• 广泛性焦虑障碍的脑区结构-功能耦合及其与神经递质和基因特征的相关性

  广泛性焦虑障碍（GAD）是最常见的精神疾病之一，全球年患病率约为4.5%。研究人员通过多模态神经影像与转录组学整合框架，探究了伴有躯体症状的GAD患者脑结构-功能耦合（SC-FC coupling）的异常模式及其潜在的神经生物学机制。与健康对照（HCs）相比，

  来源：Brain and Spine

  时间：2026-07-08

• 营养状态对颈脊髓损伤后神经功能与功能恢复预后的意义

  颈脊髓损伤（SCI）常导致严重的运动和感觉障碍，引起日常生活活动能力显著下降。营养不良在SCI后较为常见，可能对恢复产生不利影响；然而，早期营养状态与后续神经功能及功能恢复之间的关联尚不明确。本研究旨在探讨急性创伤性颈SCI后早期营养状态与神经功能及功能恢复之

  来源：PLOS One

  时间：2026-07-08

• 注意缺陷/多动障碍(ADHD)特质与反应性攻击(reactive aggression)：情绪问题在中国青少年中的调节作用

  目的：攻击行为是具有高注意缺陷/多动障碍(attention-deficit/hyperactivity disorder, ADHD)特质的青少年中具有重要发展意义的问题。尽管ADHD特质与反应性和主动性攻击均有关联，但情绪问题(emotional prob

  来源：Applied Neuropsychology: Child

  时间：2026-07-08

• 罕见儿童DICER1突变相关原发性颅内肉瘤：一例病例报告及文献综述

  摘要：背景：DICER1突变原发性颅内肉瘤（Primary Intracranial Sarcoma with DICER1 mutation, PIS-DICER1）是一种罕见且高度侵袭性的肿瘤，通常发生于儿童和青少年。其临床、影像学和病理学特征通常不具特异

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-07-08

• 迈向可泛化的深度层析神经网络

  摘要X射线叠层成像是一种数据密集型的成像技术，有望在能够提供数倍更高相干通量的下一代光源中得到广泛应用。在快速采集速率下，实时反馈的需求促使人们采用深度神经网络等替代重建模型，这类模型相比传统方法具有数量级更高的速度优势。然而，现有的深度学习方法在各种不同的实验条件下的稳定性较差

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-07-08

• 基于几何的神经网络预测致密氢中电子局域函数拓扑

  研究人员开发了一种机器学习框架，用于直接从原子几何结构预测纯致密氢的电子局域函数（ELF），从而绕过显式的电子结构计算。该模型基于涵盖致密流体氢中多个压力区间的第一性原理数据进行训练，实现了高精度（决定系数R²=0.992），并忠实再现了

  来源：Chemistry – A European Journal

  时间：2026-07-08

• 综述：皮肤电活动在护理研究中的应用：一项映射综述

  皮肤电活动（Electrodermal Activity, EDA）可反映与情绪及认知相关的交感神经系统活动。本映射综述旨在系统识别并梳理现有应用EDA的护理研究，同时探讨未来研究方向。研究人员检索了PubMed、CINAHL、PsycArticles、Coc

  来源：Japan Journal of Nursing Science

  时间：2026-07-08

• 累积不良童年经历与儿童青少年多重神经发育障碍：一项基于人群的研究

  研究人员使用2021-2023年美国国家儿童健康调查（National Survey of Children's Health, NSCH）中120,629名3–17岁儿童的数据，检查了不良童年经历（Adverse Childhood Experiences,

  来源：Stress and Health

  时间：2026-07-08

• 通过基于人工神经网络的排放点行为预测增强城市固体废物管理

  时间序列数据通过滑动窗口转换以训练人工神经网络(ANN)模型。长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)模型在捕捉时间废物模式方面优于前馈人工神经网络。异常检测和插值提高了模型稳定性和数据质量。时间聚合通过平滑不规则模式提高了预测准确性。跨站点的结构聚

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-08

• 面向航空航天应用的Ti-6Al-4V合金蠕变试验优化计算框架

  本研究提出一个稳健的计算框架，用于表征广泛用于航空发动机涡轮叶片的Ti-6Al-4V合金的蠕变行为，旨在复现实验动力学，同时减轻物理测试的高成本和时间限制。该方法将随机数学建模与有限元分析（FEA）相结合，并辅以深度学习架构（ANN）。研究人员使用该工具生成了

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-07-08

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