• 局部交互规则驱动人类连接组的全局组织

  摘要引言：人类脑连接组尽管源于去中心化的局部生物相互作用，却呈现出非平凡的宏观组织结构。现有的大多数生成模型通过全局优化原理、预设的布线目标或发育模板来复现连接组特征，但仍无法确定哪些属性仅由局部性决定，哪些需要额外的非局部机制。方法：我们构建了一个仿真框架，证明全局一致性可

  来源：Brain Connectivity

  时间：2026-08-31

• 脂质体啤酒花氯仿提取物的抗抑郁活性：单胺能神经传递与氧化还原相关信号传导在慢性束缚应激小鼠模型中的作用

  **摘要要点** - *Humulus lupulus* 在体外和体内均表现出强效的类抗抑郁活性。 - 亚微米脂质体氯仿组分在应激小鼠中增强了抗抑郁疗效。 - 该治疗显著降低了氧化应激、皮质酮水平及单胺氧化酶-A活性。 - 蔗糖偏好改善、强迫游泳试验及悬尾试验结果证实行为功

  来源：South African Journal of Botany

  时间：2026-08-31

• 基于深度学习的领域自适应方法实现可见光与近红外光谱甘蔗病害分类模型的跨批次校准

  摘要 可见 - 近红外 (Vis-NIR) 光谱技术可提供快速的作物病害评估；然而，当为特定时期开发的模型应用于不同时间收集的批次时，模型泛化能力差仍是主要限制因素，这主要是由于叶绿素含量、水分水平、表面纹理和组织结构等理化性质的变化，导致批次间光谱分布发生偏移。本研究调查了

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-08-31

• 间质性肺病和阻塞性睡眠呼吸暂停患者脑电图衍生的睡眠微结构

  摘要引言睡眠障碍在间质性肺病（ILD）患者中很常见，并且常常由合并的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）所加剧。传统的多导睡眠图指数可能无法完全捕捉到疾病特异性的神经生理学改变。方法学我们旨在描述合并 OSA 的 ILD（ILD-OSA）患者的脑电图（EEG）衍生睡眠微结构，并将其与

  来源：Sleep Medicine

  时间：2026-08-31

• 根据惊厥发作情况对PCR确诊HHV-6感染儿童细胞因子谱的分析

  摘要背景尽管细胞因子是热性惊厥的致病因素之一，但既往研究大多针对病原体异质性人群。人类疱疹病毒6型（HHV-6）是热性惊厥的常见病因，适合用于研究病原体特异性的炎症反应。方法本回顾性研究纳入经聚合酶链反应（PCR）确诊为HHV-6感染的儿童，使用发病后72小时内采集并储存的血

  来源：Brain and Development

  时间：2026-08-31

• 左下额回的阳极刺激降低隐喻理解能力

  •我们使用高频经颅直流电刺激（HD-tDCS）来考察左下额回（LIFG）在隐喻加工中的作用。•参与者接受阳极或假刺激，并对句子的可理解性进行评分。•对LIFG的阳极刺激导致隐喻的可理解性评分降低。•字面义和无意义句子未受到刺激的影响。•LIFG在计算隐喻意义方面起着因果作用。

  来源：Brain and Cognition

  时间：2026-08-31

• 带有隐层的误差传播驱动图神经网络

  •分析系统稳定性与扰动传播动力学 •提出基于非齐次常微分方程的受限隐式图神经网络 •提供关于稳定性和鲁棒性边界的理论保证 ## 引言 图神经网络（GNNs）凭借其有效处理模式识别领域非独立同分布（non-IID）结构化数据的能力，在众多领域受到了广泛关注，例如计算机视觉

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-08-31

• 基于自适应椭圆基元表示学习的摄影图像布局检索

  •面向不规则布局区域的自适应椭圆原语参数化。•双粒度布局图在多种粒度上建模布局结构。•置换不变损失与编码器–解码器实现自监督布局嵌入。•在布局检索任务上取得最优性能，并支持无监督布局发现。引言组合原语的空间排列及其相对关系——即布局信息——在决定图像美感、传达图像内容和表达情

  来源：Pattern Recognition

  时间：2026-08-31

• 面向多变量时间序列预测的缺失感知原型引导状态空间模型

  # 摘要 真实世界系统中的多变量时间序列预测常常受到连续缺失数据的影响。现有的多阶段流水线依赖于在预测前进行插补，可能将重建误差传播到下游预测中。与此同时，尽管最近的状态空间模型（SSM）实现了线性时间效率，但在长时间观测间隙期间，重复的收缩性状态转移可能会累积性地衰减间隙

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-31

• 通过语言和图文问答任务进行时序模态细化的时间片段定位

  摘要 本文聚焦于一项新颖任务，即引入一个统一的平台，能够在单一架构中解决多种多模态视觉-语言研究方向。具体而言，基于自然语言的视频时间片段定位旨在识别与自然语言查询相对应的时序片段，而视频问答与图像问答则分别旨在根据视频和图像内容预测正确答案。提出的框架无需同时输入所有模态，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-31

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