• 危重症非糖尿病缺血性卒中患者血糖变异性的预后意义及时间模式：一项回顾性多中心队列研究

  背景：危重症非糖尿病缺血性卒中（ND-IS）患者常表现出显著血糖波动，但传统血糖指标无法捕捉此类动态变化。关于血糖变异性（GV）与该患者群体预后相关性的证据仍有限。本研究旨在探讨危重症ND-IS患者中GV与多个随访时间点全因死亡率（ACM）的关联。方法：这项多

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-12

• 激活素A(Activin A)通过PGC-1α/NRF1/TFAM轴减轻脑缺血再灌注损伤中的铁死亡(Ferroptosis)

  背景：脑缺血/再灌注(I/R)损伤严重限制缺血性卒中再通治疗的疗效。激活素A(Activin A, Act A)作为一种神经营养性细胞因子具有保护潜力，但其与线粒体生物发生及铁死亡调节相关的机制尚不清楚。方法：体内实验采用成年雄性Wistar大鼠(12只/组)

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-12

• 综述：缺血性卒中针刺治疗：从局部神经调控到代谢重编程

  缺血性卒中仍是全球范围内导致死亡和长期残疾的主要病因之一，其管理早已超越超急性期再灌注治疗，延伸至康复及二级预防阶段。针刺长期以来被用作卒中康复的辅助干预手段，但其临床定位仍未明确，原因是获益信号在不同结局指标、研究设计及对照条件间存在较大差异。近年来，学界逐

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-12

• 来自携带MC38和CT26肿瘤的小鼠肿瘤组织通过免疫组织化学（IHC）、免疫...进行分析

  免疫检查点抑制剂（ICI）在部分结直肠癌中提供持久应答，但获益主要局限于微卫星不稳定性高（MSI-H）肿瘤。研究人员研究了肿瘤穿透肽iRGD是否增强抗程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）治疗疗效，并检测了神经纤毛蛋白1（NRP1）表达的临床相关性。同源小鼠模型（M

  来源：Cancer Research Communications

  时间：2026-06-12

• 中等强度和高强度运动对D-半乳糖诱导的衰老大鼠模型海马组织中线粒体素及认知功能的影响

  萨福拉·阿里扎德（Safoura Alizade）、穆罕默德·法拉马尔齐（Mohammad Faramarzi）、罗希特·库马尔·塔帕（Rohit Kumar Thapa）、西亚马克·贝赫什蒂（Siamak Beheshti） 伊朗伊斯法罕大学体育科学学院生理学系运动生理学博

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-06-12

• CVPI-net：一种用于森林地区DEM反演的复值PolInSAR地面相位估计网络

  李晓帅 | 傅希凯 | Lv小雷 | 罗一鑫 中国科学院航空航天信息研究所目标认知与应用技术重点实验室（TCAT），北京，100190，中国 **摘要** 精确的次冠层地形建模对于森林水文分析、生态系统监测和坡度稳定性评估等应用至关重要。现有的基于PolInSAR

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-12

• 基于未来引导的编码技术与交互感知的条件流匹配方法，用于多模态轨迹预测

  万文康|李德忠|曾明进|蔡青|王代汉|刘一婷|盛凯 教育部协同智能系统重点实验室，西安电子科技大学电子工程学院，中国西安710000 **摘要** 预测交通参与者的多样且符合社会规范的轨迹对于自动驾驶车辆的安全运行至关重要。准确的多模态轨迹预测直接决定了下游规划的可

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-12

• FGSEP：用于高效深度神经网络的细粒度结构化元素剪枝技术

  张鹏|田聪|王斌|段振华 信息与计算机系，太原理工大学，迎泽西路79号，太原，030024，山西省，中国 摘要 网络剪枝已被广泛认为是使深度神经网络适应资源受限部署场景的有效解决方案。然而，现有的剪枝方法通常在计算规则性和准确性保留之间存在权衡：细粒度剪枝会导致不规

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-12

• 基于证据理论的先验约束多视图聚类

  陈正南|吴春明|方子涵|范萍|李金波|王世平福建农林大学计算机与信息科学学院，福州350002，中国摘要多视图聚类旨在利用来自多个视图的互补信息来揭示潜在的簇结构。然而，许多基于约束的方法依赖于外部提供的标签或成对约束，这限制了它们在完全无监督环境中的适用性。同时，视图质量的差异

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-12

• 结合几何感知变换器的级联深度胶囊神经网络，用于高效识别金谷营养谷物中的疾病

  拉米亚·S|D. 普拉迪普 印度泰米尔纳德邦卡拉尔市塔拉瓦帕莱亚姆M. 库马拉萨米工程学院人工智能系 **摘要** 由于病斑形态的多样性、光照条件的变化以及背景的复杂性，珍珠粟叶病的检测仍然具有挑战性，这些因素常常限制了现有深度学习模型的泛化能力。为了解决这些问题，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-06-12

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