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用于端到端大脑定向网络映射的时空神经关系抽取模型
摘要快速可靠的基于脑电图(EEG)的有向网络估计对于表征实时应用(如脑机接口和闭环干预)中有向和因果性的脑相互作用至关重要。本研究介绍了深度神经网络有向网络估计(DeepNNetDNE),这是一个用于 EEG 脑网络估计的高效端到端框架,该框架利用时空神经关系提取(STNRE
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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基于学习增强共识邻接矩阵的集成聚类方法
摘要基于成对相似性的集成聚类方法近年来已显示出巨大的潜力。然而,现有方法仍面临两大主要挑战:(1)它们往往无法充分利用嵌入在多阶邻接矩阵中的成对样本之间的高阶一致性,(2)它们忽略了在高阶张量空间中探索标签空间与特征空间信息之间的相关性。为了应对这些挑战,我们提出了一种名为
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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GaussGuard:3D 高斯泼溅上视图条件投毒攻击的留一检测与缓解
摘要 3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting)将场景重建为一组针对多视图训练图像优化的视角依赖的高斯基元,已成为实时新视角合成的标准表示。最近的研究表明,该表示对训练视图的有界光度扰动具有鲁棒性,但易受视图条件中毒攻击影响,此类攻击将高斯注入低密度区域,使
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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面向弱监督语义分割的视觉语言特征校准
摘要最近,视觉 - 语言模型(VLMs)通过对比学习在视觉任务中取得了显著成功。作为代表性 VLM 的对比语言 - 图像预训练(CLIP)在弱监督语义分割(WSSS)中显示出巨大潜力。然而,弥合 CLIP 全局表示与密集分割之间的差距仍然具有挑战性。本文提出了一种视觉 - 语
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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RS-Prompt:面向遥感农田分割的提示驱动域增量学习框架
**摘要**
基于遥感的农田分割在智慧农业管理中发挥着关键作用。然而,在固定域上训练的模型在应用于新区域、季节或传感器条件时,会出现严重的“灾难性遗忘”问题。为解决这一问题,本文提出了 RS-Prompt,这是一种专为遥感农田分割设计的提示驱动域增量学习框架。其核心创新在于
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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基于动态事件触发机制的高阶不确定非线性系统安全强化学习跟踪控制
摘要
本文提出了一种基于强化学习(RL)的安全动态事件触发(DET)跟踪控制方案,适用于一类高阶不确定非线性系统。为了降低控制更新频率,通过将在屏障函数信息纳入内部动态变量,设计了一种动态事件触发机制(DETM)。然后,针对避障安全约束,在反步设计的第一步引入了降阶控制屏障函
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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UWVNet:一种用于全色锐化的 U 型小波-VMamba 网络
摘要全色锐化旨在通过注入全色 (PAN) 图像中的高分辨率空间细节来重建高分辨率多光谱图像 (HRMS),同时保持多光谱 (MS) 的光谱保真度。现有方法通常面临耦合的退化链:长程跨模态建模不足削弱了结构对齐,高频信息在特征传输过程中逐渐衰减,固定的融合行为限制了在不同场景下
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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ST-graph:用于运动想象模式解码的基于尖峰时间驱动的功能神经连通性图构建
摘要 基于运动想象的脑机接口(MI-BCIs)将皮层活动转化为用于辅助和康复应用的控制命令。然而,可靠的 EEG 分类仍然是一项具有挑战性的任务,存在以下问题:(i)EEG 信号幅度低且易受噪声影响,(ii)对运动相关神经动力学的建模不足,(iii)EEG 信号的高受试者间变
来源:Neurocomputing
时间:2026-08-19
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五种超声波提取精油对 Araecerus fasciculatus (鞘翅目:长角象甲科) 的生物活性及乙酰胆碱酯酶抑制作用
摘要Araecerus fasciculatus(扁谷盗)是一种主要的储粮害虫,通过侵袭各种商品造成重大的经济损失。精油日益被视为合成杀虫剂的环境友好型替代品。本研究评估了五种精油(Citrus limon (L.) Osbeck [柠檬]、Cymbopogon nardus
来源:Journal of Stored Products Research
时间:2026-08-19
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神经系统细胞外基质重塑在慢性疼痛中的作用
1. 引言
慢性疼痛仍然是主要的临床挑战,尽管神经元和胶质细胞的不适应性活动的作用已被充分记录,但新兴研究表明,神经系统细胞外基质(ECM)的重塑也调节慢性疼痛。51,68,70,71,76 非神经系统组织中的细胞外基质重塑有助于骨关节炎和椎间盘退变等疼痛疾病。42,53,5