• 基于注意力机制的KLMS算法改进

  摘要本文提出了一种注意力增强型核自适应滤波框架，通过在更新结构中显式引入数据驱动的注意力机制，对核最小均方（KLMS）算法进行了增强。通过从注意力视角重新诠释KLMS递推公式，开发了一种基于加法注意力的变体，称为AttKLMS，用于在在线学习过程中动态调节历史样本的贡献权重。

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-10

• 基于Carleman近似的非线性系统自适应最优控制设计：一种三阶段策略迭代方法

  摘要：作为自适应动态规划中解决自适应最优控制问题的一种高效算法，策略迭代在迭代过程中始终需要一个初始的容许控制猜测。这种初始化过程并不简单，尤其对于不稳定系统或系统动力学完全未知的情况更是如此。为克服这一局限性，本文提出了一种基于神经网络的策略迭代的新型连续时间非线性系统自适

  来源：Neural Networks

  时间：2026-09-10

• 额外纹状区在意识运动行为中的作用：一项基于快速光学成像的注册报告

  摘要 揭示负责视觉意识产生的脑区及其激活时序是意识研究的主要挑战之一。特别是，将严格与意识相关的神经过程与并发的神经动力学（无论是与前提还是知觉后处理相关）区分开来，长期以来一直是意识研究的焦点。在此框架下，本研究旨在通过采用一种独特的实验设计来揭示意识视觉背后的时空动力学，

  来源：Cortex

  时间：2026-09-10

• 高温条件下5-HT对中华绒螯蟹眼柄神经内分泌系统的抑制调控机制

  摘要：随着全球气候变暖以及中国多养模式的不断发展，高温作为一个关键环境因子，对外温性水生生物的生理稳态和生存适应产生了深远影响。然而，外温动物适应高温的具体机制仍不明确。我们发现中华绒螯蟹的眼柄神经内分泌系统对高温作出反应。本研究首次鉴定出位于中华绒螯蟹眼柄内窦腺上方的一簇细

  来源：Aquaculture

  时间：2026-09-10

• 温带海马（Hippocampus abdominalis）大规模养殖及热胁迫对生长和性别特异性脑反应的影响

  摘要大海马（Hippocampus abdominalis）是中国新兴的养殖物种，但在规模化条件下的生长表现以及温度对脑和肝脏分子响应的影响尚不明确，阻碍了分阶段管理。我们首先在规模化条件下监测了生长和繁殖指标，确定了2-3个月和5个月分别为生长高峰期和性成熟期。随后，对不同

  来源：Aquaculture

  时间：2026-09-10

• 孤儿C/D盒小核仁RNA与小鼠恐惧相关记忆过程相关

  摘要C/D box小核RNA（snoRNA）是一类对细胞RNA功能具有重要调控作用的小非编码RNA。尽管已有充分证据表明snoRNA通过2'-O-甲基化协调前核糖体RNA和小核RNA的转录后修饰，从而增强RNA稳定性，但snoRNA是否参与记忆相关过程仍鲜有研究。通过靶向测序

  来源：Neurobiology of Learning and Memory

  时间：2026-09-10

• 综述：多发性硬化症中的活化血小板：免疫炎症机制与乙酰水杨酸的治疗争议

  摘要血小板已成为多发性硬化症（MS）中免疫和炎症过程的参与者，将其作用扩展到了止血功能之外。本叙述性综述探讨了血小板激活可能如何通过血脑屏障（BBB）功能障碍、免疫细胞募集、氧化应激、脱髓鞘和神经退行性变等途径对MS产生影响，并批判性地审视了乙酰水杨酸（ASA）作为潜在靶向血

  来源：Multiple Sclerosis and Related Disorders

  时间：2026-09-10

• 基于双先验引导的任务定制半监督水下图像增强

  摘要数据驱动的水下图像增强（UIE）高度依赖于监督数据的来源与质量。水下数据集与实际部署环境具有更高的域对齐性，但通常只能提供不完美的伪参考；而合成配对数据虽然能提供更干净的增强目标，但对真实图像的泛化能力有限。为了解决上述局限，我们提出了Semi-DPGNet，一种结合合成

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-10

• RotSQ：在旋转空间中大语言模型的联合量化与稀疏化

  摘要 由于计算和内存成本高，在资源受限环境中部署大语言模型（LLMs）仍然具有挑战性。量化和稀疏化是两种有效的压缩技术，但在激进压缩下独立应用它们往往会导致严重的性能下降，因为它们对权重和激活值施加了不同的分布要求。本文提出了 RotSQ，一种在学习的旋转空间中进行压缩的联合

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-10

• 通过变换正则化稀疏化激活图

  摘要尽管深度神经网络仍在快速发展，但其巨大的计算和内存需求仍然对低功耗设备上的部署构成挑战。为解决这些挑战，研究者投入了大量精力于神经网络剪枝、激活图稀疏化以及专用硬件加速器等方面。其中，基于正则化的激活图稀疏化是一个前景广阔但尚未充分探索的方向。现有方法往往稀疏性增益有限，

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-10

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