• MWCNTs-COOH/Nafion改性PCB金电极用于电化学检测由SKPs来源的多巴胺能神经元分泌的多巴胺

  •低成本PCB金电极，具有优异的电子传输动力学。•MWCNTs/Nafion网络提升了灵敏度和选择性。•高性能：1–70 μM线性范围和202 nM检测限。•在复杂介质中具有强抗生物污染性和选择性。•能够直接检测3D dECM神经元模型中的多巴胺。引言多巴胺（DA）是一种关键的去

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-09-03

• 基于张量的具有共识学习和多样性保持表征的无监督多视图特征选择

  摘要：多视图特征选择在高维数据分析中起着至关重要的作用，旨在从多个视图中提取最具判别力的特征。然而，现有的无监督多视图特征选择方法往往只关注视图间的一致性而忽略各视图中包含的独特信息，或过度强调个性化特征而牺牲多视图融合能力。此外，由于不同视图间特征分布和数据结构的差异，直接

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-03

• 淋巴样肉芽肿病：肺部、神经系统和皮肤受累——介于感染与癌症之间

  摘要 淋巴瘤样肉芽肿病是一种与相对常见的病毒——Epstein–Barr病毒（EB病毒）相关的罕见疾病。该病毒可引发B细胞淋巴增生性疾病，其特征性组织病理表现为淋巴细胞侵犯血管壁。肺部是最常受影响的器官，但皮肤和中枢神经系统也可能受到影响

  来源：Annals of Internal Medicine: Clinical Cases

  时间：2026-09-03

• 结合状态空间模型的隐式神经表示方法用于光场图像压缩

  • 为了高效地对光场伪时间域t上的长距离依赖关系进行建模，采用了一种改进的Mamba结构来替代现有基于INR的模型中常用的传统MLP层。此外，Mamba模块的选择性扫描机制还可以与子SAIs的光

  来源：Signal Processing: Image Communication

  时间：2026-09-03

• 基于动态核估计的去模糊神经辐射场

  •我们提出了一种处理多种模糊速度的模糊图像的方法。•我们整合了一个掩码卷积神经网络（Mask CNN），用于优化模糊核的初始尺寸掩码。•我们使用软掩码来优化初始化过程，并获取刚性掩码。引言自诞生以来，神经辐射场（NeRF）[1]经历了各种发展，近年来在新视角合成和复杂三维场景

  来源：Signal Processing: Image Communication

  时间：2026-09-03

• 基于单视图输入的实时位置感知视图合成

  • 一种用于从单张图像和目标姿态进行实时视图合成的神经网络，支持仅平移和完整的6DoF输入，适用于远程呈现应用。 • 一种与NeRF [1]中使用的类似的小型灵活的位置嵌入模块，该模块与多层感知器（MLP）结合使用，创建了一个更具通用性的框架，能够处理不同的场景。 • 对

  来源：Signal Processing: Image Communication

  时间：2026-09-03

• 基于分块直方图距离和 CNN 分类器的多模光纤散斑传感系统

  •BHD 指标量化了二维散斑变化，并将随机图案转换为有序数字。 •BHD-CNN：CNN 设定范围；BHD 实现连续传感并主导精度。 •BHD 曲线的指数拟合实现了宽范围连续测量，仅需少量校准点和低开销。 •所提出的传感系统兼容接触式和非接触式配置。 引言 光纤传感器凭借

  来源：Sensors and Actuators A: Physical

  时间：2026-09-03

• 描绘注意缺陷多动障碍的神经发育图景

  摘要本研究旨在利用脑性图谱框架下的全生命周期脑图谱来解析注意缺陷多动障碍（ADHD）的神经发育多样性。研究首先通过修订全球全生命周期脑图谱（n = 177,701），结合31,894例健康中国样本（包括中国脑健康影像联盟CHART的25,768次扫描和中国儿童脑发育研究CCB

  来源：Science Bulletin

  时间：2026-09-03

• 适应气候变化的水库管理实践：结合 HEC-Res-Sim 与胶囊神经网络的改进弹簧搜索算法

  **气候变化的影响对水库优化的研究** • 探讨了气候变化对水库优化的影响 • 采用改进的弹簧搜索算法（MSSA）来优化水库运行 • 利用MSSA优化器改善气候变化对水库运行的影响 • 在RCP2.6和RCP8.5情景下评估水库优化运行方案 • 利用HEC-Res-Sim模

  来源：Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C

  时间：2026-09-03

• 用于刚性非线性偏微分方程的分层多目标优化物理信息神经网络

  ## 摘要 虽然物理信息神经网络（PINNs）为求解偏微分方程（PDEs）提供了一个强大的框架，但其在刚性方程上的性能常因梯度不平衡和频谱偏差而受到损害。为解决这些瓶颈问题，本研究提出了层级多目标优化物理信息神经网络（HMO-PINN），这是一种用于稳定学习的新范式。通过融

  来源：Mathematics and Computers in Simulation

  时间：2026-09-03

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