、补偿机制以及恢复能力，而非平均变化值。•整合神经、行为以及团队层面的约束指标。•提出基于不稳定性和风险的计算模型来预测极端性。 引言 在人类表现研究中，“极端”这一形容词具有很强的说服力

  来源：Brain and Cognition

  时间：2026-08-15

• 热力学约束作为神经效率与认知架构的组织原则

  摘要在持续且严峻的代谢限制条件下，生物神经系统仍能维持适应性认知功能。本文构建了一个多尺度热力学框架，将这些限制视为决定神经效率与认知架构的组织原则，从而解决了以往研究中的四个缺陷。首先，我摒弃了广为采用的“每个突触2比特”这一惯例，转而采用基于下游神经元放电的伯努利统计模型的概

  来源：BioSystems

  时间：2026-08-15

• 用于静水淡水系统有害藻华预测的基于过程感知物理原理的神经网络框架

  摘要：静水淡水系统中的有害藻华对水资源管理构成持续挑战，这促使人们开发出兼具物理严谨性与数据驱动灵活性的预测工具。虽然基于物理的神经网络是一种有前景的混合方法，但由于受部分可观测、高度非线性且具有地域特性的生态过程驱动，其藻华动态的调控方程难以完全确定，因此在该领域应用仍面临困难

  来源：Water Research

  时间：2026-08-15

• 用于高效选择性检测N6-甲基腺苷的无标记电化学适配传感器：在人类尿液分析中的应用

  摘要在生物样本中精准检测极低浓度的N6-甲基腺苷（m6A）对于多种癌症和神经退行性疾病的临床诊断具有巨大潜力。本研究通过将硫醇修饰的适配体自组装到金电极表面，开发出一种低成本、无需标记的电化学适配体传感器。利用[Fe(CN)6]3-/4-氧化还原探针，通过差分脉冲伏安法及电化学阻

  来源：Talanta

  时间：2026-08-15

• 睡眠限制后急性有氧运动对神经认知功能及日间功能的影响

  摘要急性睡眠不足会导致疲劳加剧、精力下降以及认知功能受损。而急性运动被认为有助于减轻睡眠不足对日间功能的负面影响。本研究的主要目的是探讨一次中等强度的有氧运动对急性睡眠限制后神经认知功能的影响，次要目的是研究运动对日间功能中心理方面的影响，包括觉醒水平、疲劳感、精力状况以及困倦程

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-08-15

• BRS-E2NeRF：基于模糊滚动快门图像的事件增强型神经辐射场

  •我们提出了一种新型的事件增强框架BRS-E2NeRF，该框架能够同时解决神经辐射场重建中的滚动快门畸变和运动模糊问题，无需额外的校正步骤。•设计了一个事件增强的重模糊模块，该模块利用事件数据的高时间分辨率，在潜在的清晰图像与其模糊观测结果之间建立稳定的对应关系，从而显著提升重建

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-08-15

• 频域增强与区域跨模态融合用于远距离小物体3D检测

  •提出双频域特征增强模块以提升特征质量。•提出坐标注意力与多尺度融合模块用于特征融合。•所提出的框架能够在nuScenes数据集上实现远距离小物体的检测。引言作为智能驾驶系统中的关键组成部分，3D物体检测对于保障安全至关重要[1]。在复杂的交通场景中，远距离小物体的检测精度与系统

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-08-15

• 双重解缠知识追踪：分离语义依赖与行为噪声

  摘要：准确建模学习者知识状态的演变是知识追踪领域的核心问题。现有方法存在局限性，无法明确处理现实学习数据中的关键纠缠问题，包括语义概念依赖性与时间动态的混淆，以及真实认知信号与随机行为噪声的混合。此外，大多数方法假设知识更新为单步过程，忽视了学习的渐进性特征。为解决这些问题，我们

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-15

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