• 早期生命应激下雄性小鼠海马基因表达模式：个体基因的强烈变异与整体模式的一致性变化

  本研究针对早期生命应激（ELS）如何长期影响海马转录组这一关键问题，通过多个队列的转录组学分析发现，尽管个体差异表达基因在不同队列间一致性较差，但ELS诱导了基于基因长度（短基因优先上调，长基因渐进下调）的基因长度依赖性转录下降（GLTD）这一可重复的全局模式。该模式在青春期伴随神经胶质和血管细胞类型的衰老相关转录组特征，为ELS的长期分子效应提供了新的、更稳定的生物标志物，揭示了应激反应在转录组结构层面的系统性规律。

  来源：Neurobiology of Stress

  时间：2026-04-06

• 面向对抗环境下非合作博弈的自适应分布式神经动力学方法：抗攻击、保隐私与抗干扰的综合性解决方案

  本文提出一种具有连续时间和离散时间切换通信的自适应分布式神经动力学方法，用于解决对抗环境（探查性和致因性攻击）下的非合作博弈问题。该框架在有限有向强连通图中随机切换通信拓扑，有效抵御窃听等探查攻击；结合基于干扰观测器的控制，能够抑制外部干扰。所提方法在切换频率的温和条件下通过奇异摄动技术保证收敛，且在攻击下仍可实现指数收敛，并严格排除了Zeno行为。仿真结果表明，相比现有方法，所提方案收敛更快、抗攻击能力更强，在动态环境中适应性更高，并在自主车辆网络中验证了其实用性。

  来源：Neural Networks

  时间：2026-04-06

• CVEF：一种基于CNN与ViT专家融合的开集识别新范式

  本文提出了一种创新的多专家融合网络（CVEF），巧妙结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取优势与视觉变换器（ViT）的全局上下文建模能力，以应对开集识别（OSR）中已知类别分类与未知类别识别的双重挑战。该框架通过自适应融合多位CNN与ViT专家的输出，显著提升了模型在动态开放环境中的判别鲁棒性，为图像处理与识别任务提供了更通用的解决方案。

  来源：Neural Networks

  时间：2026-04-06

• 年长者主动抑制过程中效应器特异性皮质脊髓调节得以保留：一项新颖的贝叶斯研究

  本研究关注动作取消能力随年龄增长而下降的现象，旨在探究衰老如何影响主动抑制（即通过准备机制提高动作成功停止的几率）。研究人员通过改良的停止信号任务，结合经颅磁刺激（TMS）测量皮质脊髓兴奋性（CSE），比较了老年与年轻成年人在主动和反应性抑制过程中的行为与神经生理差异。研究发现，尽管衰老影响了停止行为（如反应时更长），但主动抑制机制中对CSE的效应器特异性调节功能在老年人中得以保留。这为理解健康衰老过程中抑制控制机制的变化提供了新视角，并展示了贝叶斯模型平均（BMA）方法在脑刺激数据分析中的实用性。

  来源：Neurobiology of Aging

  时间：2026-04-06

• 瞳孔动态揭示年龄相关的记忆编码差异：基于蓝斑-去甲肾上腺素系统的研究

  为探究年龄相关的瞳孔动态变化与记忆编码的关系，研究人员以青年和老年健康成人为研究对象，在快速视觉分类任务中记录其瞳孔反应，并在24小时后进行意外场景再认测试。结果发现，分类任务成功与较小的刺激前瞳孔尺寸相关，且老年个体的阶段性瞳孔反应减弱。仅在青年人中，瞳孔扩张与记忆表现相关，后续被再认的刺激在编码时引发更大的扩张，而回忆场景比熟悉感场景引起更大的瞳孔反应。该模式在老年人中未观察到，表明蓝斑（LC）驱动的神经调节在场景编码中的损伤可能部分解释了这些年龄相关的瞳孔反应差异，凸显了瞳孔测量法作为评估衰老认知功能生理关联的有效技术。

  来源：Neurobiology of Aging

  时间：2026-04-06

• 惯性神经网络的预定时间集群滞后同步：动态事件触发控制策略研究

  本综述提出了一种结合时间相关指数缩放函数的动态事件触发控制方案，用于解决惯性神经网络（INNs）的预定时间集群滞后同步问题。文中建立了确保在预定时间内实现集群滞后同步的充分条件，这些条件以与系统维度一致的低维线性矩阵不等式（LMIs）形式给出，便于验证。相较于传统方法，该方法避免了高维LMIs带来的复杂性，并额外推导了排除闭环系统中Zeno行为的约束条件。数值仿真验证了所提控制策略的有效性和理论推导的正确性。

  来源：Neural Networks

  时间：2026-04-06

• 情境的力量：通过巧妙的行为增强重复经颅磁刺激的效果

  本研究探讨重复经颅磁刺激（rTMS）联合认知重构（CR）对情绪调节的影响。通过功能性磁共振成像（fMRI）定位情绪调节网络，发现10Hz rTMS靶向该网络结合CR可显著降低自我报告的负面情绪及生理指标HF-HRV，表明任务与刺激靶点的协同增效。

  来源：Behavioural Brain Research

  时间：2026-04-06

• 结合光谱数据融合与轻量级卷积神经网络进行莲子地理起源识别

  莲籽地理溯源研究通过融合近红外光谱（NIRS）和高光谱成像（HSI）数据，构建轻量级卷积神经网络（CNNs）模型，对比低级与中级数据融合策略，采用多种光谱预处理（萨维茨基-高莱滤波、SNV、MSC等）和特征选择算法，实现三个核心产区莲籽100%准确分类，模型性能优于传统SVM（98.68%）和随机森林（98.89%），为农产品地理标志保护提供高效非破坏性解决方案。

  来源：Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy

  时间：2026-04-06

• 薄荷油及其主要成分对果蝇的杀虫潜力评估与作用机制探究

  为应对合成杀虫剂的环境与健康风险，本研究探究了薄荷（Mentha pulegium）精油及其主要成分对果蝇（Drosophila melanogaster）的杀虫活性。通过熏蒸和幼虫毒性实验证实精油具有优异熏杀效果，分子对接揭示其通过抑制乙酰胆碱酯酶（AChE）发挥神经毒性，为开发可持续生物杀虫剂提供了新思路。

  来源：Insects

  时间：2026-04-06

• 面向增强丙酮检测的腔衰荡光谱深度去噪方法

  为解决传统信号处理方法在腔衰荡光谱（CRDS）气体检测系统中对抗噪声（尤其是低频噪声）能力有限、依赖人工调参、泛化性差等问题，研究人员基于深度学习方法，设计了名为decay-upsampling FC-Net（DUFC）的去噪模型。实验表明，该模型可将信噪比提升至26.79 dB，单条衰荡曲线的处理时间仅为0.000207 s，且在强噪声环境下能更精确地提取衰荡时间，从而显著提高气体浓度反演的可靠性，为CRDS系统的实际应用提供了高效信号处理方案。

  来源：Chemosensors

  时间：2026-04-06

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