• 帕金森病患者步态分析数据集：北欧行走干预效果的生物力学与肌电研究

  帕金森病作为一种复杂的神经退行性疾病，严重影响患者的运动功能和生活质量。随着疾病进展，患者逐渐出现步态冻结、姿势控制能力下降、步态节律异常等运动症状，导致行走变得越来越费力，跌倒风险显著增加。传统的药物治疗虽然能够缓解部分症状，但长期效果有限，因此运动康复干预成为帕金森病管理的重要组成部分。在众多康复训练方法中，北欧行走(Nordic Walking, NW)近年来显示出独特的优势。这种运动方式结合了节律性行走和手杖使用，能够同时调动上下肢肌肉，比普通行走或跑步机训练更能改善躯干姿势、协调性和稳定性。然而，目前关于北欧行走对帕金森病患者神经肌肉适应机制的研究仍然有限，特别是缺乏详细的生物力学数

  来源：Scientific Data

  时间：2025-11-22

• 周边区域的填充会产生虚假的残像

  研究者Marte Otten、Nina Fitzmaurice和Yair Pinto在《视觉感知中统一性错觉的持续影响》一文中，探讨了视觉系统在长时间注视中央区域后，对周围区域感知的改变现象。他们通过实验发现，这种变化不仅仅是简单的视觉适应或注意力的转移，而是源于一种主动的感知重建过程，即“统一性错觉”导致的周围区域的错觉感知会持续存在，并对后续的视觉信息处理产生干扰。这一发现对理解视觉系统如何整合信息、构建感知具有重要意义。### 一、统一性错觉的现象与机制统一性错觉是一种常见的视觉现象，通常发生在人们长时间注视一个视觉刺激后，周围区域的感知似乎与中央区域趋于一致，即使它们在物理上并不相同。

  来源：Vision Research

  时间：2025-11-22

• 综述：支持神经发育障碍儿童的父母的心理健康：积极心理学干预措施的系统性回顾

  父母在养育神经多样性（neurodivergent）孩子时，常常面临更高的心理健康风险。这类孩子可能包括患有自闭症、注意力缺陷多动障碍（ADHD）、学习障碍、智力障碍等条件的儿童。养育这样的孩子不仅需要更多的精力和耐心，还可能带来情绪上的压力和挑战，从而影响父母的心理状态。因此，寻找有效的干预措施以支持这些父母的心理健康显得尤为重要。积极心理学干预（Positive Psychology Interventions, PPIs）作为一种新兴的干预手段，可能为这些父母提供重要的帮助。本文通过系统综述的方式，探讨了PPIs在支持神经多样性儿童父母心理健康方面的效果，并对相关研究进行了总结和分析。积

  来源：Research in Neurodiversity

  时间：2025-11-22

• 关于自闭症成年人中自闭症倦怠与创伤后应激反应之间关系的分析

  安东尼奥·F·帕甘（Antonio F. Pagán）| 玛德琳·J·布鲁斯（Madeline J. Bruce）| 朱莉安娜·L·范德伯格（Juliana L. Vanderburg）| 格蕾丝·萨特姆（Grace Sattem）| 凯瑟琳·A·洛夫兰（Katherine A. Loveland）| 罗恩·阿切尔诺（Ron Acierno）德克萨斯大学休斯顿健康科学中心精神病学与行为科学系摘要本研究调查了无智力障碍的、经历过创伤的自闭症成年人中自闭症倦怠与创伤后应激症状（PTSS）之间的关系（样本量：n = 91）。通过皮尔逊相关系数（Pearson correlations）评估了自闭症倦

  来源：Research in Neurodiversity

  时间：2025-11-22

• 随机听觉噪声能够增强由慢节奏音乐引发的心脏同步性：初步研究结果

  本研究探讨了将白噪声嵌入慢节奏音乐中是否能够增强心率变异性（HRV）的相干性。心率变异性相干性在接近0.1 Hz的频率范围内被认为是对自主神经系统调节能力和压力适应性的敏感指标。慢节奏音乐通常与副交感神经活动的增强相关，而随机共振理论则提出，适度的噪声可能有助于优化微弱的生理信号。基于这些背景，本研究通过实验手段，考察了在慢节奏音乐中加入不同强度的白噪声是否会影响HRV相干性的表现。研究对象为十二名健康的志愿者，他们在听慢节奏的纯音乐以及叠加了不同强度白噪声的音乐时，接受了心电图（ECG）和脑电图（EEG）的记录。HRV相干性通过分析0.1 Hz附近的频谱集中度来衡量。实验分析比较了纯音乐、无

