• 在活动性厌食模型中，食物限制与过度活动通过摄食、认知及奖赏相关环路差异化地影响小胶质细胞Iba1免疫反应性

  •本研究在一项能复现神经性厌食症关键特征（包括食物限制和过度活动）的动物模型中，研究了小胶质细胞——大脑的免疫细胞。•结果显示，小胶质细胞的变化在大脑中并非均匀一致：某些区域小胶质细胞信号降低，而另一些区域则受到食物限制或体力活动的选择性影响。•这些发现表明，厌食样状态可能会

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-10-27

• 合成经验增强：一种在水务整合背景下用于扩展快速砂滤器堵塞预测中 LSTM 外推能力的双机制框架

  合成经验增强生成共时高速训练对，无需估计床层参数即可消除未知床层参数。瞬时合成经验增强在两座全尺寸水厂均优于基线LSTM模型。在15个随机种子上测试了均匀合成经验增强和物理损失基线。历史数据处理和运行数据覆盖情况对实际应用具有指导意义。引言快滤池反冲洗调度依据穿透点和压降增加

  来源：Water Research

  时间：2026-10-27

• 当神经网络在严重受损的数据上进行训练时，它们会转变为质心分类器

  从不完整的数据中学习是机器学习的核心主题，它将关于鲁棒性的实际问题与关于可学习性的基本问题联系在一起。在这里，我们研究了属性噪声：在保持标签完整的情况下从损坏的输入中学习，这种情况相比标签噪声的情况受到的分析关注要少得多。我们考虑了两种类型的损坏模型：加性噪声和替换噪声。通过对损

  来源：Physical Review Research

  时间：2026-10-27

• 一种鲁棒且计算高效的脉冲神经网络-双向长短期记忆网络混合架构，用于磷酸铁锂电池在快速充放电条件下的健康状态预测

  - 用于鲁棒SOH预测的混合SNN-BiLSTM架构。 - 集成类脑脉冲编码以减少噪声。 - 使用MIT-Stanford-Toyota电池数据集进行验证。 - 计算高效的架构及其在实时BMS实施中的潜力。 ## 引言 锂离子电池已成为现代储能系统的支柱，为从电动汽车到电

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-10-27

• 一种融合极化动力学的物理嵌入型递归脉冲神经网络用于电池健康状态估计

  •PE-RSNN直接从电压弛豫序列估计电池SOH。 •亚阈值LIF动态与Thevenin RC动态之间共享的一阶泄漏结构相联系。 •ECM引导的分支重建多时间尺度极化轨迹。 •PE-RSNN展现出具有竞争力的域内精度和改进的跨域鲁棒性。 •脉冲驱动计算相比传统循环基线将理论能

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-10-27

• FCIH：基于异构图的细粒度跨视图交互学习资源推荐

  •FCIH同时调节视图内关系与节点级跨视图交互。•AMIFM自适应地调节异质多跳信息传播。•节点级残差融合平衡目标关系与多关系上下文。•FCIH在三个评估数据集上展现出强大的排序性能与鲁棒性。引言学习资源推荐旨在促进对相关教育与学术资源的获取。教育与学术平台可能涉及多种类型的

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-10-27

• EnlightenINN：用于高保真低光图像增强的可逆神经网络

  一项基于Retinex引导的可逆神经网络被提出用于低光照图像增强。 双向可逆映射联合细化反射率和光照分量。 边缘和颜色先验提供互补的结构和色度引导。 大量实验展示了具有竞争力的增强质量。 **引言** 低光照图像增强（LLIE）对于改善在恶劣光照条件下拍摄图像的可见

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-10-27

• 基于锚点引导的特征流形畸变方法：用于攻击动态超图神经网络

  ### 摘要 动态超图神经网络（DHGNNs）通过从网络各层的更新节点表示中重建超边来提高高阶表示学习能力。然而，由于DHGNNs依赖于节点特征来驱动超图重建，并采用分层传播进行特征平滑，因此当传统欧几里得特征扰动保持在结构稳定区域内时，这些扰动可能会在重复重建和聚合过程中被减

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-10-27

• 轻度神经认知障碍的认知训练：近期证据与新兴方向综述

  ## 综述目的 患有轻度神经认知障碍（MND）的老年人，又称轻度认知障碍，表现出可测量的认知缺陷，同时保持相对完整的自主能力，但其痴呆风险升高。由于在此阶段学习能力和神经可塑性仍然显著，MND代表了重要的干预窗口。认知训练在该人群中的研究日益增多，涵盖广泛的干预手段，旨在通

  来源：Current Opinion in Neurology

  时间：2026-10-27

• 一种用于闭环麻醉调节的资源高效时分复用神经形态架构

  •资源高效的神经形态VLSI实现了闭环nTCI控制 •由1000个神经元组成的AdEx网络提取平均发放率（MFR）用于麻醉调控 •零DSP的FPGA设计实现了27.9倍的实时生物加速 •硬件测试显示误差低且对伤害性刺激具有稳健的抑制能力 引言 精确调控麻醉深度（Depth

  来源：Integration

  时间：2026-10-27

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