• 超越控制范式与自然范式之间的二分法：认知神经科学中的心理建构建模

  认知神经科学旨在将心理建构与脑活动联系起来，但这一目标关键取决于这些建构如何被操作化。传统的控制范式通过任务对比或参数操纵来定义建构，通过限制刺激、行为反应和任务需求的范围来提供可解释性。自然范式则使用复杂且时间上延展的刺激，如电影、叙事和音乐，使脑活动能够根

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-07-23

• MARL-PINN：基于多智能体强化学习方法的物理信息神经网络求解Eikonal方程

  地震波初至旅行时是地震信息中的关键数据，能够有效描述地下速度结构。Eikonal方程（Eikonal方程）是一种非线性偏微分方程，用于模拟地震波在非均匀三维速度环境中的传播，刻画地震波初至旅行时。近期研究表明，物理信息神经网络（Physics-Informed

  来源：Artificial Intelligence in Geosciences

  时间：2026-07-23

• 基于阻抗的电化学系统过程参数估计方法，通过电路嵌入式神经网络（CENN）实现

  研究人员提出了一种物理感知机器学习框架，用于从电化学阻抗谱(EIS)测量中实时估计电解质浓度和温度。研究人员以水性H2SO4中的纳米多孔金电极为模型系统，在1–20 mM浓度和26–50 °C温度范围内获取阻抗谱。研究人员使用ZARC + 传输线等效电路解释光

  来源：Industrial & Engineering Chemistry Research

  时间：2026-07-23

• 帕金森病患者新皮质少突胶质细胞的丢失——一项体视学研究

  摘要 帕金森病（PD）是一种神经退行性疾病，其临床特征为运动症状和非运动症状。α-突触核蛋白错误折叠形成病理物质，随后在神经元间传播，这一过程似乎是该疾病时空发展过程中的关键环节。此前，仅有少数研究探讨了帕

  来源：Journal of Neuroscience Research

  时间：2026-07-23

• 综述：小胶质细胞免疫功能中的钙信号传导：当前认知及其对疾病的影响

  小胶质细胞是大脑中固有的常驻免疫细胞，在免疫监视、吞噬作用以及神经炎症反应中发挥着重要作用。调控这些多种功能的中心机制是细胞内钙离子信号传导，它将外界信号与转录及代谢过程相连，从而决定小胶质细胞的活化状态。近期的研究进一步拓展了人们对小胶质细胞中“钙离子信号传导工具箱”的认识，该

  来源：Current Opinion in Immunology

  时间：2026-07-23

• 在类似超级马拉松的锻炼后，大鼠的大脑皮层仍能保持神经可塑性以及对氧化应激和炎症的抵御能力

  摘要超级马拉松比赛与大脑功能的变化有关。我们此前研究发现，有氧条件下的高强度训练会导致大鼠小脑出现氧化应激。而模拟超级马拉松的极限测试则会改变GFAP蛋白的表达模式，表明星形胶质细胞的反应能力下降。本研究旨在探讨此类氧化应激及星形胶质细胞反应是否也会出现在大脑皮层中。研究将成年雄

  来源：Brain Research

  时间：2026-07-23

• 全因自身免疫性脑炎中的运动障碍与残留运动症状

  •在该组自身免疫性脑炎患者中，超过半数在初次就诊时就存在运动障碍。•在最新的随访中，仍有三分之一患者存在运动障碍残留。•抗体阳性患者中出现运动障碍的情况更为常见。•最常见的运动障碍表现包括肌张力障碍、共济失调和刻板动作。•初次就诊时就存在运动障碍的患者，其疾病持续时间更长，且在最

  来源：Journal of Neuroimmunology

  时间：2026-07-23

• 综述：正常发育与异常发育儿童中的镜像神经元系统：演化、功能障碍及康复应用。系统性综述

  •镜像神经元在早期就表现出活动性，并且会逐渐出现专业化与侧化趋势•某些神经发育障碍和残疾患者中存在的异常镜像神经元反应•基于镜像神经元的干预方法可促进儿童康复过程中的神经可塑性章节摘录引言镜像神经元最初被定义为运动神经元，但它们在动作执行以及观察他人动作时都会被激活。1996年，

  来源：Neuroscience & Biobehavioral Reviews

  时间：2026-07-23

• 通过布尔变换实现神经网络的全局可解释性

  摘要：在深度神经网络的部署过程中，可解释性始终是一个核心挑战，尤其是在那些对安全性及决策准确性要求极高的领域。本研究提出了一种统一的框架，用于实现事后全局可解释性，该方法可将包括残差网络和变换器在内的各类神经网络架构转化为基于实值输入与多类输出的等价决策图。这些决策图能够以直观、

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-23

• 用于深度图神经网络的扩散感知协同学习框架

  摘要：深度图神经网络的发展受到消息传递过程中两个核心问题的阻碍：过度平滑与过度压缩。现有的图表示学习方法通常分别处理这些问题，采用同质化聚合策略，忽视了节点在信息交互中的角色差异，这使得在减少冗余的同时保留关键信号变得困难。为解决这些局限，我们提出了一种名为DPCoL的新的扩散-

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-23

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