• 图神经网络架构搜索的隐私风险研究

  研究人员研究了图神经网络神经架构搜索（Neural Architecture Search for Graph Neural Networks, NAS-GNNs）的隐私风险及相应防御机制。NAS-GNNs可自动发现特定任务下性能媲美甚至优于手工设计GNN（M

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

• LAGraph：基于双语义对齐(Dual Semantic Alignment)的语言感知图对比表示学习

  摘要：图对比学习（Graph Contrastive Learning, GCL）已成为在图结构数据上学习表示的有力自监督范式。然而，现有GCL方法将文本节点属性视为静态特征，并依赖常破坏语义信息的随机增强（Augmentation），这一局限在文本内容携带丰

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

• 一种基于几何边界约束(Geometric Boundary Constraints)的开集识别(Open Set Recognition, OSR)方法

  在实际应用场景中，智能识别模型需具备开集识别（Open Set Recognition, OSR）能力。训练阶段仅能获取已知类（Known Class）数据，而测试阶段可能出现未知类（Unknown Class）样本，模型须在保持已知类高准确率的同时识别出未知

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

• 面向含噪声观测及真实系统参数漂移的可微分自适应计算光谱成像物理模型

  基于神经网络的光谱融合与重建方法在仿真基准数据集上已取得优异性能，但其在实际硬件系统中的部署仍具挑战性。主要障碍在于理想化的数据驱动假设与实际传感过程之间的失配：现有成像模型往往过度简化，且离线标定无法适应环境诱导的参数漂移、模型失配及传感器噪声，导致观测提取

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

• 我们的焦虑时代：恐惧、不安与担忧（Our age of anxiety: fear, unease and worry）

  摘要（Summary）：焦虑障碍（Anxiety disorders）具有显著痛苦性与功能损害，其患病率似呈上升趋势。目前对于焦虑障碍发生与维持的关键影响因素仍存较多不确定性，这可能制约现有心理治疗、药物（Pharmacological）及其他干预手段的疗效。

  来源：The British Journal of Psychiatry

  时间：2026-05-29

• 低剂量吡虫啉(imidacloprid, IMI)暴露降低美洲龙虾(Homarus americanus)幼成体防御行为

  行为是感觉、神经及生理过程的整合，并将环境条件与生物适合度相联系。神经活性人为污染物如新烟碱类杀虫剂吡虫啉(imidacloprid, IMI)因可在远低于杀灭靶标害虫的浓度下干扰上述过程，对水生生态系统构成新兴威胁。本研究检测了低、亚致死浓度IMI是否会损害

  来源：Frontiers in Marine Science

  时间：2026-05-29

• 金属玻璃线材和管材的连续热塑性拉伸工艺

  阿比尼什·库马尔·杜塔（Abinish Kumar Dutta）|乔纳·哈尔珀林（Jonah Halperin）|伊森·托马斯·伦德（Ethen Thomas Lund）|扎卡里·斯坦格拉斯（Zachary Steinglass）|莉莉·贝恩克（Lily Behnke）|宋宇（S

  来源：Applied Materials Today

  时间：2026-05-29

• 通过观看短视频进行学习会降低记忆的准确性，并减少大脑各区域之间的同步性

  摘要短视频（SVs）的迅速兴起，尤其是那些以快速切换和碎片化内容为特征的社交媒体风格视频，导致它们越来越多地被整合到学习环境中。然而，其学习效果和神经认知影响仍存在争议。本研究探讨了短视频作为学习和记忆工具是否优于或劣于长视频。通过三项实验，在偶然编码和有意编码条件下评估了记忆表

  来源：Communications Psychology

  时间：2026-05-29

• DSGIR：双语义引导的一体化图像修复技术

  邓子杰|田福源|赵志超|刘宣晨新疆大学软件学院，中国乌鲁木齐摘要一体化图像修复旨在通过统一的模型解决多种类型的图像退化问题。近期的一些显式先验方法展示了来自大型预训练视觉模型的语义特征的价值。然而，我们发现，在用于修复训练的局部裁剪设置下，退化区域的语义往往与其原始状态存在显著差

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

• OMPT：单阶段多提示迁移学习

  作者：杨洋宇（Yangyang Yu）、王克鲁（Keru Wang）、张莫汉（Mohan Zhang） 中国河南省三门峡市学府街三门峡职业技术学院 摘要 参数高效方法（如提示方法或适配器方法）的成功在于它们更新的参数数量远少于微调方法。然而，这些方法的性能仍低于微调方法。为了

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-05-29

知名企业招聘：