  来源：Physiology & Behavior

  时间：2025-11-22

• IMMix：通过原型选择性混合增强方法实现类别不平衡的节点分类

  在当前的数据科学领域，图神经网络（GNNs）作为一种强大的工具，被广泛应用于捕捉复杂对象之间的关系。然而，随着实际应用场景的不断拓展，图数据中出现的类别不平衡问题逐渐凸显，成为影响模型性能的重要因素。类别不平衡指的是在图中，某些类别的节点数量显著多于其他类别，导致模型在训练过程中对多数类节点的识别能力较强，而对少数类节点的识别能力则相对薄弱。这一现象在诸如欺诈检测、社交网络分析、推荐系统等实际任务中尤为常见，其中多数类节点（如正常用户）的数量远超少数类节点（如欺诈者）的数量。为了应对这一问题，研究人员提出了多种方法，主要集中在重新采样和重新加权两个方向。重新采样方法通过生成合理的合成节点来平衡

  来源：Pattern Recognition

  时间：2025-11-22

• 基于超像素的超图神经网络结合主动学习技术，用于高效的高光谱图像分类

  近年来，随着遥感技术的发展，高光谱图像（Hyperspectral Image, HSI）在多个领域中的应用日益广泛。HSI能够提供丰富的光谱信息，其数据由多个窄波段组成，每个波段都记录了地表物体的反射特性。这种高维度的数据结构使得HSI在地表覆盖分类、目标检测、医学诊断以及地质勘探等任务中展现出巨大的潜力。然而，HSI分类仍然面临诸多挑战，尤其是在如何有效提取光谱-空间特征以及如何在有限标注样本的情况下提升模型性能方面。传统图像分类方法主要依赖于光谱信息，通常采用基于支持向量机（SVM）或稀疏表示等机器学习技术。尽管这些方法在早期取得了不错的成果，但由于其在特征学习上的局限性，往往难以满足H

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-22

• PHLP：用于链接预测的单一持久同调方法——可解释的特征提取

  链接预测（Link Prediction, LP）是一项在图数据研究中具有重要意义的任务，其核心目标是推断图中节点之间的连接关系。图数据广泛应用于社交网络、生物系统、推荐引擎和电子商务等多个领域，能够有效建模复杂的真实世界关系。在这些应用场景中，预测缺失或潜在的连接不仅有助于发现隐藏的信息，还能支持智能决策和优化系统性能。尽管基于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的模型在链接预测任务中取得了较高的性能，但理解其为何能够取得如此优异的表现仍然充满挑战，因为这些模型通常包含复杂的神经网络结构，难以直观解析其内部特征和决策机制。为了解决这一问题，我们提出了一种新的链接预

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-22

• ICR：一种用于解决检索增强生成过程中知识冲突的框架

  在当今数据驱动的研究环境中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）已成为处理复杂关系数据的重要工具。随着图数据的多样化，异构图（Heterogeneous Graphs）逐渐成为研究的热点。异构图不仅包含不同类型的节点，还可能涉及多种类型的边，这种结构能够更真实地反映现实世界中的复杂关系网络。例如，在学术网络中，节点可能代表作者、论文、期刊等，而边则可以是作者与论文之间的“撰写”关系、论文与期刊之间的“发表”关系等。这种丰富的语义信息使得异构图在推荐系统、知识图谱、社交网络分析等领域具有广泛的应用价值。然而，异构图的复杂性也带来了挑战，尤其是在图表示学习（Grap

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-11-22

• 莱卡尼西林（Lecanicillium saksenae）的优化研究：在多种农业废弃物培养基上的繁殖技术，为未来生物杀虫剂的开发奠定基础

  植物寄生线虫（Plant-Parasitic Nematodes, PPNs）是农业中最具破坏性的病原体之一，它们对全球多种主要农作物如水稻、小麦、玉米、大豆、香蕉、番茄和糖用甜菜等造成严重威胁。这些微小的土壤寄生虫通过侵入植物根部，形成复杂的营养吸收结构，如巨型细胞或共生细胞，从而干扰植物的正常生理活动，导致生长受限、萎蔫以及产量下降。据估计，PPNs每年造成的农业损失高达1000亿美元，尤其是在发展中国家，这些损失对粮食安全构成重大影响。因此，寻找可持续的替代方案以减少对化学杀线虫剂的依赖，成为农业研究和实践中的紧迫任务。传统上，化学杀线虫剂被认为是控制PPNs最直接的方法，它们能迅速减少

