• 通过自组织模型计算，实现对实验所得功能图的精确整合、推导与预测

  摘要理想的科学理论应当能够准确描述现实世界中的数据，并通过通用模拟框架无缝整合、推导并预测实验结果。然而在神经科学领域，尤其是在研究视觉皮层的功能图谱时，由于个体差异的存在，这一目标仍难以实现：每只动物的功能图谱都各不相同，这给构建通用计算模型带来了极大挑战。在本研究中，我们证明

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-18

• 基于物理约束的机器学习在复合声学材料的阻抗测量与吸音性能预测中的应用

  摘要：准确预测复合声学包的吸声性能对于声学材料表征、噪声控制工程以及声学功能材料的合理设计至关重要。然而，建立材料微观结构与吸声行为之间的精确映射仍是该领域面临的核心挑战。本文提出一种基于物理原理的机器学习框架，用于预测复合声学材料的吸声性能。首先构建一个结合约翰逊-香普oux-

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-18

• 基于受限kWTA网络的多目标跟踪分布式预定义时间最优分配算法

  摘要：在多目标跟踪中，尤其是动态的大规模环境中，分布式任务分配起着至关重要的作用。本文研究了分布式多目标跟踪中的最优任务分配问题，即如何合理分配智能体来跟踪多个目标，同时避免冲突和遗漏目标。该问题以目标与智能体之间的距离作为评估标准，被构建为一个受限的“k胜者通吃”问题。由于这种

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-18

• RADS-PDD：基于可复现性感知的动态相似性预训练数据检测方法，用于对抗大语言模型

  •在只能获取大型语言模型最终输出的实际场景中检测预训练数据。•研究表明，对于已见文本和未见文本，LLM的可重复性在不同生成位置、上下文范围以及表达方式上存在差异。•通过所提出的基于可重复性感知的动态相似度模型，明确体现LLM可重复性的变化，从而最大化已见文本与未见文本之间的差异。

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-18

• 基于离散时间神经动力学的在线二次规划方法，用于缆驱动平面机器人的离散时间轨迹跟踪

  摘要：由于结构简单且工作空间灵活，绳索驱动的平面机器人越来越受到关注。然而，在离散时间环境中实现精确的轨迹跟踪仍面临挑战，因为其运动学具有非线性特征，同时还需要实时计算能力。本文提出了一种基于离散时间神经动力学（DTND）的在线二次规划框架，用于具有典型绘图系统结构的绳索驱动平面

  来源：Neural Networks

  时间：2026-07-18

• 功能分析和转录组分析表明，CMPK2可能是针对青鱼NNV的潜在抗病毒因子

  •在RGNNV感染的CPB细胞中，可诱导出强烈的干扰素介导的抗病毒反应。•RGNNV诱导产生的ISGs在各种真骨鱼类中具有保守性。•在受感染的CPB细胞以及中华鱼脑组织中，CMPK2的表达显著上升。•CMPK2能够抑制RGNNV的复制，并提升与干扰素相关的基因表达。•在真骨鱼类中

  来源：Developmental & Comparative Immunology

  时间：2026-07-18

• 压力引起的杏仁核-纹状体活动变化：对分布特征、动态特性及计算特征的多层次分析

  摘要慢性压力与神经回路功能的持续改变有关，但这些变化在多个描述层面上的表现方式尚不清楚。在此，我们利用分布分析、动态分析和计算分析等方法，重新分析了来自BLA-DMS和CeA-DMS投射通路的体内GCaMP8s记录数据。基于Kullback-Leibler（KL）散度的分布分析显

  来源：Journal of Computational Neuroscience

  时间：2026-07-18

• 在2型眼皮肤白化病的斑马鱼模型中，转录组分析将基因表达的变化与色素细胞分化及眼睛形态发育的缺陷联系起来

  •利用斑马鱼Oca2模型来研究人类白化病中观察到的多效性特征背后的细胞及发育机制。•银色素、虹彩细胞以及视网膜细胞发育的异常被视为多效性效应的潜在模型。•通过对野生型及oca2突变体胚胎进行单细胞RNA测序分析，发现了包括色素细胞、多能色素细胞前体以及多能神经嵴祖细胞在内的稀有目

  来源：Developmental Biology

  时间：2026-07-18

• 我还能再见到你吗？鱼类视网膜再生的可能性、优势与挑战

  •鱼类在视网膜遭受急性损伤后能够功能性再生视网膜神经元，而哺乳动物则不能。•再生的鱼类视网膜在微观结构上与未受损的视网膜相似。•与未受损的视网膜相比，再生的鱼类视网膜存在局部结构异常。•再生的鱼类视网膜能够恢复一定程度的电生理反应，并有助于实现简单的视觉相关行为。•需要进一步研究

  来源：Developmental Biology

  时间：2026-07-18

• 基于多属性跨模态学习与认知对齐的可解释图像复杂性建模

  •ICA4000：一个多属性图像复杂度数据集。•ICA_CLIP在CLIP基础上增加了细粒度图像块、标签以及交叉注意力机制。•多属性嵌入空间有助于生成可解释的文本。•激活图与人类眼动热图存在显著的空间一致性。引言图像复杂度是影响情感反应和认知负荷的重要因素，而这些因素又会直接影响

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-07-18

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