• 综述：重新平衡α-突触核蛋白清除：帕金森病治疗的新前沿

  摘要帕金森病（PD）是第二大常见的神经退行性疾病，其发生是由于α-突触核蛋白异常错误折叠和聚集及其随后的细胞间传播所致。这种病理变化导致神经元稳态破坏并促成神经元变性。在正常条件下，α-突触核蛋白的清除由不同类型的溶酶体降解控制，即巨自噬、分子伴侣介导的自噬（CMA）、微自噬

  来源：NeuroMolecular Medicine

  时间：2026-09-02

• 综述：人体在快速眼动（REM）睡眠期间的生理活动（第二部分）：自主神经系统活动及总体讨论

  摘要 在快速眼动（REM）睡眠期间，通过观察眼动、肌肉活动及自主神经系统活动，发现了许多短暂的事件，这些事件被称为相位性活动。这些现象发生在持续性的肌肉松弛和迷走神经张力背景下。本综述的第一部分专门讨论了REM和骨骼肌的相位性活动；第二部分则列举了人体内的相位性自主神经系统变

  来源：Sleep Medicine Reviews

  时间：2026-09-02

• 人参皂苷Re通过增强Nrf2和谷胱甘肽通路减轻小鼠Bay k-8644诱导的自残行为

  •Bay k-8644在青春期小鼠中诱导了自伤行为。•这些行为伴随着纹状体中与GSH相关的抗氧化系统紊乱。•人参皂苷Re通过抑制PKCδ恢复了Nrf2及与GSH相关的抗氧化系统。•因此，人参皂苷Re减轻了Bay k-8644诱导的自伤行为。引言非自杀性自伤（NSSI）被定义为

  来源：Neurochemistry International

  时间：2026-09-02

• SACS基因中的p.Arg272His热点突变扩展了ARSACS相关的神经发育和认知障碍谱系

  摘要Charlevoix-Saguenay常染色体隐性痉挛性共济失调（ARSACS）是一种罕见的神经退行性疾病，由基因的致病性变异引起。虽然传统上该疾病以运动症状三联征为特征，但新的证据表明其表型谱较广，包括显著的认知功能障碍。我们描述了一名16岁的西西里女性患者，她的父母为近亲

  来源：Neurogenetics

  时间：2026-09-02

• 尼洛替尼通过调节 NF-κB 信号通路，并增强 BAG3 依赖性的聚集物自噬及 ESCRT-III 介导的质膜修复，在小胶质细胞中减弱 NLRP3 炎症小体激活和 GSDMD/NINJ1 介导的细胞焦亡

  •尼洛替尼是一种第二代酪氨酸激酶抑制剂，具有新兴的神经保护和免疫调节特性。•尼洛替尼在实验模型中显示出有前景的效果，通过减轻神经炎症反应。•尼洛替尼通过调节 IκBα-NF-κB 信号通路，抑制 NLRP3 炎症小体激活和 GSDMD/NINJ1 介导的焦亡。•尼洛替尼可能增

  来源：Journal of Neuroimmunology

  时间：2026-09-02

• SFMambaSR: 用于晶圆图像超分辨率的空频增强 Mamba 网络

  摘要晶圆缺陷检测对良率和可靠性至关重要，但缩小的缺陷尺寸要求更高的成像分辨率。虽然高倍光学镜头能提供分辨率，但其狭窄的视场限制了检测效率。为了平衡精度和吞吐量，我们提出了一种解决方案，通过超分辨率算法从大视场低倍捕获中重建高分辨率晶圆图像。该方法可以在不影响准确性的情况下提高

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-02

• 面向 V-D-T 显著目标检测的基于状态空间模型的轻量级注意力感知融合网络

  •我们提出了 LAANet，用于可见光 - 深度 - 热成像显著性目标检测。 •CMFM 专为具有线性复杂度的高效跨模态交互而设计。 •引入 APFM 以克服状态空间模型的内存限制。 •轻量级解码块 (LDB) 仅使用 0.37M 参数进行重建。 •LAANet 在 VDT2

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-02

• DRE：一种在开放域对话评估中集成小语言模型和大语言模型的有效双重精炼方法

  •我们探索和分析了各种方法，包括基于硬约束的方法（SLIDE 算法）和自学习约束机制（DRE 算法），以将特定任务知识从 SLMs 转移以减轻幻觉问题，从而提高 LLM 性能。据我们所知，这是首个旨在通过这种双细化过程增强 LLMs 在评估开放域对话中性能的方法。 •我们采用

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-02

• 后门植入合理化加强版

  •据我们所知，这是第一项研究解释模型在后门攻击下鲁棒性的工作。我们发现，由于选择可解释理由的结构，解释模型对传统的朴素后门攻击表现出出人意料的鲁棒性。•我们提出了一种专为解释模型设计的新型后门攻击方法，包括操纵数据投毒策略和改进的训练策略。我们发现投毒数据比干净数据复杂度更低

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-02

• 通过过采样和属性补全实现异构图神经网络

  摘要 异构图神经网络（HGNNs）作为一种强大的方法，已经广泛应用于异构图的建模。然而，图数据中常常存在属性缺失的问题，这对HGNNs带来了显著的挑战。现有的方法主要集中在属性补全上，而忽视了类别不平衡的影响，从而限制了它们的有效性。为了解决具有类别不平衡的属性缺失异构图问题，我

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-02

知名企业招聘：