• 面向可见光-红外行人重识别的自适应模态感知融合与渐进式对齐

  摘要 可见-红外行人重识别（VI-ReID）旨在跨可见光（VIS）和红外（IR）图像进行身份匹配，但传统的基于可见光的方法在低光照条件下性能急剧下降。虽然近期的对齐方法减少了模态差异，但它们往往引入伪影或丢失判别性线索，从而限制了鲁棒性。为克服这些挑战，我们提出了一种自适应

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-05

• 三方博弈：通过对抗性博弈实现一种实用的、具有隐蔽性的后门攻击方法，用于图像分类场景

  摘要 后门攻击通过操控一部分训练数据和标签，在模型中嵌入后门，使得模型在测试输入包含预定义触发模式时表现异常。为了提高隐蔽性，攻击者会保留被污染数据的正确标签（称为干净标签攻击），并使用来自目标标签的大量被污染样本注入后门。然而，在实践中，训练数据通常来自多个第三方来源，这使

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-05

• PPENet: 一种基于先验的渐进证据网络，用于可解释的知识图谱补全

  摘要知识图谱补全（KGC）对于智能知识服务（如科学发现和决策支持）变得越来越重要。然而，由于关系导向的结构接地较弱，它在应急响应分析中仍显不足。为解决这些局限性，我们提出了一种基于大语言模型的知识图谱补全的先验引导渐进式证据网络（PPENet），该网络将分散查询重构为自适应关

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-05

• 基于专家对ChatGPT关于脑瘫回答的质量、可靠性、可理解性与可读性的评估

  **摘要** **目的** 近年来，基于人工智能的语言模型已成为快速获取健康相关信息的途径之一。本研究旨在评估ChatGPT对脑瘫（CP）儿童家庭常提问的回答的质量、可靠性、可理解性和可读性。 **方法** 获取了ChatGPT免费版对脑瘫儿童家庭最常提出的十个问题的回答

  来源：Child's Nervous System

  时间：2026-09-05

• 无创声学迷走神经刺激调节情绪相关脑网络

  摘要迷走神经是连接中枢神经系统与外周器官系统的关键双向通路，在情绪调节中发挥着核心作用。本文提出了一种无创声学迷走神经刺激（aVNS）方案，并结合活体光纤光度测量、行为学测试和转录组学分析，系统表征了其对情绪相关脑环路的影响。脉冲式aVNS方案参数设定如下：基频=1 MHz，

  来源：Ultrasonics

  时间：2026-09-05

• 利用Fano共振在非绝热锥形耦合SNAP谐振器中实现二维位移传感

  •非绝热锥形光纤能够抑制粘附引起的滞后现象。•SNAP轴向模式和Fano共振使得二维位移测量成为可能。•使用单个SNAP谐振器即可实现亚微米级精度的位移测量。引言高精度位移测量在精确定位、微纳操控、半导体制造、微机电系统（MEMS）和智能组装中具有重要意义。随着对精确控制需求的不

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-09-05

• 综述：用于胞吐分析的电化学方法的进步

  摘要大脑的复杂功能依赖于细胞间的通信，其中外分泌作用通过调节神经递质和其他信号分子的释放起着核心作用。因此，对外分泌过程的定量分析对于理解神经化学通信、神经回路的功能以及神经和精神疾病背后的机制至关重要。在分析方法中，电化学方法具有卓越的空间和时间分辨率及灵敏度，能够动态地观察单

  来源：Journal of Electroanalytical Chemistry

  时间：2026-09-05

• 综述：基于氧化物的神经形态视觉光电子器件：任务需求、器件指标与材料-架构策略

  ## 摘要 图像和视频数据的快速增长对传统机器视觉系统提出了越来越高的要求。在这些系统中，独立的传感、存储和计算模块需要频繁的数据传输，导致能耗高、延迟大。神经形态视觉器件在传感前端引入了可调的内部状态，使得光电转换、信息保持和前端处理能够在单一器件或阵列中完成。氧化物在这

  来源：Journal of Alloys and Compounds

  时间：2026-09-05

• DyMixOp：一种基于复杂动力学视角设计、具有局部 - 全局混合的用于求解偏微分方程的神经算子

  本工作提出了DyMixOp，这是一种新颖的神经算子，基于惯性流形理论和复杂动力学先验知识，能够将无限维PDE动力学有效缩减为有限维潜在空间，同时保留必要的非线性相互作用并增强物理可解释性。 本工作提出了局部-全局混合（LGM）变换，其灵感源自更广义的局部-全局调制原则，可由对

  来源：Journal of Computational Physics

  时间：2026-09-05

• 用于低渗透性工程屏障中热效应下污染物平流扩散的自适应性物理信息神经网络

  摘要 热效应显著影响人工屏障中的污染物迁移，导致污染物浓度场中出现高频特征和陡峭梯度。尽管传统数值方法和纯数据驱动机器学习方法在正向建模中表现良好，但它们在处理不适定反演问题时存在局限性。为解决这一问题，本研究提出了一种自适应物理信息神经网络（PINN）来解决具有热效应的污染

  来源：International Journal of Heat and Mass Transfer

  时间：2026-09-05

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