• 物理信息神经网络与微分变换方法在膜壳理论中约化二阶常微分方程的比较

  本文呈现了两种方法（物理信息神经网络PINNs与微分变换方法DTM）的比较研究，用于求解来自旋转壳膜理论的二阶常微分方程。所考虑的方程源于壳结构的旋转对称性，这使得控制偏微分方程可以约化为对应于各个周向谐波的一系列常微分方程。研究比较了经典微分变换方法（DTM

  来源：Symmetry

  时间：2026-08-22

• 基于PSO和GA优化的逆神经网络控制器的智能按需绿色氢气生产用于合成燃料

  绿色氢气是Power-to-Liquid (PtL)路径中用于生产可持续合成燃料的关键能源载体，有助于工业和运输部门的脱碳。然而，可再生能源的间歇性以及维持合成过程适当化学计量比所需的可变氢气需求，使得必须根据工艺需求调节氢气产量，而不是最大化其产量。本文提出

  来源：Eng

  时间：2026-08-22

• 基于Transformer与多模态神经网络的图像设计特征增强方法

  随着人工智能技术的快速发展，图像设计特征增强在计算机视觉、图像处理及多媒体应用中起着关键作用。传统特征增强方法在处理复杂多变的图像数据时往往存在局限性。因此，本研究提出了一种创新的MN-T（Multimodal Neural Network enhanced

  来源：Electronics

  时间：2026-08-22

• 使用无量纲组引导的贝叶斯神经网络的架空输电线路脱冰跳跃高度概率预测

  架空输电线路脱冰后跳跃高度与电气间隙和结构安全性密切相关。对于不同的导线参数、档距长度、水平应力和覆冰条件，瞬态有限元分析可以提供详细的动力响应，但重复模拟不利于快速工程评估。此外，确定性预测模型仅给出单一的跳跃高度值，当输入条件接近采样范围边界时，该值的可靠

  来源：Energies

  时间：2026-08-22

• 神经网络辅助的FCC动力学建模用于增强参数估计（使用CREC Riser Simulator）

  本研究提出了一种集成框架，用于在稀疏实验数据条件下开发真空瓦斯油（VGO）催化裂化的动力学模型。实验在CREC Riser Simulator中，以不同催化剂/VGO（C/O）重量比进行。CREC Riser Simulator是一种实验室规模的微型流化床反应

  来源：Catalysts

  时间：2026-08-22

• 经分层分离的小动脉网络介导的模态特异性神经血管耦合

  编辑摘要神经血管耦合（NVC）是神经元活动调节脑血管血流的机制，是包括功能性磁共振成像（fMRI）在内的脑成像方法的基础。人们曾认为不同的感觉刺激对流量的影响相同，但 Malescot 等利用光遗传学结合成像方法表明，尽管触觉和疼痛两种刺激引发的净神经元活动相似，但神经血管耦

  来源：SCIENCE

  时间：2026-08-22

• 丹麦饮食、癌症与健康研究队列中持久性有机污染物患病前生物标志物与肌萎缩侧索硬化症生存之间的关联

  摘要 目的 肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 是一种致命的神经退行性疾病，其特征是大脑和脊髓运动神经元的

  来源：Annals of Neurology

  时间：2026-08-22

• BRAIN-DISC：一种新型的分析方法，将数据驱动的脑模式发现与队列研究相结合，用于评估脑调节干预措施的效果

  摘要针对认知和神经精神症状的大脑调节干预措施（BMIs）在反应上表现出显著的异质性，这限制了它们的临床应用效果。静息状态功能连接性（rsFC）可能捕捉到BMI诱导的神经可塑性，并有助于患者的分层。然而，在小规模且异质性高的干预样本中检测这些生物标志物仍然具有挑战性。本研究的目的是

  来源：GeroScience

  时间：2026-08-22

• 利用 TM5441 靶向 PAI-1 缓解慢性社会应激诱导的焦虑样行为及应激引起的乙醇摄入量和偏好的增加

  摘要慢性压力促进酒精使用和复发，然而将压力诱导的焦虑与过量乙醇消耗联系起来的机制仍知之甚少。纤溶酶原激活物抑制剂 -1 (PAI-1) 是一种压力反应性的神经可塑性调节剂，最近成为潜在的治疗靶点；然而，其在压力诱导的酒精相关行为中的作用仍未知。本研究调查了 TM5441（一种

  来源：Neurochemical Research

  时间：2026-08-22

• 基于钙钛矿忆阻器的神经形态学Silico替代模型，用于模拟糖尿病神经病变中的预测编码功能障碍

  摘要卤化物钙钛矿忆阻二极管结合了离子与电子动力学特性，是神经形态计算中人工突触的有力候选者。我们提出了一个基于仿真的神经形态电路，该电路包含了一个全面的钙钛矿忆阻二极管模型，并通过仿真验证确认了其突触可塑性特征。所提出的模型再现了模拟长期增强/抑制（LTP/LTD）、脉冲时序依赖

  来源：Neuroinformatics

  时间：2026-08-22

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