• 在人工智能的指导下对Suillus lakei提取物进行优化，以提升其生物活性成分和功能性特性，为其未来在食品领域的应用做好准备

  摘要本研究旨在利用响应面分析法（RSM）和人工神经网络-遗传算法（ANN-GA）方法，对比评估（Murrill）A.H. Sm. & Thiers）提取物的生物活性。从抗氧化潜力、抗胆碱酯酶能力、抗增殖效应以及酚类成分等方面系统分析了这些提取物。结果表明，通过ANN-GA方法优化

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-03

• 纤维肌痛中的爆炸性同步现象与高维网络连接性：一种慢性疼痛的大脑网络机制

  摘要纤维肌痛（FM）是一种慢性疼痛疾病，其特征是全身性疼痛和过敏反应，但其大脑网络机制尚未得到充分理解。我们利用拓扑数据分析（TDA）研究了突然状态转变为过敏反应的现象——即“爆发性同步”（ES）及其结构基础。在这项初步研究中，我们记录了19名FM患者和15名健康对照者的脑电图（

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-03

• 长短时程可塑性的统一模型：对网络连接性与信息容量的影响

  活动依赖性突触可塑性是一种基本的学习机制，其塑造神经回路的连接性和活动。现有的尖峰时序依赖性可塑性（Spike-Timing-Dependent Plasticity，STDP）计算模型以不同程度的生物学细节捕捉长时程突触变化。常见的方法忽略了短时程动力学对长

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-09-03

• 多尺度局部网络结构对流行病传播与干预措施的关键影响

  网络流行病模拟能够实现对流行病行为的细粒度理解。然而，经验性交互网络样本所展现的特性是流行的合成网络模型难以捕捉的。我们的实证结果表明，流行病传播行为对一种多尺度局部结构形式高度敏感，而这种结构在常见基线模型（如Erdős–Rényi模型、Chung-Lu模型

  来源：PLOS Complex Systems

  时间：2026-09-03

• 结构扰动下的拓扑感知图神经网络：跨领域的经验鲁棒性

  图神经网络从关系结构中学习，但对边级噪声敏感。研究人员研究了一种混合图分类器，该分类器结合了消息传递分支（图同构网络，GIN）和基于扩展持久性图（Extended Persistence Diagrams）和PersLay嵌入（PersLay embeddin

  来源：PLOS Complex Systems

  时间：2026-09-03

• 轻量级基于卷积神经网络的计算机视觉用于热带高地桃园真实田间条件下褐腐病（Monilinia spp.）与缩叶病（Taphrina deformans）的早期检测

  褐腐病（Monilinia spp.）与缩叶病（Taphrina deformans）是影响桃（Prunus persica L. Batsch）生产的主要真菌病害，热带高地果园中缺乏经验证的基于人工智能（AI）的诊断工具。研究人员提出一种紧凑卷积神经网络（C

  来源：AgriEngineering

  时间：2026-09-03

• 汉语动词分类词的激活与选择：一项ERP研究

  本研究考察了言语产生过程中汉语动词分类词的激活与选择机制，旨在评估词汇-句法特征如何被提取，以及这些过程如何受到特定产生需求的影响。研究通过两项图词干扰实验（裸动词命名任务和动词分类词短语命名任务），操纵了分类词一致性和语义相关性。在行为层面，两项任务在命名潜

  来源：Language, Cognition and Neuroscience

  时间：2026-09-03

• 与共情和感觉加工敏感性相关的静息态功能连接

  摘要 引言：感觉加工敏感性（SPS）是一种人格特质，既具有积极特征（SPS+），如对细微线索的敏感，也具有消极特征（SPS−），如对不愉快刺激或情境的敏感。这两种SPS特征群均与共情有关。本研究考察了SPS在静息态大脑中与共情相关的神经关联。 方法：在一个大学

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-09-03

• 实时视觉反馈（D-WALL）对健康成人神经肌肉控制的影响：一项fNIRS研究

  背景：神经肌肉控制对于维持姿势和执行运动任务至关重要。实时视觉反馈提供感觉信息，可能影响平衡任务中的中枢神经处理和下肢肌肉协调。本研究旨在探讨视觉反馈对健康成人神经肌肉控制的影响。 方法：研究人员招募了30名18–40岁的健康成人，完成了四项随机平衡条件，分

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-09-03

• 面向具身决策支持的灾害图像扩散视觉情感引导时空图建模

  引言：灾害响应机器人及其他具身智能体可将社交媒体图像作为情境证据，但现有方法多在图像层面分析情感，或在建模扩散时未隔离情感特异性信息。方法：研究人员将灾害图像编码为128维连续视觉情感嵌入，表征视觉强度、恐惧、悲伤与负价。该嵌入初始化时间感知图神经网络节点状态

  来源：Frontiers in Neurorobotics

  时间：2026-09-03

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