• SGDNI：基于灵敏度引导的动态噪声注入技术，用于深度神经网络的鲁棒量化

  摘要深度神经网络（DNN）的量化是一种关键技术，旨在降低网络的计算和内存需求，尤其是在资源有限的环境中，如移动设备和嵌入式系统。通过使用较低的位宽来表示权重、激活值和梯度，量化方法能够有效减小网络规模并提高推理速度，而不会显著影响性能。然而，在网络规模和准确性之间找到合适的平衡仍

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION

  时间：2026-05-23

• 骨科与创伤外科中人工智能：介于临床现实与未来愿景之间

  人工智能（Artificial Intelligence, AI）在骨科与创伤外科正从概念热词转向实际临床应用，但不同细分领域的落地程度差异显著。基于X线片的AI辅助骨折识别与骨骼角度及其他骨性参数自动化测量，其准确率已可与资深专科医师相媲美。相关应用已作为受

  来源：Arthroskopie

  时间：2026-05-23

• 星形胶质细胞糖皮质激素受体信号限制神经元可塑性

  感觉经验在出生后发育的关键期（critical periods）完善神经回路。尽管已知神经元活动协调这一过程所依赖的回路布线，但随着动物成熟，限制发育可塑性的环境线索尚不明确。研究人员在此利用配对单细胞转录组学和染色质可及性测序，检验了小鼠初级视觉皮层（pri

  来源：Nature

  时间：2026-05-22

• 一种深度学习框架揭示细胞水平的全身性扰动

  许多疾病，包括肥胖症在内，均具有系统性效应，可扰动全身多个器官系统^1,2。然而，针对疾病相关改变进行全身尺度、高清晰度综合分析的工具一直较为缺乏。在此，研究人员开发了 MouseMapper，这是一套基于基础模型（foundation m

  来源：Nature

  时间：2026-05-22

• 灵长类额叶皮层中动作符号的神经表征

  智能的一个标志是能够熟练解决新问题，包括那些与先前所见问题显著不同的问题。问题解决反过来依赖于目标导向的新想法和行为的产生，这被认为涉及离散单元（或符号）的内部表征，这些表征可以重组为众多可能的复合表征。尽管这一观点在行为的认知层面解释中很有影响力，但关于符号

  来源：Nature

  时间：2026-05-22

• 生物神经网络的关键初始化

  内源性生成的全脑神经活动（neural activity）展现出大规模神经元群体之间的宏观协调性（macroscopic coordination），这种协调性持续的时间远超单个神经元的生物物理时间尺度。然而，目前对于如何从神经元对之间微观、短寿命的相互作用中

  来源：Nature

  时间：2026-05-22

• 多巴胺驱动母体大脑持续重塑

  妊娠及产后经历代表了对母体身体和大脑产生持久需求的变革性生理状态，导致终身神经适应性改变。然而，驱动这些持续性改变的确切分子机制仍知之甚少。研究人员利用全脑转录组分析技术界定了生殖经历诱导的神经可塑性的分子景观，将背侧海马（dorsal hippocampal

  来源：Nature

  时间：2026-05-22

• 运动激素鸢尾素（irisin）在多发性硬化症小鼠模型中发挥神经保护作用

  有氧运动是多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）的疾病修饰干预手段，可改善MS患者的多项进行性神经功能缺损症状。研究人员发现，运动激素鸢尾素（irisin）介导了运动在MS实验性自身免疫性脑脊髓炎（experimental autoimm

  来源：Nature Metabolism

  时间：2026-05-22

• 心理意象的神经基础

  Wadia等人提供了罕见的单神经元证据，证明心理意象能够重新激活人类腹侧颞皮层中的感知代码，其中相当一部分针对特定物体的神经元在视觉感知和想象过程中表现出共同的调节特性。通过分析来自深度神经网络的特征空间中的神经元活动，该研究表明意象能够再现感知表征的结构

  来源：Cell Research

  时间：2026-05-22

• 在母体免疫激活后早期阻断IL-17A可预防雄性和雌性后代的行为异常、海马区突触变化以及神经炎症

  玛丽亚·斯特凡尼亚·斯帕尼亚努奥洛（Maria Stefania Spagnuolo）|乔尔吉娅·马基奥尼（Giorgia Macchioni）|娜塔莎·佩特卡（Natasha Petecca）|朱莉娅·佩特鲁奇奥利（Giulia Petruccioli）|马蒂亚·德·马吉斯特里

  来源：Brain, Behavior, and Immunity

  时间：2026-05-22

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