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面向鲁棒分布外农作物害虫识别的因果图表示学习
图结构和因果理论解决分布外害虫识别挑战。
显式地将害虫图像图分解为因果子图和偏差子图。
通过因果干预减轻虚假相关性，以减少混杂因素。
在三个数据集上进行的广泛实验证明了所提出方法的优越性。
引言
害虫侵袭对农业生产率构成严重威胁，导致巨大的经济损失[1]。准确的害虫
来源：Pattern Recognition
时间：2026-10-12
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大语言模型与图神经网络：综述
**摘要**
大语言模型（LLMs）和图神经网络（GNNs）在建模文本语义和关系结构方面提供了互补的能力。然而，它们的集成跨越了多种训练和推理工作流，使得系统部署时的比较变得困难。本综述主要以主导耦合环路为组织标准，将LLM与GNN的集成归纳为四种范式：增强器（Enhanc
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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利用数据驱动的病灶-症状映射方法研究数理能力中神经成分与理论成分之间的关系
**摘要**
数字素养（Numeracy），即理解和运用数字的能力，是许多日常技能至关重要的基础能力。数字素养任务已依据不同的分类方法被划分为不同类别，但目前人们对任务类别与数字素养神经模型之间关系的理解仍然不足。本研究采用病灶方法来解决这一关键缺口。研究采用数据驱动方法，
来源：Neuropsychologia
时间：2026-10-12
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视听语音识别全面综述：当前趋势、挑战与未来方向
# 摘要
本文对视听语音识别（AVSR）和视觉语音识别（VSR）进行了统一的历史与方法论分析。我们分析了该领域的发展脉络——从早期基于手工构建的视觉-声学描述子和隐马尔可夫模型（HMM）的统计流水线，到卷积-循环网络（CNN-RNN）的兴起，再到以注意力机制为核心的Tran
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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基于3D高斯泼溅的法线感知即时定位与地图构建
摘要SLAM是自主系统在未知环境中运行的基本能力。近期基于3D高斯泼溅（3DGS）的SLAM方法展现了令人瞩目的重建质量和渲染效率。然而，现有方法通常存在几何约束不足的问题，导致高斯表示冗余和定位不稳定，尤其是在单目RGB输入条件下。为减少在线3DGS-based SLAM过
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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EV-Mamba: 用于声纳图像超分辨率的能量方差引导 Mamba 模型
•提出了一种面向声纳图像超分辨率的双先验状态空间框架。•声学能率先验能够保持全局拓扑组织。•方差先验在特征聚合过程中抑制散斑的放大效应。•拓扑-统计融合在结构恢复与噪声抑制之间取得平衡。•该框架以较低的计算复杂度实现了稳健的重建。引言声纳成像是一种重要的水下感知与探测传感方式
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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基于多模态和视觉图网络的深度伪造检测
# 摘要
生成技术的快速进步显著提高了深伪人脸图像的真实性，使得可靠的伪造检测变得日益困难。现有方法主要依赖基于RGB的视觉伪影或基于Transformer的全局建模，这在复杂的生成和压缩条件下可能不足以捕获细微的操作痕迹。为此，我们提出了M2VG，一种用于深伪检测的多模态
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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基于自适应信息粒度和证据理论的多尺度异常检测
•自适应多尺度相对密度视图高效捕捉隐藏拓扑结构。•密度加权矩阵聚合无需特征选择即可为异常点评分。•Yager规则解决了跨尺度认知冲突和质量衰减问题。•MGET-AD在14个基准数据集上取得卓越的异常检测性能。引言离群检测旨在识别显著偏离主体分布的异常模式，是数据挖掘和工业监控
来源：Neurocomputing
时间：2026-10-12
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青少年的语用能力发展与成年后的个体差异具有相似性：一项功能性磁共振成像（fMRI）研究
摘要：
语用发展在青少年时期仍在进行中。然而，这一阶段的发展轨迹研究不足，其背后的神经相关机制尚不清楚。在本研究中，我们使用了一种成熟的fMRI范式，比较了新招募的青少年样本（n = 51）和先前收集的成人样本（n = 57）在处理间接言语行为和直接言语行为时的脑活动差异。青
来源：Neuropsychologia
时间：2026-10-12
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基于区域建模与深度时空学习的粮堆温度多特征预测方法
- 仅凭单点或多点预测不足以支撑区域通风决策。- 空间分区能够在降低计算复杂度的前提下，实现区域温度特征预测。- 混合LSTM–注意力模型提高了时空预测精度。- 多特征输出能够更好地刻画粮堆的热状态。
**引言**
中国作为全球最大的粮食生产国、消费国和进口国，面临着严峻
来源：Journal of Stored Products Research
时间：2026-10-12
粤公网安备 44010602000434号