• 基于全脑连接组学的殖民神经元（Colonist Neurons）识别与结构表征：果蝇（Drosophila melanogaster）幼虫与成虫跨脑区信息整合的图挖掘研究

  摘要专业翻译 生物体的连接组（connectome）代表其神经元连接的复杂网络，负责记忆、学习、感知和注意等复杂大脑活动。复杂生物体连接组的全面映射是一项具有挑战性的问题。然而，得益于神经影像技术和计算方法的进步，研究人员已经能够重建简单生物体的完整连接组。已

  来源：Electronics

  时间：2026-10-31

• 基于结构保持替代数据的强制停运信息在时空GNN短期发电预测中的预测贡献分解：面向波兰竞价区的滚动原点评估

  已报告的强制停运可能为短期发电预测提供与预测相关的信息。本研究检验其在时空图神经网络（GNNs）中的预测贡献能否与增加一个输入通道的一般性效应相区分。研究采用滚动原点设计，对波兰2022—2024年12个季度的ENTSO-E逐小时数据进行评估，每季度使用八个随

  来源：Energies

  时间：2026-10-31

• 教育情境中神经行为疲劳量化与适应性风险评估的可解释数学框架

  大学生常经历多种压力源，包括学业、数字及生活方式相关因素。传统疲劳评估工具主要基于心理测量问卷，捕捉对疲劳的主观评价，但此类工具很少在统一框架内纳入多个相互关联的因素。本文提出了一个可解释的计算框架，即神经行为疲劳评估模型（Neuro-Behavioural

  来源：Acta Psychologica

  时间：2026-10-31

• 内感受隐喻的自主神经生理印记：基于心率变异性与呼吸动力学的研究

  自主神经系统在语言研究中尚未得到充分探索。内感受隐喻为考察自主神经系统（ANS）在具身加工中的作用提供了研究途径。研究人员基于映射方向识别出两类内感受隐喻。加工内感受隐喻提高了心率变异性（HRV）和吸气时长。内感受隐喻与特定自主神经指标的差异相关。具身语言观认

  来源：Acta Psychologica

  时间：2026-10-31

• 胃饥饿素通过LSD1/Sp1/p62信号轴抑制铁死亡，缓解创伤性脑损伤小鼠的神经功能缺损

  摘要 创伤性脑损伤（TBI）后，由铁依赖性脂质过氧化（铁死亡）驱动的继发性损伤会导致永久性神经功能缺损。尽管Ghrelin具有神经保护特性，但其在TBI后调节铁死亡中的作用尚不清楚。本研究旨在探讨Ghrelin对TBI后神经功能的影响，并阐明其潜在机制。通过控制性皮层撞击（CC

  来源：Behavioural Brain Research

  时间：2026-10-31

• 下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴在大鼠因社交挫败所引发的行为和心血管效应中的作用

  • 长期的社会挫败会引发行为、认知和心血管方面的改变，这些改变与HPA轴的失调有关。 • 药物抑制HPA轴会加剧处于社会挫败状态的大鼠的情绪和认知障碍。 • 通过甲基泼尼松（metyrapone）激活HPA轴可以产生抗快乐感、类似抗抑郁的作用以及保护认知

  来源：Behavioural Brain Research

  时间：2026-10-31

• 合成母乳相同神经节苷脂GM3（d18:1/18:0，Neu5Ac）的临床前安全性评估

  摘要：商业化婴儿配方奶粉旨在模拟人乳，从而为婴儿提供最佳营养。已发现补充合成的神经节苷脂GM3（d18:1/18:0，Neu5Ac）在化学结构上与人乳中的GM3相同。进行了标准的体外遗传毒性试验，发现GM3在体外Ames试验和微核试验中无致突变性。为了在与预期目标人群相对应的模型

  来源：Food and Chemical Toxicology

  时间：2026-10-31

• 基于物理信息的科尔莫戈罗夫-阿诺德网络用于裂纹扩展路径预测

  摘要准确的裂纹扩展预测能够实现对高风险区域的针对性监测，对于工程安全和可靠性至关重要。物理信息神经网络（PINNs）提供了显著更好的物理可解释性，并已成为一个重要的研究方向。然而，这种改进依赖于将物理约束嵌入损失函数以指导网络训练。在传统的基于权重的网络中，学习到的物理信息分散在

  来源：Journal of Computational Science

  时间：2026-10-31

• 符号分支网络：面向可解释多类分类的树继承神经模型

  摘要 符号分支网络（SBNs）是一类直接从决策树集成中派生架构的神经模型。每条从根节点到叶节点父节点的决策路径被映射为一个隐藏神经元，而矩阵（特征到分支）和（分支到类别）则编码了由教师集成所诱导的结构关系。这为教师分支与神经组件之间提供了明确的对应关系，在保留基于梯度优化的灵活

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-31

• PHM-LLM：一种跨模态预训练的大型语言模型（LLM），用于轴承故障诊断和剩余使用寿命预测

  `` • 本文发现，在预测性健康管理（PHM）领域，小规模深度神经网络（DNN）的泛化能力和可扩展性较弱。 •

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-10-31

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