• 基于Caputo–Fabrizio分数阶导数的神经网络优化框架研究

  摘要本文利用分数阶梯度下降 (FGD) 方法中的 Caputo–Fabrizio 分数阶导数，提出了一种用于神经网络的新型优化框架。该方法通过结合最优阶选择与初始化，提高了神经网络训练中的收敛行为和适应性。它提供了理论分析，验证了在 Caputo–Fabrizio 公式下的线

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-09

• DNA甲基转移酶1（DNMT1）在皮层PV中间神经元中通过非细胞自主性重塑perineuronal nets（PNNs）与神经元-胶质通讯调控网络同步及情绪障碍相关行为

  小清蛋白能（parvalbuminergic，PV）中间神经元是皮层网络稳定性和精神疾病易感性的核心。在此，研究人员确定DNA甲基转移酶1（DNA methyltransferase 1，DNMT1）为关键表观遗传调节因子，将PV中间神经元功能与胶质和细胞外基

  来源：Communications Biology

  时间：2026-10-09

• 嗜铬粒蛋白A的磷脂酸结合域在分泌颗粒胞吐及融合后事件时间协调中的作用

  摘要嗜铬粒蛋白 A 是分泌颗粒的主要成分，有助于神经内分泌细胞中颗粒的生物发生、货物组织和调节性分泌。我们此前鉴定了 CgA 内的一个磷脂酸（PA）结合域（PABD），该域通过重塑反高尔基体网络膜来促进分泌颗粒的形成。在此，我们探究了这种脂蛋白相互作用是否也有助于调节性胞吐的

  来源：Communications Biology

  时间：2026-10-09

• 高阶忆阻式 Cohen–Grossberg 双向联想记忆神经网络的稳定性分析与同步控制研究

  摘要 本研究探讨了高阶忆阻式Cohen–Grossberg双向联想记忆神经网络的稳定性和同步性。由于忆阻效应导致的非连续性，分析是在Filippov框架内进行的。通过构建适当的Lyapunov泛函并应用精细的分析技术，我们推导出了一般性条件，这些条件能够确保广

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-10-09

• 密集多模式康复方案对犬急性特发性多发性神经根神经炎独立行走恢复的回顾性研究

  简要概述 关于犬急性特发性多发性神经根神经炎（ACIP）的科学证据仍然有限，该疾病的许多方面仍未得到充分理解。本研究回顾性调查了一种针对患有ACIP犬的多模式康复方案，并监测其恢复独立行走能力的情况。对于定性变量，

  来源：Animals

  时间：2026-10-09

• 执行功能成分对阿拉伯青少年反社会行为的差异性贡献

  摘要：执行功能（Executive Functions, EFs）有助于行为调控，但热（hot）与冷（cool）执行功能在青少年反社会行为中的角色仍不明确。本研究以100名阿拉伯语青少年为对象，采用基于表现的任务和家长评定的执行功能测量工具以及青少年自我报告的

  来源：Developmental Neuropsychology

  时间：2026-10-09

• 人工智能赋能啤酒酿造：跨阶段应用、数据模态与计算方法的系统性综述

  摘要 人工智能在啤酒酿造中的应用日益广泛，但相关文献分散于酿造技术、食品质量、过程工程与数据科学等多个领域。本综述整合了188篇关于人工智能在啤酒酿造中应用的文献（包括176篇原始研究与12篇综述），这些文献通过七个文献数据库的检索获得，并依据明确界定的“人工

  来源：Beverages

  时间：2026-10-09

• 基于深度学习的多模态融合框架用于阿尔茨海默病早期诊断与进展预测

  专业术语翻译摘要 阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）是一种进行性神经退行性疾病，其病理改变在临床症状出现前数十年即已启动。早期准确诊断对于延缓疾病进展和改善患者生活质量至关重要。然而，单一模态生物标志物在敏感性和特异性方面存在局限，

  来源：Journal of Eye Movement Research

  时间：2026-10-09

• 元音辅音音节文字与字母文字早期视觉加工的皮层ERP比较研究

  不同正字法的书写字符在视觉复杂性上存在显著差异。印度语言的元音辅音音节文字（alphasyllabic orthography）在视觉上比字母文字（alphabetic orthography，如英语）更为复杂。研究人员通过一项内隐视觉加工任务考察了这些正字法

  来源：Language, Cognition and Neuroscience

  时间：2026-10-09

• 开发并内部验证预测脑卒中后轻度认知障碍患者头皮丛针久留针治疗后认知改善的机器学习模型

  背景：脑卒中后轻度认知障碍（post-stroke mild cognitive impairment, PSCI-MCI）患者认知恢复差异较大，而预测治疗后认知改善的个体化模型仍有限。本研究旨在开发并内部验证一种机器学习模型，用于预测PSCI-MCI患者接受

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-09

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