• 综述：自闭症谱系障碍发病机制中的短链脂肪酸依赖性神经免疫调节

  摘要 自闭症谱系障碍表现为微生物群–肠道–大脑–免疫轴的失衡，其特征是能够产生短链脂肪酸的菌群如双歧杆菌、粪杆菌和罗塞伯里亚等数量减少，而能产生内毒素的菌群如脱硫弧菌和拟杆菌则增多。短链脂肪酸可通过抑制GP

  来源：European Journal of Neuroscience

  时间：2026-07-19

• 综述：ipRGCs在视觉感知中的多种作用：除形成图像功能之外的其他功能

  摘要 固有光敏视网膜神经节细胞（ipRGCs）是除视杆细胞和视锥细胞之外的第三类感光细胞，它们含有光色素黑视蛋白，并可分为不同的亚型（M1–M6），这些亚型有助于实现有意识的视觉感知。它们通过复杂的神经回路

  来源：European Journal of Neuroscience

  时间：2026-07-19

• 绿豆衍生的叶绿素金属盐通过NF-κB/MAPK信号通路调控BV-2细胞中LPS诱导的神经炎症

  •从绿豆中提取并鉴定出了叶绿素金属盐。•NF-κB/MAPK通路是重要的抗炎靶点。•SCC和SIC可通过阻止NF-κB的核转位来抑制细胞因子的产生。•SCC/SIC处理可上调神经保护基因Dusp2、Hmox1和Zfp36的表达。引言绿豆在东南亚地区广泛种植，又称青豆或金豆，富含蛋

  来源：Food Research International

  时间：2026-07-19

• FedAD：一种结合生成式数据增强与自适应参数分解的联邦学习方法，用于水稻病虫害识别

  •基于SVD的参数分解方法，用于实现个性化的联邦式水稻病虫害识别。•通过敏感性指标动态分配秩值，以优化子空间容量。•针对IoAT中精细的病虫害特征提取需求，对SepResNet骨干网络进行优化。•利用生成式扩散模型构建RP15数据集，以应对非独立同分布场景。•对算法的收敛性及隐私

  来源：Computers and Electronics in Agriculture

  时间：2026-07-19

• 探究功能连接在青春期早期暴力暴露与心理病理学关联中的中介作用

  •在童年时期接触过暴力的青少年，三年后表现出更严重的内化及外化症状。•网络暴力带来的影响在行为层面最为显著。•显著性网络与海马体的连接机制，始终在多种暴力经历与后期心理问题之间起中介作用。•研究结果表明，显著性-边缘系统通路可能是针对曾遭受暴力侵害的青少年开展早期预防和干预的潜在

  来源：Brain and Cognition

  时间：2026-07-19

• 综述：参数高效持续微调：综述

  摘要 大规模预训练模型的出现彻底改变了人工智能领域，为各种任务带来了新的可能性，并实现了前所未有的性能。然而，这些模型继承了传统机器学习方法的一个根本局限：它们严重依赖独立同分布的假设，这限制了它们适应动态现实场景的能力。我们认为，人工智能领域的下一个重大突破在于开发出能够高

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• 用于长期气候动力学的神经网络平流-扩散方程

  摘要：传统的气候和天气预报依赖于基于大气物理学的计算密集型数值模拟，而深度学习方法正逐渐成为具有变革意义的替代方案。然而，现有方法往往纯粹以数据为驱动，缺乏对物理规律的考虑，没有明确的物理感知结构，且泛化能力较差。为解决这些问题，我们提出了物理感知张量场神经偏微分方程模型（PA-

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• MambaFlow：用于高效光流估计的跨帧状态空间建模方法

  摘要 近期，Mamba架构在多种计算机视觉任务中取得了显著成果。然而，其在光流估计领域的应用尚未被探索。本文提出了MambaFlow，这是一种专为端到端光流估计设计的基于Mamba的框架。该框架包含两个核心组件：（1）PolyMamba，通过双Mamba架构增强特征表示，结合

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• 基于多方向嵌套与边缘扫描融合的光学遥感图像弱监督显著目标检测

  摘要：近年来，尽管在光学遥感图像中的全监督显著物体检测方法取得了显著的性能提升，但这种监督方式所需的像素级标注工作量极大且耗费资源。为解决这一问题，基于草图标注的弱监督ORSI-SOD方法取得了重要进展。然而，现有的弱监督ORSI-SOD方法缺乏对显著物体多方向特征的显式建模，也

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

• CARE-FL：去中心化医疗环境中用于罕见病检测的公平协作学习方法

  摘要在联邦医学成像中，稀有类别通常占训练数据总量的10%以下，但却对诊断要求最为严格，这种矛盾是按规模比例聚合无法解决的。传统方法通过按数据集大小分配权重，会系统性压制那些包含大量稀有类别数据的节点的影响，从而得到整体准确但类别不公平的模型。本研究提出了一种统一的质量-样本-稀有

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-19

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