• MoFedAGR：在联邦学习中利用自适应梯度正则化与全局动量来缓解客户端漂移问题

  摘要：联邦学习是一种具有隐私保护功能的新型分布式机器学习框架，但它容易受到异构数据的影响。异构数据会导致客户端模型在本地训练时过度拟合本地数据集，从而偏离全局最优解，这种现象被称为客户端漂移。为了解决客户端漂移的问题，我们从优化和泛化角度出发进行研究。我们全面考虑了训练过程中客户

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• F2Mamba：用于图像操作定位的细粒度伪造检测Mamba模型

  摘要图像操纵定位技术旨在在像素层面精确识别图像中的伪造区域，这对于防止可能威胁公共安全的错误信息传播至关重要。现有的基于Transformer的方法能够通过建模长距离依赖关系来捕捉整体伪造特征，但这类方法通常需要大量计算资源，且难以关注对法医分析至关重要的局部细节。为解决这些问题

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• DAQSyn：一种用于异构终端侧人工智能网络的分散式自适应量化感知同步框架

  •提出了DAQSyn，一种去中心化的自适应量化感知同步框架。•设计了一种自适应量化机制，用于生成轻量级、高资源效率的模型。•开发了一种基于BSP的同步策略，以减少空闲等待时间和协调延迟。•引入了一种性能加权聚合方法，以提高全局模型的稳定性和准确性。与固定精度基准相比，该方法可将空

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• 针对异构图上稳健学习的主动结构稳定化方法

  摘要：异构图神经网络通过元路径建模来捕捉丰富的异构语义，但这种语义传播在结构扰动下也可能加剧预测的不稳定性。现有的鲁棒性方法通常基于对扰动模式的特定假设，比如识别并移除不可靠的边，这限制了它们在结构扰动偏离这些假设时的泛化能力。为了解决这一限制，我们提出了一种用于异构图上鲁棒学习

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• APO：利用连续空间中的未采样动作进行基于锚点的策略优化

  摘要：策略梯度方法，如近端策略优化（PPO），仅对采样过的动作进行策略更新，而未采样的动作空间则完全不受约束——我们将这一问题称为“锚定盲区”。这一限制会导致策略分布在未采样区域出现不可控的偏移，从而影响训练稳定性，尤其在连续动作空间中往往会导致性能不佳。为解决这一问题，我们提出

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• 高性价比且可扩展的交通流量预测：一种无图多视图MLP架构

  摘要 实现准确且可扩展的交通流量预测是现代智能交通系统的核心需求。尽管大型语言模型为城市计算带来了出色的零样本能力，但其庞大的参数规模和极高的部署成本，使得其在实时、大规模交通运营中的应用受到极大限制。与此同时，主流的时空预测方法仍严重依赖显式的拓扑图结构或计算成本高昂的注意

  来源：Neural Networks

  时间：2026-08-07

• 基于LLM多智能体的免手动运动想象脑电图分类

  •我们提出了AutoMI，这是一种完全自动化的多智能体系统，用于迭代优化MI-EEG模型。它通过专用工具协调规划、执行和输出智能体，构建了一个闭环框架以实现模型的持续优化。•我们设计了一种混合决策机制，将Q学习与确定性规则相结合用于动作选择，从而避免无指导的大型语言模型依赖试错法

  来源：Journal of Neuroscience Methods

  时间：2026-08-07

• 新词习得过程中中枢与外围过程的时序动态：基于自然书写中脑电图与运动学同步记录的证据

  摘要：目前的书写产生模型认为存在一种认知子过程的层级结构，语言信息通过这一结构从中央的词汇编码逐步传递到外周的运动执行环节。然而，这种级联协调机制究竟如何帮助形成新单词的记忆痕迹，目前仍不清楚。在本研究中，我们结合了西班牙语母语者（n=63）的同步脑电图与书写运动学数据，追踪他们

  来源：Cortex

  时间：2026-08-07

• 综述：利用集成3D生物打印技术与微流控芯片推进神经血管模型工程，用于研究神经血管疾病及神经退行性疾病的病理生理机制

  摘要：针对神经退行性疾病和神经血管疾病的模型构建对于理解复杂的生物过程至关重要，这些过程包括阿尔茨海默病、中风及胶质母细胞瘤的进展机制。传统的体外系统在模拟血脑屏障、内皮细胞与周围组织之间的复杂相互作用方面存在显著局限。本综述探讨了一种通过将3D生物打印技术与微流控芯片相结合来提

  来源：Bioprinting

  时间：2026-08-07

• 全软有机光电子突触，可实现由光驱动的可变形硬件内向量-矩阵乘法的双向可塑性

  整体概述神经形态硬件可通过同时处理计算和存储任务来提升人工智能性能，从而降低数据传输带来的能耗与延迟。光电子突触器件因具备高带宽、低串扰以及良好的能效优势，成为极具潜力的神经形态计算平台。对于可穿戴设备、假肢以及贴肤系统而言，这类硬件还必须具有柔软性、可变形性，并能在动态变化的表

  来源：Device

  时间：2026-08-07

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