• 用于大鼠社交与攻击行为分类的基准数据集

  摘要社会互动是行为神经科学和系统神经科学的核心研究内容，而要深入理解其神经基础，就需要可靠且可扩展的行为量化方法。然而，用于社会行为分类的标准化数据集、透明标注方案以及可重复的评估基准仍然十分有限。在此，我们提供了一个经过精心整理的大鼠社会互动视频数据集，这些视频是在“居民-入侵

  来源：Scientific Data

  时间：2026-07-22

• XQE-Net：一种集成特征融合与优化的宫颈癌筛查深度学习框架

  宫颈癌仍是全球关注的严重健康问题，需要准确高效的自动化筛查解决方案。研究人员提出XQE-Net，一种基于三种CNN架构（Xception、SqueezeNet和EfficientNet B7）异构集成的计算机辅助诊断（Computer-Aided Diagno

  来源：Array

  时间：2026-07-22

• 面向移动应用的高血压风险预测中基于遗传算法优化的深度神经网络

  高血压是全球性的重大健康挑战，受遗传、环境及生活方式因素共同影响。单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms，SNPs）为遗传风险评估提供了机会，可在临床症状出现之前识别遗传易感性升高的个体。本研究提出一种基于SNP的高血压

  来源：Array

  时间：2026-07-22

• 一种基于物理信息学习的新型二次型多层异质结构框架，用于高速纺织纺纱中任意梯度转子盘的设计

  •提出了一种全新的多层异质结构二次非均匀模型框架，用于处理任意梯度分布的热机械旋转盘问题。•通过较少的层级离散化即可达到有限元级别的精度，从而大幅降低计算成本并减少界面不连续性带来的影响。•将离心载荷、温度梯度、孔隙率以及复杂的材料梯度等因素统一到一种封闭形式的解析公式中。•通过

  来源：Materials & Design

  时间：2026-07-22

• 综述：面向智能人工感知与多模态融合的神经形态硬件材料：从感知到认知

  生物感官系统的特征在于感知、记忆与计算的紧密集成执行，为下一代人工智能硬件的发展提供了重要范式。相比之下，基于冯·诺依曼架构的传统感知系统常受限于密集的数据传输、高功耗及实时适应性不足。为克服这些限制，神经形态器件作为极具前景的硬件平台被广泛探索，因其可在物理

  来源：Interdisciplinary Materials

  时间：2026-07-22

• AMP–DA2MP和MDEA–DA2MP双溶剂胺混合物的密度实验与预测建模

  研究人员实验研究了在变化的胺浓度（2–5 M）、温度（25–50 °C）和CO₂负载（0–1.0 mol CO₂/mol胺）条件下，2-氨基-2-甲基-1-丙醇（AMP）+ 1,5-二氨基-2-甲基戊烷（DA2MP）以及甲基二乙醇胺（MDEA）+ DA2MP双

  来源：Next Energy

  时间：2026-07-22

• 7055铝合金T型板超声振动辅助蠕变时效成形的实验研究及基于BP神经网络方法的参数最优预测

  为了缓解传统蠕变时效成形（CAF）中固有的显著回弹和精度不足问题，本研究提出了一种超声振动辅助蠕变时效成形（UVCAF）工艺。以7055铝合金T型板为研究对象，研究人员系统地研究了超声振幅和蠕变温度对回弹率和残余应力的影响。为了弥补小样本实验中固有的数据稀疏性

  来源：Materials Today Chemistry

  时间：2026-07-22

• 热应激耐力后骨骼肌 twitch 舒张动力学：碳水化合物与安慰剂对比

  目的：比较在热环境中完成60 km自定节奏骑行后，摄入安慰剂(PLA)或6%碳水化合物(CHO)（以饮料或胶囊形式）对运动后twitch收缩特性与M波特征的影响。方法：10名训练有素的男性自行车手完成五项随机拉丁方试验：水(H₂O)、CHO饮料(CHOb)、P

  来源：European Journal of Applied Physiology

  时间：2026-07-22

• 从认知地图的神经采样实现目标导向的想象和规划

  人工智能系统正变得越来越智能，但在能耗和训练需求方面成本极高。相比之下，研究人员的大脑仅需20瓦的能量，即可进行在线学习并能瞬时适应不断变化的条件。这引出了一个问题：是什么数据结构、算法和学习方法使大脑能够实现这一点，以及这些方法能否移植到人工设备中。研究人员

  来源：Nature Machine Intelligence

  时间：2026-07-22

• 基于多机制增强型物理信息神经网络的山脊-山谷形膜结构风压预测

  摘要

  来源：Buildings

  时间：2026-07-22

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