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NiCo₂O₄与香蒲(Typha angustifolia)衍生活性炭复合材料的水热合成:面向超级电容器应用的物理化学与电化学表征
本研究旨在开发清洁高效的能量存储解决方案,研究人员通过水热法结合化学活化工艺,成功合成了NiCo₂O₄纳米颗粒(NCOC)、香蒲(Typha angustifolia)衍生活性炭(TAC)及其复合材料(NCOC/TAC),以构建可持续的高效电极体系。结构表征与
来源:Neuroscience Research
时间:2026-06-21
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健康男性运动诱导的痛觉减退现象最佳解释为选择性影响运动身体部位深部组织痛觉敏感性的机制
背景:单次体育锻炼后出现的疼痛敏感性短暂降低现象,即运动诱导的痛觉减退(EIH),其驱动机制尚不明确,尽管中枢和外周过程均被提出可能参与其中。目前尚不清楚EIH是否选择性地调节特定类型伤害性刺激的感知,以及这种调节是否局限于运动肢体或泛化至全身。方法:在38名
来源:Neurobiology of Pain
时间:2026-06-21
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鳄肌源肽对D-半乳糖诱导小鼠海马老化及认知功能障碍的保护作用
年龄相关性认知功能下降与海马区退行性变密切相关,其中氧化应激(oxidative stress)发挥关键作用。鳄鱼肉肽(Crocodile muscle-derived peptide, CMP)系自鳄鱼皮及鳄鱼肉经酶解制得的天然活性肽,具有潜在抗氧化及代谢调
来源:Journal of Functional Foods
时间:2026-06-21
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低血容量状态下分级改变重力对中心血流动力学及心血管自主神经调节的剂量依赖性效应
心血管系统受重力负荷(gravitational loading)与血容量状态(blood volume status)的强烈影响。量化液体重新分布时的中心血流动力学(central haemodynamic)与自主反射反应在改变重力条件下具有重要意义,与航天
来源:Experimental Physiology
时间:2026-06-21
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蜂王浆通过调节血清素能和炎症通路改善卵巢切除小鼠的焦虑和抑郁样行为
绝经后女性的焦虑和抑郁症状是一个重要的健康问题。蜂王浆(Royal jelly, RJ)是一种具有抗炎、抗氧化和类雌激素活性的天然产物,已成为管理绝经后症状的有前景的候选物;然而,其对心理症状的影响仍知之甚少。在使用卵巢切除(ovariectomized, O
来源:Journal of Functional Foods
时间:2026-06-21
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RFG-VTON:基于扩散模型的奖励函数引导型高保真虚拟试穿方法
张淑芳|张梅|丁文欣|李雅轩中国天津天津大学电气与信息工程学院,邮编300072摘要基于扩散模型的虚拟试穿方法旨在将服装图像与人物图像结合,以实现逼真的合成效果。然而,现有方法往往缺乏精细特征。这是因为扩散模型仅依赖内部损失函数,这可能会模糊细粒度细节,导致高频信息未能得到充分利
来源:Neurocomputing
时间:2026-06-21
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StaDyn:一种用于快速实现SNN映射的静态-动态集成评估框架
李深志|邓景年|袁硕|王泽辰|黄典|邓让宇 中国广东省珠海市519000,广东省智能科学技术研究院 摘要 将脉冲神经网络有效映射到不同的类脑计算平台上,仍是实现实际边缘应用的关键挑战。目前的评估方法依赖于耗时且针对特定平台的仿真,这限制了设计空间的探索。我们提出了StaDyn(静
来源:Neurocomputing
时间:2026-06-21
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OS2FSG:基于高斯Copula的在线稀疏流式特征选择方法
严慧勇|陈飞龙|陈佳|赵丽中国重庆重庆科技学院计算机科学与信息工程学院摘要在线流式特征选择在降低分析高维数据流所需的计算成本和时间方面起着关键作用。在实际的大数据应用中,由于仪器故障或隐私问题等不可预测因素,流式特征通常包含大量缺失数据。然而,大多数现有方法仅适用于完整数据,而以
来源:Neurocomputing
时间:2026-06-21
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DDPT:通过蒸馏与动态提示调优提升大型语言模型的复杂推理能力
葛腾|陈晨|王文晓|范思楠|谢良|田翔|陈鹏|刘学松|陈耀武|叶杰平中国浙江大学,浙江省杭州市哲达路38号,邮编310027摘要提示调优(PT)是一种广泛采用的参数高效微调方法,通过优化一小部分连续的输入嵌入——即软提示,来使大型语言模型适应下游任务。由于其轻量级的特性,该方法便
来源:Neurocomputing
时间:2026-06-21
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基于伪标签的自适应半监督元学习在多工况故障诊断中的应用
吴科宇|徐远|罗毅|柯伟|何彦林|朱群雄|张阳|张明青中国北京,北京化工大学信息科学与技术学院,邮编100029
摘要:为解决工业系统中由于故障样本稀缺、标注数据有限以及不同运行条件下的分布显著变化所导致的诊断性能下降问题,我们提出了一种具有伪标签选择的自适应半监督元学习方法(
来源:Neurocomputing
时间:2026-06-21