• 生命早期补充牛磺酸可通过NF-κB/FOXO相关的营养编程机制实现长期神经保护作用

  Luyao Zhang|Liting Guo|Bufan Xu|Di Wu|Yongning Wu|Guoliang Li中国陕西科技大学食品科学与工程学院，西安，710021摘要牛磺酸是婴儿配方奶粉中的重要营养强化剂，与神经发育和免疫稳态密切相关。然而，现有研究主要关注其对神经

  来源：Food Bioscience

  时间：2026-07-10

• 大鼠在恐惧条件作用后，性别差异对消退训练及短期西酞普兰处理的前额叶BDNF mRNA反应的影响

  Elnaz Taghavi|Maryam Eslami|Batool Ghorbani Yekta|Mahdieh Gholami|Salar Vaseghi伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学高级科学与技术学院遗传学系，TeMS.C.摘要背景恐惧条件反射被广泛用于在啮齿动物中模拟与PTS

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-07-10

• 慢性活动性厌食症会以时间依赖性的方式改变雌性大鼠的进食行为模式

  Vivien Hanel|Martha A. Schalla|Peter Kobelt|Matthias Rose|Andreas Stengel德国柏林12203，柏林夏里特大学医学中心内科与皮肤病学中心、心身医学科，同时也是柏林自由大学、柏林洪堡大学及柏林健康研究所的成员单位

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2026-07-10

• 用于异构图神经网络架构搜索的大语言模型

  彭张|董浩远|刘慧聪|吴华坤|高阳|王海帅|周川|杨鸿|朱行权 中国广州510006，广州大学高级技术网络空间研究所 摘要 由于网络中存在不同类型的节点和边，从异构图中挖掘知识是一项艰巨的任务。异构图神经架构搜索（HGNAS）作为一种自动识别有效异构图神经网络（HG

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 动态上下文与局部频率门控在轻量级人体姿态估计中的应用

  Jing Luo|Yanxia Wang|Xuping Liang|Wenwen Li|Siqin Chen中国重庆401331，重庆师范大学计算机与信息科学学院摘要人体姿态估计是计算机视觉中的基础任务，为诸多下游应用提供重要支持。现有高精度模型通常需要大量参数且计算成本高昂，而

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 分布式多玩家系统中的异步自触发纳什学习

  杨高富|宋瑞卓 北京科技大学自动化与电气工程学院，中国北京100083 摘要 在稀疏通信网络中，参与者之间难以直接交换信息，这使得基于同步更新的常规观测器设计失效，而完全连接的网络方法则不切实际。为解决这一问题，本文提出了一种基于异步触发观测器的离策略无模型强化学习

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 基于扩散的解耦表示学习在存在未观测混杂因素时的工具变量回归应用

  何冰宇|孙建斌|崔瑞静 中国国防科技大学系统工程学院，长沙410073 摘要 在存在未观测混杂因素的情况下，如何从观察数据中估计因果效应仍是因果推断领域的核心挑战。尽管工具变量法提供了一种原理性的解决方案，但其成功应用严重依赖于预先指定的有效工具变量，而这一要求在实

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 一种用于建筑空间语义场景补全的高效单分支网络

  朱笃新|苏金河|黄照红|韩婷|苏佳生|蔡国荣中国厦门市集美大学计算机工程学院，邮编361021摘要语义场景完成（SSC）旨在从稀疏点云中重建完整的3D场景，同时预测其语义标签。然而，现有的SSC方法仍存在两类主要的完成误差。首先，当几何完成模块无法即时理解物体边界处的语义过渡时，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 综述：基于神经网络的动态适配与多模态融合在类别不平衡教育数据处理中的应用：一项系统综述

  孟格芳|王丽娥|胡海泽 中国广西桂林市七星路541004，广西师范大学计算机科学与技术学院 摘要 教育的数字化转型推动了神经网络技术（如Transformer、Vision Transformer、轻量级BERT）与教育人工智能的深度整合，使得诸如Transform

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

• 面向长尾图像识别的度量感知潜在过采样方法

  伊玛目·穆斯塔法·卡马尔|裴赫林|米斯巴库尔·穆尼尔·伊尔凡·苏巴克蒂印度尼西亚泗水，塞普鲁赫·诺佩默技术学院信息学系摘要现实世界的视觉数据集通常呈现长尾分布，即少数头部类别包含大量样本，而许多尾部类别的样本则严重不足。现有的解决方案大多采用以算法为中心的策略，如重新加权或解耦训

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-10

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