• Catenulobactin B作为神经保护剂的全合成与生物评价

  •已完成链菌素 B 的首次全合成。•链菌素 B 显著抑制α-突触核蛋白聚集。•链菌素 B 减轻了秀丽隐杆线虫中 6-OHDA 诱导的多巴胺能神经变性进程。•链菌素 B 的神经保护机制是通过协调调控秀丽隐杆线虫中与铁摄取、外排和储存相关的基因介导的。引言神经退行性疾病，如阿尔茨

  来源：Bioorganic Chemistry

  时间：2026-09-18

• 全面日常生活方式行为及其与医疗工作者心率变异性之间的关联

  摘要目的医护人员面临慢性职业压力，这可能损害自主神经调节功能。我们调查了从事常规工作任务的医护人员日常综合生活方式行为与心率变异性（HRV）之间的关联。方法本研究纳入了在某医疗诊所工作的成年人，排除了夜班工作者。使用可穿戴腕带式设备连续八晚记录用于指示自主神经活动的低频与高频

  来源：Sleep and Biological Rhythms

  时间：2026-09-18

• 基于共享滤波器与语义引导的轻量化实时无人机检测

  •RTODNet将无人机检测重新定义为精度-效率协同设计问题。•LFEM通过紧凑滤波器复用提升了表征经济性。•LSGFFM通过轻量级状态空间模型融合捕获长程上下文信息。•RTODNet在精度、延迟、浮点运算量、参数量和能耗之间取得了平衡。引言无人机遥感提供了具有快速部署能力的

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• Fed-ASTGCN：一种用于联邦时空交通预测的组件特定聚合策略

  •联邦ASTGCN，结合门控膨胀卷积、自适应图学习和MLP预测头。•组件级聚合，对空间参数采用softmax温度加权。•在高度非独立同分布（Non-IID）偏差条件下，在PEMS04、PEMS07、PEMS08上取得最优联邦平均绝对误差（MAE）。•在中等偏差条件下，组件级聚

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• 面向图像融合的多退化多任务一体化框架

  摘要现有的多模态图像融合方法通常假设理想的成像条件，无法有效地处理现实世界中的退化问题。此外，大多数融合方法往往仅关注单一融合场景下的特定退化类型，忽略了不同任务或退化条件下共享的信息和内在联系。为了解决这些局限性，我们提出了一种集成多种融合任务和退化条件的统一图像融合方法，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• 高斯点云自编码器用于部分点云重建

  摘要：部分点云重建支持在遮挡和有限感知条件下的3D感知。我们提出了高斯点云自动编码器（GPAE），这是一个轻型网络，可以从一个部分视图重建完整的点云。图编码器推断出明确的高斯均值和尺度，而条件补丁解码器生成局部表面。权重向量和分解至少减少了高斯编码器的参数数量，而随机视角采样提高

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• REAL：面向多种天气条件下可靠感知的表征自适应退化定位方法

  •提出了一种用于全合一恶劣天气去除的非配对框架。•从表征质量的角度重新审视退化定位。•表征适应提升了混合退化条件下的定位可靠性。•定位轨迹学习逐步优化退化感知能力。•改进的图像恢复增强了自动驾驶的感知鲁棒性。引言恶劣天气条件，如雨、雪和雾霾，会严重降低图像质量并阻碍下游视觉应

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• 通过范数正则化和随机 ADMM-PDPF 优化算法实现图像去模糊

  • 本文将图像去模糊视为一个控制问题，并对梯度采用范数正则化，为该领域提供了一个独特的视角。 • 主要目标是确保所提出的随机 ADMM-PDPF 算法的收敛性，突显其鲁棒性和可靠性。 • 数值实验验证了所提模型的有效性。 引言 近年来，成像科学取得了显著进展，应用范围从消费

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• **用于可泛化注视点估计的多模态解耦表示学习** 逐词解析： - **Learning** — 学习 - **multimodal** — 多模态（指融合多种数据类型，如RGB图像、深度图等） - **disentangled representations** — 解耦表示（将数据中不同的特征因素分离开来建模） - **for generalizable** — 用于可泛化的（指模型能在新场景、新用户上保持良好性能） - **gaze estimation** — 注视点估计（预测人的视线/注视方向的计算机视觉任务） 整体含义：通过学习将多模态数据解耦为独立表征的方法，提升注视点估计模型在未见场景下的泛化能力

  •粗到细提示将视觉语言模型适配用于连续注视回归。•双流模块显式解耦纯注视与领域特定噪声。•对抗学习利用辅助领域强制领域不变性。•我们的方法在跨领域基准测试上实现了高达26.9%的相对误差降低。引言注视是人类交流中的重要非语言信号。高精度的注视估计为人类行为分析提供了基本支持，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

• 基于先验指导的锚点条件扩散算法在水下图像增强中的应用

  •我们提出了一个基于先验的、带有条件约束的扩散框架，用于水下图像增强。•通过结合水下图像退化先验、结构恢复和动态颜色校正，我们生成了一个抑制退化的恢复锚点。•我们利用这个恢复锚点来指导扩散过程的精细化处理，从而改善了颜色一致性、结构保真度和视觉质量。引言水下图像增强（UIE）是一

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-18

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