  来源：Journal of Neuroradiology

  时间：2025-11-22

• Acomys cahirinus颈椎脊髓中控制前肢肌肉的运动神经元群的分布

  摘要 利用Fast Blue逆向荧光追踪技术，研究了Acomys cahirinus前肢肌肉的脊髓运动神经元群分布。在颈椎区域，控制目标肌肉的运动神经元群的空间分布（背腹方向、内外侧方向以及头尾方向）如下：(i) 支配锁骨提肌的运动神经元群位于C3节的前部至C4节的尾部，分布于腹外侧柱；(ii) 支配肩峰三角肌的运动神经元群位于C5节的前部至C6节的尾部，分布于中央柱；(iii) 支配棘三角肌的运动神经元群位于C5节的中部至C7节的中部，也分布于中央柱；(iv) 支配肱三头肌的运动神经元群位于C7节的前部至T1节的中部，同样分布于

  来源：The Anatomical Record

  时间：2025-11-22

• 学龄前自闭儿童的自觉性与自发性的社会运动同步性：来自fNIRS高分辨率扫描和机器学习的证据

  摘要 背景 社会运动同步性对于成功的社交互动至关重要。目前尚不清楚自闭症儿童在有意社交运动同步性和自发社交运动同步性方面是否存在显著差异，以及哪些潜在的交互神经同步（INS）机制导致了这些差异。 方法 54名儿童（其中28名为自闭症儿童）与成人一起完成了有意模仿任务（EX1中的延迟模仿和同

  来源：Journal of Child Psychology and Psychiatry

  时间：2025-11-22

• PEEK植入物表面设计对颅骨成形术并发症的影响：光滑与穿孔结构的临床对比研究

  当患者因创伤、脑出血或肿瘤切除接受去骨瓣减压术后，颅骨缺损的修复成为神经外科领域的重要挑战。虽然自体骨移植被视为金标准，但其高达50%的并发症发生率促使医生转向合成材料。聚醚醚酮（PEEK）因其与骨骼相似的力学性能、热稳定性、辐射抗性以及MRI兼容性而备受青睐，但关于其表面设计对临床结局影响的研究仍存在空白。目前临床使用的PEEK植入物主要分为光滑表面和带2-3mm穿孔两种设计，选择往往取决于外科医生的个人偏好。这种基于经验而非证据的决策方式，促使Zavala团队开展了这项创新性研究。他们试图解答一个关键问题：植入物表面结构的不同是否会导致术后并发症发生率的差异？这一问题的答案直接影响着数千例

  来源：Chinese Neurosurgical Journal

  时间：2025-11-22

• 在依托泊苷为基础的新辅助化疗后表现出优异病理反应的乳腺小细胞神经内分泌癌

  摘要目的小细胞神经内分泌癌（SCNEC）是一种非常罕见且侵袭性极高的乳腺癌亚型。目前尚无针对乳腺SCNEC的标准治疗建议，其对新辅助化疗的疗效也缺乏充分研究。依托泊苷（Etoposide）虽未被纳入乳腺癌治疗指南，但传统上用于肺癌小细胞癌的治疗。方法我们检索了本院及外院收治的乳腺SCNEC病例，并筛选出接受新辅助化疗的患者。本文描述了两名接受依托泊苷治疗的乳腺SCNEC患者的临床、病理及基因检测结果。同时，我们对迄今为止所有接受新辅助化疗的乳腺SCNEC病例进行了文献回顾。结果在过去25年里，这两名患者是本院唯一接受依托泊苷新辅助化疗后接受手术治疗的乳腺SCNEC患者。两名患者的影像学和病理检

  来源：Breast Cancer Research and Treatment

  时间：2025-11-22

• 儿科重症监护医学教育与专业发展的神经重症监护可委托专业活动：规范课程、培训与评估

  摘要 目标： 为儿科重症监护医学（PCCM）开发一套可委托执行的专业活动（EPAs）。 设计： 采用调查和德尔菲（Delphi）方法，由儿科神经重症监护研究小组（PNCRG）及儿科重症监护教育合作组织（EPIC）的专家团队共同完成。 研究环境： 先在本地开展跨专业焦点小组讨论，随后在美国范围内进行全国性的多机构、多学科专家小组讨论。 研究对象： 2022年3月至6月，由23名成员组成的本地跨专业

