• 零膨胀数据聚类使用基于零膨胀似然的图神经网络（ZIL-GNC-ZINB）

  稀疏计数数据（如专利文档-关键词矩阵）常含过多零值与过离散现象，致使常规基于距离的聚类方法适用性下降。研究人员提出一种基于零膨胀似然的图神经聚类方法，采用零膨胀负二项分布（ZINB）似然，记为ZIL-GNC-ZINB。该方法将图平滑节点表示与簇特定零膨胀概率及

  来源：Stats

  时间：2026-08-31

• 暗场景神经形态成像在人体姿态估计中的应用

  神经形态成像传感器（event cameras，事件相机）为极端光照条件下的计算成像与人体姿态估计（Human Pose Estimation，HPE）提供了颇具前景的范式。然而，源自光电二极管暗电流与电路热噪声的暗场景背景活动（Background Acti

  来源：Photonics

  时间：2026-08-31

• 基于特征分解与自适应响应机制的柔性负荷预测方法

  随着电力市场改革的持续推进与需求响应（DR）资源渗透率的不断提高，负荷表现出更强的价格相关不确定性，给短期负荷预测带来显著挑战。针对该问题，研究人员提出了一种面向DR的预测框架，融合特征分解、自适应响应建模与深度学习技术。首先处理电价信号与负荷数据，识别DR相

  来源：Electronics

  时间：2026-08-31

• 基于网络分析的训练有素男性青少年格斗运动员多维运动表现特征

  摘要：青少年格斗运动表现依赖于生物成熟、身体形态、神经肌肉能力和执行认知功能之间复杂的相互作用。然而，这些领域通常被孤立地研究。为弥补这一空白，本研究应用基于网络的表现分析来揭示训练有素的男性青少年格斗运动员这些特征的多维组织方式。研究人员对来自六个格斗运动项

  来源：Frontiers in Sports and Active Living

  时间：2026-08-31

• 12周高强度间歇训练干预对轻中度抑郁个体血清神经递质及自主神经功能的影响

  背景：运动日益被视为抑郁的有效辅助治疗手段，但其抗抑郁作用的神经生物学机制尚未完全阐明。本研究探讨12周高强度间歇训练（HIIT）能否通过调节外周神经递质谱与自主神经系统功能，缓解高校轻中度抑郁学生的抑郁症状。方法：共纳入34名18–25岁轻中度抑郁大学生，分

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2026-08-31

• 迈向连续性脑监测：一项关于耳内脑电图用户体验的试点定性研究

  引言：耳内脑电图（in-ear EEG）是一种新兴的可穿戴神经技术形式，有望在传统临床环境之外实现连续且不引人注目的脑监测。尽管其在癫痫发作检测、睡眠监测和认知评估等技术可行性已得到证实，但关于用户如何体验及感知该技术的了解仍十分有限。本试点研究旨在探索用户对

  来源：Frontiers in Digital Health

  时间：2026-08-31

• 机器人辅助手术中外科医生心理工作负荷建模：一种基于神经生理指标的双向过载-恢复模型

  机器人辅助手术（RAS）提升了灵巧性、可视化与人体工效，并广泛应用于泌尿外科、妇科与消化科。然而，由于技术复杂性、新型接口及团队协作减少，RAS给外科医生带来较高心理工作负荷（MWL）。心理过载会耗竭认知资源、减慢反应并损害决策，可能导致操作表现下降并威胁患者

  来源：Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting

  时间：2026-08-31

• 短期正念训练如何影响音乐表演焦虑音乐家工作记忆期间的神经生理活动？

  摘要 音乐家依赖工作记忆进行表演，但这一能力可能受到表演焦虑的影响。本探索性研究考察了正念训练项目是否会对患有音乐表演焦虑（MPA）的音乐家的工作记忆产生有益影响。二十名音乐家在执行一项常见的工作记忆任务——字母n-back任务（时间点1）时接受了功能磁共振成

  来源：Psychological Reports

  时间：2026-08-31

• 沙漠沙尘条件下并网光伏系统的智能故障诊断与基于仿真的建模

  摘要：在沙漠环境中运行的光伏（PV）电站会因灰尘积聚而持续遭受效率损失，因为灰尘逐渐减少了到达组件表面的太阳辐射，即使在有利的天气条件下也会导致能源产量降低。因此，对正常运行行为的准确预测为区分真实故障与电站性能的自然波动提供了参考。本研究提出了一种数据驱动的

  来源：Energy Exploration & Exploitation

  时间：2026-08-31

• 数值控制与滚动时域强化学习：基于经验回放的多智能体包含控制研究解读

  针对扰动下的多智能体系统（multi-agent systems, MAS）包含控制问题，研究人员提出一种融合经验回放的滚动时域神经模糊强化学习方法。该方法将MAS的最优控制问题转化为一系列有限时域的前向滚动优化问题，并采用融合策略改进与策略优化的值迭代框架。

  来源：Measurement and Control

  时间：2026-08-31

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