• 二十二碳六烯酸在阿尔茨海默病神经元细胞模型中的结构与代谢重编程

  摘要二十二碳六烯酸（DHA；22:6n-3）是哺乳动物大脑中最丰富的omega-3多不饱和脂肪酸，也是神经元膜的重要组成部分。多项研究表明，DHA在维持膜脂质组成、突触完整性、线粒体功能和代谢稳态方面发挥着关键作用，而这些过程在阿尔茨海默病（AD）和其他神经退行性疾病中均受到

  来源：Biochimie

  时间：2026-10-07

• 下丘臂核包含类丘脑和类中脑亚区

  摘要 内侧膝状体腹侧部（MGV）是核心的听觉丘脑核团，其背侧、内侧和腹侧均由壳状核团包绕；然而，尾侧的壳状对应结构尚未被鉴定。下丘臂核（nBIC）长期以来被视为中脑下丘的尾端延伸，但其中含有投射至听觉及

  来源：Journal of Comparative Neurology

  时间：2026-10-07

• 基于卷积神经网络的物理信息驱动流场预测及高速度梯度区域误差校正

  摘要与亮点 • 利用修正后的速度向量和局部雷诺数对流场进行重新预测。• 从局部雷诺数分布的角度分析预测误差。• 施加相关性修正以降低CNN模型的初始预测误差。• 在不同流动条件下的数据集上验证了泛化能力。 摘要 人工智能技术已广泛应用于流场重构，与传统的数值模拟相比，显

  来源：Heliyon

  时间：2026-10-07

• 随机、序列和恒定强度的等长膝伸运动对神经肌肉疲劳度和运动控制的急性效应

  摘要目的本研究旨在考察三种不同练习组织方式——恒定式、系列式和随机式——对等长膝伸展力量复现任务中运动控制、神经肌肉疲劳性和主观反应的急性影响。方法15名身体活跃男性以随机顺序完成三次实验。每次实验包括前后测试，以及在三种条件之一下进行15分钟的力量复现练习。目标是根据屏幕上

  来源：European Journal of Applied Physiology

  时间：2026-10-07

• 基于非侵入式降阶模型的风力发电机动态尾流估算

  •提出了一种非侵入式方法来降低高保真度仿真的阶次。•设计了一种神经网络用于预测降阶风力涡轮机尾流。•使用Transformer网络实现了风电场的尾流叠加。引言风力涡轮机（WT）从风中提取动能以产生电力，不可避免地导致下游风速下降，即尾流效应[1]。这种不可避免的尾流效应通常会

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-10-07

• 用于跨尺度材料本构建模的人工智能

  ## 摘要 固体材料本构模型涉及运动学描述、基本守恒原理的确保，以及将运动学项与所关注的力学参数联系起来的本构定律。跨越巨大时空尺度的级联事件，叠加高温、高压、高速或高变形速率等多种极端条件，以及多场耦合，使现有本构定律的有效性受到质疑。借助日益丰富的数据和人工智能（AI）

  来源：Progress in Materials Science

  时间：2026-10-07

• 考虑气动与㶲性能的燃料电池空压机多目标优化

  摘要 两级空压机广泛应用于氢燃料电池系统中。当结构优化忽略㶲效率时，性能提升受到限制。本文提出了一种基于贝叶斯物理信息神经网络和灰狼优化器的两级空压机多目标优化方法，以压比、等熵效率和㶲效率作为优化目标。选择叶轮的五个结构参数作为设计变量，包括顶隙、叶轮出口宽度、叶轮直径、

  来源：International Communications in Heat and Mass Transfer

  时间：2026-10-07

• 神经算子加速的原子尺度至连续体并发多尺度粘弹性模拟

  摘要 我们提出了一种神经网络算子加速的并行多尺度框架，将原子模拟与连续体有限元分析相结合，用于具有历史依赖性的材料，从而使粘弹性材料的原子–连续体多尺度模拟成为可行。该方法用递归神经网络算子（RNO）代理模型替代了直接分子动力学（MD）对构成本响应的评估。该代理模型从分子动力

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-10-07

• 物理信息柯尔莫哥洛夫–阿诺德网络（PIKANs）用于从红外测量中抗噪重建沸腾热流密度

  # 摘要 从受污染的边界数据中恢复噪声放大的反演量，是物理信息学习中面向实际应用的一个反复出现的问题。具体而言，测量场中的微小扰动会通过重建目标所需的空间导数而被放大，因此传统的离散化求解器会将其转化为大的非物理振荡。我们通过局部时间分辨的核态沸腾热通量重建来研究这一问题—

  来源：COMPUTER METHODS IN APPLIED MECHANICS AND ENGINEERING

  时间：2026-10-07

• 基于动态深度学习预测邻近施工引起的捷运盾构隧道径向位移

  摘要全球人口稠密城市的快速城市化正在推动大规模公共交通系统的扩展。台湾北部台北盆地下伏的松山组地层地质条件薄弱，加之邻近施工的影响，使盾构隧道变形的风险显著升高——台北小巨蛋附近近期发生的一起施工事故便导致捷运板南线出现过大位移。本研究提出了一种名为神经网络-旋转门傅里叶变换

  来源：TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY

  时间：2026-10-07

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