• 综述：从胰岛素抵抗到神经退行性病变：探究2型糖尿病与3型糖尿病（即阿尔茨海默病）之间的关联

  摘要 引言：阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，会导致认知功能逐渐下降。最近的证据表明，2型糖尿病患者的胰岛素抵抗与阿尔茨海默病的病理之间存在密切关联，这种关联揭示了一条共同的作用路径

  来源：Current Signal Transduction Therapy

  时间：2026-08-20

• 基于MIL-100(Fe)@AgNPs的SERS传感平台用于患者血浆中去甲肾上腺素/腺苷的监测

  摘要交感神经过度激活与心血管疾病（CVDs）密切相关。在本研究中，我们开发了一种新型MIL-100(Fe)@Ag表面增强拉曼散射（SERS）基底，用于同时有效检测血浆去甲肾上腺素（NE）和腺苷——两种关键的交感激素。利用透射电子显微镜（TEM）和X射线衍射（XRD）等技术对基

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2026-08-20

• 用于具有集成电子、离子和机械功能的基于 DPP 的半导体聚合物主链工程的基于二酯的共轭断裂间隔基 可购买

  打开图片查看器 柔性电子器件和神经形态器件需要能够同时整合高效电荷传输、离子调制和机械鲁棒性的聚合物半导体。然而，

  来源：Journal of Materials Chemistry C

  时间：2026-08-20

• 食管失弛缓症及继发于免疫检查点抑制剂诱导的肠神经病变的穿孔性粪石性溃疡

  摘要免疫检查点抑制剂（ICIs）是有效的癌症疗法，已知会导致免疫相关不良事件（irAEs）。我们报告了一名 70 岁男性病例，在纳武单抗和伊匹木单抗治疗后出现急性发作的严重便秘、吞咽困难和衰弱。鉴于临床病程，怀疑为 ICI 引起的肠神经病变。食管测压显示为 II 型贲门失弛缓

  来源：Annals of Internal Medicine: Clinical Cases

  时间：2026-08-20

• Orion：面向深度学习的完全同态加密框架

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行直接计算，有潜力显著提高隐私性和安全性。这一点在深度学习中尤为如此，因为如今许多流行的用户服务都是由云端的神经网络驱动的。除了众所周知的高计算成本之

  来源：ACM Transactions on Computer Systems

  时间：2026-08-20

• DASH：一种面向人类出行预测的灾害感知社会语义增强超图卷积网络

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您必须拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要大规模灾害通过疏散、交通混乱和人口迁移显著扰乱了人类的流动模式，给危机应对和城市管理带来了严峻挑战。尽管时空图神经网络在常规流动预测中取得了成功，但由于灾害引发的流动具有突发性、非周期性和强

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-08-20

• 子空间聚类的统一框架：图神经网络、注意力与编码率缩减的统一

  摘要AI 摘要要查看此AI生成的摘要，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要子空间聚类是指将位于多个子空间并集上的数据点进行分割的任务。当前该任务的前沿方法利用了子空间的自表达特性，即每个数据点都可以表示为同一子空间内其他数据点的线性组合。近期的研究工作通过利用神经网络

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-08-20

• ECLAIR：一种可解释的因果学习方法，适用于具有混合不确定性的鲁棒图神经网络（Robust Graph Neural Networks），该方法通过干预性推理（Interventional Reasoning）来实现分离不确定性（disentangled uncertainty）

  摘要 AI摘要 要查看此由AI生成的摘要，您必

  来源：ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

  时间：2026-08-20

• 针对老年人脑健康运动的处方原则

  阿尔茨海默病及相关痴呆症是世界上最大的健康挑战之一。随着人口老龄化，全球痴呆症发病率正在上升，且由于目前尚无根治方法，因此迫切需要采取干预措施来降低健康老年人患痴呆症的风险。运动是一种有前景的干预方式；然而，针对优化大脑健康的运动处方却十分缺乏。这可能会削弱运动在临床上的实际应用

  来源：Exercise, Sport, and Movement

  时间：2026-08-20

• 图Transformer综述：架构、理论与应用

  摘要AI 摘要要查看此 AI 生成的摘要，您需要拥有高级访问权限。了解更多登录摘要摘要图 Transformer（Graph Transformers, GTs）通过解决图神经网络（GNNs）的固有局限性，如过度平滑和过度压缩等问题，在建模图结构方面展现出强大的能力。近期研究

  来源：ACM Computing Surveys

  时间：2026-08-20

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