  来源：Pediatric Critical Care Medicine

  时间：2025-11-22

• 边缘计算电力网络中任务匹配的能效与隐私权衡

  摘要：第六代（6G）网络旨在实现无处不在的智能连接，同时确保极低的延迟、降低能耗并增强隐私保护。移动边缘计算（MEC）通过利用靠近终端设备的资源来卸载任务，提供了一种有效的解决方案，以减少延迟和能耗。然而，MEC在满足6G网络的要求方面面临重大挑战，包括计算资源有限、设备高度移动以及严格的数据隐私需求。在保护隐私的同时高效分配边缘资源已成为实现6G网络目标的关键问题。在本文中，我们提出了一种隐私保护的边缘计算能源网络（EdgeCPN）模型，该模型联合利用边缘计算节点的计算资源，并通过差分隐私方法保护敏感的计算能力信息。此外，我们提出了一个任务匹配问题，旨在在确保隐私保护的同时，最小化隐私预算加

  来源：IEEE Transactions on Cloud Computing

  时间：2025-11-22

• 面向云微服务架构的可解释图集成学习在多变量时序异常检测中的创新研究

  随着云原生技术的快速发展，微服务架构因其可扩展性和维护性优势正迅速取代传统单体系统。然而，这种分布式架构的复杂性给系统稳定性保障带来了严峻挑战。在微服务环境中，单个节点的故障可能通过服务依赖链引发雪崩效应，因此及时准确地检测多维监控指标中的异常行为至关重要。传统基于阈值或统计过程控制的方法往往难以捕捉微服务间复杂的时空依赖关系，容易产生误报风暴。虽然深度学习模型在异常检测任务中表现出色，但其"黑箱"特性使得运维人员难以理解模型的决策逻辑，特别是在需要同时考虑时间维度和拓扑维度的解释场景下。针对这一难题，都柏林城市大学与华为爱尔兰研究中心的研究团队在《IEEE Transactions on C

  来源：IEEE Transactions on Cloud Computing

  时间：2025-11-22

• 一种28纳米的Spiking Vision Transformer加速器，配备双路径稀疏计算核心和无EMA（Explicit Matrix Arithmetic）的自注意力引擎，专为具身智能应用设计

  摘要：具身智能（EAI）系统，如自主机器人和交互式代理，需要在动态环境中实时且高效地处理视觉数据。视觉变换器已成为处理EAI任务中视觉信息的核心模型。然而，它们面临一些挑战，例如较大的输入外部内存访问（EMA）和低效的自注意力计算。为了解决这些问题，我们提出了一种硬件和软件共同优化的解决方案。我们用脉冲视觉变换器替换了传统的视觉变换器，该变换器利用了脉冲神经网络（SNNs）的高输入稀疏性和脉冲变换器中的高效线性自注意力结构。我们进一步通过三个关键的硬件设计特性增强了这一解决方案：1) 双路径稀疏计算核心，支持在提出的分组式帧差分数据流中对差分输入和原始输入进行稀疏处理，将EMA降低了58%；2

  来源：IEEE Transactions on Circuits and Systems for Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 用于心房颤动检测的低功耗柔性分类芯片

  摘要：本文介绍了一种完全集成的片上分类器，该分类器基于柔性基板，能够实时从心电图（ECG）信号中检测心房颤动（AFib）。ECG信号通过14位模数转换器（ADC）进行数字化处理，随后通过时域特征提取器提取特征。这些特征被送入一个基于开关电容技术的计算存储型、模拟式的三层人工神经网络（ANN）中进行分类。该测试芯片采用65纳米工艺制造，每次推理的功耗为58.3微焦耳，在Physionet数据集上的平均准确率超过99.5%；在亚利桑那州梅奥诊所进行的小规模前瞻性人体研究中的准确率为80%；而在梅奥诊所企业提供的Rochester数据集（大规模回顾性数据集）中的准确率为99.9%。

  来源：IEEE Transactions on Circuits and Systems for Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

• 具有整体进化逼近能力的任意精度印刷式三进制神经网络

  摘要：印刷电子技术为那些需要灵活性、可拉伸性、贴合性以及极低制造成本的应用提供了有前景的替代方案。尽管印刷电子产品的特征尺寸较大，但印刷神经网络在满足特定应用需求方面仍受到了关注，尽管实现复杂电路仍然具有挑战性。本研究在印刷神经网络的分类准确性和面积效率之间架起了桥梁，涵盖了从模拟到数字接口（这一关键且耗电较大的环节）到数字分类器的整个处理-接近传感器系统的设计及协同优化过程。我们提出了一个自动化框架，用于设计具有任意输入精度的印刷型三值神经网络，该框架采用了多目标优化和整体逼近方法。我们的电路在面积上比现有的近似印刷神经网络性能提升了17倍，在功耗上平均降低了59倍，并且首次实现了在精度损失

  来源：IEEE Transactions on Circuits and Systems for Artificial Intelligence

  时间：2025-11-22

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