• 神经内分泌前列腺癌趋同于胎儿肺部神经内分泌样程序

  1.NEPC趋同于一种胎儿肺神经内分泌样参考状态。2.参考对照支持胎儿优先于成人的肺神经内分泌样程序。3.管腔至NEPC状态的转变显示有序的和受体丢失及神经内分泌程序获得。4.ASCL1相关的染色质和空间数据支持所映射的NEPC状态。引言大多数晚期前列腺癌患者最初对和受体通路

  来源：Cancer Genetics

  时间：2026-09-26

• 青春期前卵巢切除术改变雌性小鼠背内侧纹状体间接通路神经元兴奋性及探索/利用平衡

  •假手术雌性小鼠在逆转学习期间转向利用策略•青春期前卵巢切除（pOVX）增加逆转学习期间的探索性选择•pOVX 增加纹状体 D2R(+) 棘状投射神经元的内在兴奋性•激活 D2R(+) 神经元促进完整雌性小鼠的探索性选择•强化学习模型将青春期状态与探索/利用选择策略联系起来引

  来源：Hormones and Behavior

  时间：2026-09-26

• 空间频率对视听情感整合的调节效应：一项ERP研究

  摘要 尽管大脑整合多感官输入来评估情绪，但空间频率调制面部表情的视听情感加工在时间维度上的神经动态过程尚不明确。本研究采用事件相关电位探讨这一问题。参与者完成了一项情绪分类任务，他们需对经宽空间频率（BSF）、高空间频率（HSF）或低空间频率（LSF）条件过滤后的快乐、中性

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-09-26

• 图神经网络中成员推断的防御

  # 摘要 图神经网络（GNNs）在图结构化数据上表现出色，但仍然存在易受成员推断攻击（MIAs）的漏洞，这类攻击利用模型预测和内部表示中的成员相关信号。知识蒸馏通过切断已发布模型对私有训练数据的直接访问，提供了一种有前景的防御手段。然而，传统的蒸馏方法依赖有限的公共参考图和

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-26

• 丘脑皮层环路中 Delta 波异常的建模与调控：对意识障碍的洞察

  摘要有节律的 δ 波段振荡（0.5–4 Hz）在大尺度神经协调中起着基本作用，特别是在深度睡眠和无意识状态下。然而，它们的过度放大是意识受损的标志，如意识障碍（DOC）。了解网络参数如何驱动这些慢波节律的出现，以及靶向干预如何调节它们，需要连接非线性神经动力学与控制理论。在此

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-26

• SGN 类表示学习中噪声分布的词 - 上下文分类视角

  •WCC 在一般词—上下文噪声律的统一框架下整合了 SGN 类目标函数。•条件 WCC 严格推广了与中心词无关的 SGN 噪声采样。•加权 JSD 分析解释了在数据与噪声精确匹配下的坍缩现象。引言负样本构造是表示学习中负采样目标函数的一项核心设计选择。在 SGN 类的词—上下

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-26

• 基于能量模型的可迁移对抗攻击

  从p(x)数据分布视角探索对抗可迁移性。 提出首个基于能量的可迁移对抗攻击方法（EBA）。 基于学习到的数据分布生成自然且难以检测的样本。 引言 深度神经网络（DNNs）在自动驾驶、人脸识别和金融预测等领域取得了显著成功。然而，Szegedy等人揭示了不可察觉的对抗样本对D

  来源：Pattern Recognition Letters

  时间：2026-09-26

• 基于双骨动态时频掩码 Transformer 的功能性近红外光谱信号情绪识别框架

  •DTFMformer通过深度与显式交互耦合时频动态。•双域自适应掩蔽策略提升了神经解码的鲁棒性。•具有交叉注意力的Transformer解码器捕获长程域依赖关系。•DTFMformer在NEMO、PP和MF数据集上分别达到了86.17%、87.50%和80.60%的准确率。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-26

• 石油生产工程中机器学习的进展：综述

  ## 摘要 机器学习（ML）因其处理复杂、高维数据并支持预测性决策的能力，已成为石油工业中日益重要的工具。尽管已有大量研究和综述考察了机器学习在上游石油工程中的应用，但针对机器学习方法在生产石油工程中的具体应用，相关综述仍较为有限。本综述考察了机器学习在生产石油工程核心工作

  来源：Computer Science Review

  时间：2026-09-26

• 基于人工神经网络预测畜牧场能效与碳足迹：土耳其案例研究

  农场仅满足17%的能源需求，构成严重的可持续性挑战。农场的能源效率受到高饲料和燃料投入的严重限制。奶牛场均值的能源相关碳足迹为0.558 kg CO2-eq/L牛奶。在奶牛场中，燃料造成每升牛奶能源相关CO2排放的58.86%。人工神经网络（ANN）模型能够准确预测能源效率和

  来源：Energy

  时间：2026-09-26

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