• 血浆 p-tau217 与神经退行性变相关生物标志物预测阻塞性睡眠呼吸暂停患者的新发认知障碍：一项前瞻性队列研究

  **摘要** **背景** 阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与认知功能下降相关，但用于识别未来风险增加的认知未受损患者的生物标志物仍然有限。我们评估了与神经轴突损伤和阿尔茨海默病相关生物学有关的血浆生物标志物在OSA中的预后价值。 **方法** 在这项前瞻性队列研究中，2

  来源：Sleep and Breathing

  时间：2026-10-14

• 综述：2 型糖尿病相关认知衰退中的 cGAS-STING 信号轴：从线粒体 DNA 感知到神经退行性病变

  2型糖尿病（T2DM）日益被公认为认知功能下降的主要驱动因素之一，其通过超越慢性高血糖的机制，显著增加痴呆风险。在糖尿病神经退行性变所涉及的相互关联的病理过程中，线粒体功能障碍已凸显为一个关键的上游事件，促进氧化应激、损害线粒体自噬，并导致线粒体DNA（mtDNA）向胞质释放

  来源：Acta Diabetologica

  时间：2026-10-14

• 幼儿脑电图功率反映自然亲子互动中的行为社交参与状态

  •我们从幼儿及其父母在自然互动过程中采集了脑电图（EEG）数据。 •我们对社会参与行为进行了逐时刻的编码。 •幼儿在社会参与期间表现出α波抑制和θ波增强。 •结果不因儿童语言能力或自闭症诊断而有所差异。 •EEG指标可能有助于研究社会参与的发展。 **引言** 发展认知神

  来源：Brain and Language

  时间：2026-10-14

• 卒中后失语症患者普通话词语提取过程中前额叶与背侧通路血流动力学激活的改变：一项fNIRS研究

  •本研究考察了卒中后失语症患者被动倾听包含/ba/−/pa/送气对比的普通话语音段落时的皮层反应，该对比通过发声起始时间（VOT）加以区分。•在被动倾听/ba/−/pa/语音段落过程中，卒中后失语症患者在听觉、感觉运动、额下及背外侧前额区域的氧合血红蛋白（HbO）任务相关激活

  来源：Brain and Language

  时间：2026-10-14

• 性类固醇激素与鸣禽的感觉运动性发声发育

  •发声产生学习仅限于少数动物物种，包括鸣禽和人类•LMAN到RA的投射对于发声学习至关重要，它通过将变异性注入鸣叫运动通路来实现•包括LMAN在内的鸣叫控制核团表达高密度的雄激素受体•青春期睾酮浓度的升高是诱导鸣叫结晶化的关键内分泌信号•睾酮在哪里以及通过何种方式发挥作用以诱

  来源：Hormones and Behavior

  时间：2026-10-14

• FedPGP：基于原型引导梯度投影的非独立同分布联邦学习

  •原型引导的梯度投影方法缓解了客户端漂移问题。 •混合类原型实现了轻量级的跨客户端知识迁移。 •逐层投影纠正了局部梯度方向中的冲突。 •投影过程在不增加梯度范数的前提下保留了原型知识。 •实验表明，在数据倾斜条件下，准确率和通信效率均有所提升。 ## 引言 神经网络在智慧

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-14

• PFD-net：面向标签高效半监督遥感变化检测的物理引导退化与频率感知恢复

  摘要半监督变化检测（SSCD）已成为一种有效的范式，能够缓解高分辨率遥感图像中像素级标注的高昂成本。然而，现有的SSCD方法主要依赖于启发式数据增强，这些增强方法无法建模现实世界中的现象级偏移（如季节变化），使得模型极易受到伪变化的干扰。虽然近期的正向随机过程提供了一种数学上

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-14

• 结合无限交换平行退火的弹跳粒子采样器

  摘要马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）是从复杂分布（如贝叶斯推断中的后验分布）中获取样本的最有用工具之一。弹跳粒子采样器（BPS）是一种利用匀速直线运动和弹性碰撞进行采样的方法。由于BPS不需要时间离散化，预计其对于曲率变化大的分布比广泛使用的哈密顿蒙特卡罗（HMC）和朗之万蒙特

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-14

• 基于最短依存路径和大型语言模型的多模态关系提取

  • 提出了一种基于最短依赖路径的多模态关系提取框架，该框架将关系预测转换为生成任务。 • 引入了一个以实体为中心的图像描述模块，以增强多模态模型中的背景知识提取能力。 • 利用大型语言模型中的上下文学习来生成实体之间的精确关系，从而提高多模态理解能力。 ## 引言

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-14

• 在任务无关持续学习中利用稀疏性克服增长引发的遗忘

  摘要 在持续学习（CL）中，模型增长增强了适应新数据的能力，这是自进化 AI 智能体和其他终身学习系统日益需要的能力。然而，当模型增长应用不当，特别是在任务无关的持续学习中（其中整个增长后的模型用于推理），会导致已学知识的严重退化，我们将此问题称为增长诱导遗忘。大多数采用模型

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-14

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