• 探究金盏花提取物在PTZ诱导的大鼠实验性癫痫中的神经保护及抗惊厥作用

  摘要本研究旨在探讨金盏花提取物（COE）在PTZ诱导的大鼠癫痫发作中的神经保护作用及抗癫痫效果，以及其对海马区电生理变化和与癫痫发生相关的信号通路的影响。研究人员将36只雄性大鼠的CA1海马区域通过立体定向技术植入记录电极，然后将这些大鼠随机分为三组：（i）对照组，（ii）PTZ

  来源：Journal of Molecular Histology

  时间：2026-08-14

• 在暴露于β-淀粉样蛋白寡聚体的海马神经元中，二甲双胍通过调节Nrf2/KEAP1通路来增强抗氧化防御能力并限制脂质过氧化

  摘要氧化应激是阿尔茨海默病早期的重要特征，它会引发突触功能障碍和神经退行性变化。可溶性淀粉样β寡聚体是造成氧化损伤的主要因素，且会削弱神经元的抗氧化防御能力。Nrf2/KEAP1通路是调控细胞氧化还原平衡的关键机制，但在阿尔茨海默病中其功能会受损，从而增加神经元对氧化应激的敏感性

  来源：Neurotoxicity Research

  时间：2026-08-14

• 多柔比星的药理相关剂量会引发CD-1小鼠海马区的持久性改变

  •多柔比星在治疗后数月仍会持续对海马体造成神经毒性损伤。•BDNF水平下降以及小胶质细胞密度降低，表明海马体的可塑性和神经发生能力受损。•p53和procaspase-3的长期异常变化，说明细胞凋亡功能持续失调。•与前额叶皮层相比，海马体更容易受到多柔比星引发的损伤。引言癌症治疗

  来源：NeuroToxicology

  时间：2026-08-14

• DECHRL：以赋能为驱动、考虑延迟的因果分层强化学习

  摘要 许多现实世界任务存在延迟效应，即行动的后果会在不同时间滞后后才显现。现有的考虑延迟的强化学习方法通常依赖于状态扩展、对延迟分布的先验知识或非延迟数据的利用，这限制了它们的泛化能力。相比之下，分层强化学习因其分层结构而在处理延迟问题时具有固有优势，但现有方法仅限于固定延迟

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• GTPF：一种基于提示感知融合的模态专用图变换器，用于多模态情感分析

  摘要：多模态情感分析通过整合多种模态的信息来推断情感倾向。该任务面临两大挑战：准确建模单一模态以及高效融合这些模态。现有的基于图神经网络的方法由于深层结构导致的过度平滑问题，通常采用较浅的架构进行模态建模。虽然这类浅层结构能够较好地捕捉各模态内的局部信息，但难以把握全局上下文。同

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• 基于多参数增强的对抗性人脸伪装

  •我们提出了多初始化增强聚合（MEA）方法，以提高对抗性样本的迁移能力。•MIAE通过多层初始化和检查点保存来增强替代模型的多样性。•EAA通过扰动高级特征并调整扰动步长，以提高模型稳定性。•MEA结合对抗性伪装技术，进一步提升人脸图像的不可感知性和迁移能力。大量实验表明，我们的

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• 谨慎的隐含值学习

  离线强化学习中的扩散策略蒸馏方法•张嘉志、程宇虎、陈C.L.菲利普、张恒瑞、王学松。•本文提出了一种可与基于扩散策略的各类离线强化学习方法结合使用的框架。•该框架能够将扩散策略的决策速度提升10倍以上。•在该框架中还介绍了两种可实现最优性能的算法。 引言 离线强化学习是近年来备

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• CSW-AL：一种用于不平衡多领域主动学习的类别缩放权重方案

  抽象类不平衡问题是机器学习领域长期存在的瓶颈，它会导致模型偏向多数类，从而降低对稀有事件的处理性能。主动学习通过将标注工作集中在代表性不足的样本上，能够在一定程度上缓解这一问题。然而，在多域学习环境中，由于域内不平衡以及不同域之间的差异，这个问题变得更加突出，给模型训练带来了更大

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• 用于表示学习的神经元注意力电路

  摘要：注意力机制相较于RNNs能提升表示学习能力，但其离散特性限制了其对连续时间过程的建模能力。我们提出了神经元注意力电路（NAC），这是一种受生物学启发的连续时间注意力机制，它将注意力logit的计算转化为求解一阶线性常微分方程的问题，其中的非线性互连门控结构则是通过重新利用秀

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

• 用于延迟忆阻神经网络固定/预定时序同步的非周期性严格间歇控制

  摘要：本文研究了存在外部干扰且激活函数不连续的延迟忆阻神经网络的自定时/预定时同步控制问题。鉴于神经网络调度固有的不规则性和非周期性，本文采用非周期严格间歇控制策略。基于该框架，设计出一类非周期严格间歇控制器，以实现延迟忆阻神经网络的自定时同步。通过适当调整控制器参数，进一步构建

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-14

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