• 外周非侵入性聚焦超声通过减轻胃肠道炎症缓解便秘

  便秘影响约20%的美国人群，由于该病的发病机制和病因尚不明确，目前存在多种治疗选择。近年来，聚焦超声(FUS)被提出作为一种新型的非侵入性外周神经调控治疗手段，可能减轻相关炎症。研究人员采用洛哌丁胺诱导的便秘大鼠模型，该模型广泛用于研究便秘及潜在治疗干预措施。

  来源：Experimental Physiology

  时间：2026-09-28

• 基于论文摘要，拟定的专业中文标题为：刺激依赖性呼吸困难性别差异：机械负荷与高碳酸血症

  呼吸困难是一种多维度的呼吸不适感，其感觉和情感体验存在差异。在运动中，健康成年人通常报告“空气饥饿”和“工作/努力”两种呼吸困难感觉，女性在最大用力时更频繁地报告空气饥饿。由于运动伴随复杂的生理反应，解读这些性别差异及其潜在机制颇具挑战。因此，本研究采用实验室

  来源：Experimental Physiology

  时间：2026-09-28

• 基于深度学习模型的杨桃病虫害图像识别研究

  杨桃（Averrhoa carambola）是一种主要在亚洲、美洲和非洲种植的热带作物，因其营养特性和日益增长的商业需求而受到重视。其果实富含维生素C、膳食纤维和抗氧化化合物，并可用于治疗发烧、高血压和糖尿病等疾病。然而，杨桃作物面临多种植物检疫挑战，例如炭疽

  来源：Journal of Agriculture and Food Research

  时间：2026-09-28

• 机器学习模型预测纳米增强相变材料有效热导率的研究与比较

  摘要相变材料(PCM)的低热导率仍然是其高效应用于热能储存的主要障碍。纳米增强相变材料(NEPCM)提供了一种有前景的替代方案；因此，准确预测其热导率具有重要意义。本研究开发了六种机器学习(ML)模型来预测NEPCM的有效热导率：多层感知神经网络(MLPNN)、径向基函数神经

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-28

• 基于切比雪夫多项式特征扩展的轻量级窃电检测神经网络框架

  摘要窃电是导致电力系统中非技术性损失的主要原因，造成大量经济损失并可能影响电网可靠性。本文提出了一种轻量级神经网络框架，在输入阶段引入三阶切比雪夫多项式特征扩展层，以增强对非线性用电模式的表征能力。该框架在两个公开可用的基准数据集上进行评估：Open Energy Data

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-28

• 基于SCA优化神经网络与时间特征分析的原油价格预测研究

  摘要霍尔木兹海峡作为关键的石油运输枢纽，近期发生的冲突，加上市场固有的不稳定性和关键影响因素之间复杂、非线性的相互作用，使得准确的原油价格预测成为一个艰巨的挑战。传统统计方法往往难以捕捉这些动态变化，凸显了需要创新的数据驱动方法。本研究提出了一种稳健的预测模型，结合通过正弦

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-28

• 小鼠狐猴脑老化中白质小胶质细胞激活与血管周围巨噬细胞变化

  随着人口老龄化，神经退行性疾病的发病率正在上升。早期的年龄相关神经病理变化是这些疾病发展的温床。小胶质细胞是中枢神经系统的常驻巨噬细胞，对维持脑内稳态至关重要，但其年龄相关变化仍有待深入研究——尤其是在非人类灵长类动物中。本研究使用小鼠狐猴（*Microcebus murin

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-28

• 柚皮苷通过增强内源性抗氧化能力与抑制神经炎症在永久性大脑中动脉闭塞模型中发挥神经保护作用

  柚皮苷是一种天然存在于柑橘类水果中的黄烷酮糖苷，因其抗氧化和抗炎活性而被广泛研究。柚皮苷对缺血性脑卒中发挥保护作用的具体机制尚未完全阐明。为弥补这一研究空白，本研究在永久性右侧大脑中动脉闭塞（Rt.MCAO）实验大鼠模型中评估了柚皮苷给药（100 mg/kg

  来源：Foods

  时间：2026-09-28

• 富血小板血浆联合背根神经节靶向脉冲射频治疗亚急性胸段带状疱疹神经痛的疗效评估：一项回顾性队列研究

  摘要 背景： 亚急性带状疱疹神经痛（subacute herpes zoster neuralgia）是疼痛发展为持续性带状疱疹后神经痛（postherpetic neuralgia, PHN）之前一个具有重要临床意义的过渡阶段。 方法： 在这项单中心回顾性队

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-28

• 迈向大脑训练的人形机器人：利用具身神经信号拓展脑训练人工智能的边界

  ：越来越多的实验研究表明，神经影像数据可用于提升人工智能模型的性能，包括机器人领域的强化学习模型。然而，现有研究大多聚焦于视觉、听觉、语言或奖赏与误差信号，这些信号通常是在人脑作为观察者时记录的。本文认为，人形机器人虽与人类不等同，但可为利用与触觉或其他具身依

  来源：Frontiers in Neurorobotics

  时间：2026-09-28

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