• 句法网络分析在首发精神病中的跨语言泛化研究

  在精神分裂症谱系障碍（SSD）的临床识别中，语言异常始终是重要的生物学标记。随着自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，研究者能够通过计算语言学方法精准捕捉患者语言特征的变化。然而，现有研究面临三大泛化挑战：跨语言泛化（cross-linguistic generalizability）要求模型在不同语种中保持稳定，领域泛化（domain generalizability）需跨越疾病阶段和人群差异，方法学泛化（methodological generalizability）则涉及不同言语诱发任务的适应性。尤其值得关注的是，语义和声学标记已被证实存在语言依赖性变异，这为生物标记的普适性应用敲响了警

  来源：Schizophrenia

  时间：2025-12-04

• MST在现实中的应用：优化用于多种环境的记忆相似性任务

  莉莲·阿泽尔（Lilian Azer）| 凯西·R·范德利普（Casey R. Vanderlip）| 丽莎白·L·梅耶（Lizabeth L. Mayer）| 卢克·埃勒特（Luke Ehlert）| 大卫·苏尔策（David Sultzer）| 欣婉·申（Hye-Won Shin）| 克雷格·E·L·斯塔克（Craig.E.L. Stark）加州大学欧文分校神经生物学与行为系，美国加利福尼亚州欧文市生物科学III楼1400室，邮编92697摘要背景目前尚缺乏可靠的认知衰退测量指南和工具。这可能是由于缺乏完全自动化、可自我完成且能自动评分的认知筛查工具。方法我们使用了优化版的记忆相似性任务（

  来源：Neuropsychologia

  时间：2025-12-04

• 利用双重解决范式研究儿童、青少年和成人之间的导航策略及表现差异

  这项研究系统考察了8至40岁人群在虚拟迷宫导航任务中的性别与年龄差异，重点关注空间认知策略的发展轨迹。通过双解决方案范式（DSP）的实验设计，研究者收集了导航时间、成功率及策略选择（熟悉路径/地图式路径）等关键数据，并首次将青春期发育阶段纳入考量，为理解空间认知发展的性别差异提供了全新视角。研究背景与理论框架导航能力的性别差异已被多篇文献证实，但传统研究多聚焦于成年群体或儿童早期阶段。本研究的创新性在于覆盖了从学龄前到中年的完整年龄跨度，特别是将青春期（13-17岁）作为独立分析单元。理论基础源于Tolman的动物行为实验与人类认知的对应关系，研究者将导航策略分为基于路径的记忆（Route k

  来源：Neuropsychologia

  时间：2025-12-04

• 母亲患有神经性厌食症与后代出现心理和神经发育问题的风险

  ### 母亲厌食症与儿童心理健康及神经发育关联性研究解读#### 研究背景与意义厌食症作为全球性精神疾病，其影响已从个体扩展至家庭。过去研究多聚焦于母亲精神疾病对儿童行为的影响，但针对厌食症这一特定疾病的研究存在空白。本文通过分析魁北克地区超过126万儿童的临床数据，首次系统揭示母亲厌食症对儿童心理健康、神经发育及成瘾行为的长期影响，填补了临床实践和研究领域的知识缺口。#### 研究方法设计研究采用人口队列分析法，覆盖2006-2022年间魁北克地区出生的儿童。数据源整合了医院电子病历系统（涵盖99%新生儿住院记录）、人口统计学数据库（包含社会经济地位分层）及心理健康专项追踪系统。通过ICD-

  来源：Child and Adolescent Mental Health

  时间：2025-12-04

• 综述：化疗引起的周围神经病变中脊髓胶质细胞激活的机制：重点关注小胶质细胞和星形胶质细胞

  化疗诱导周围神经病变（CIPN）是多种恶性肿瘤患者接受化疗后常见的严重副作用，其病理机制复杂且涉及多种胶质细胞异常激活。近年来，研究逐渐聚焦于中枢神经系统中的小胶质细胞和星形胶质细胞在CIPN发展中的作用，并发现这些细胞通过释放炎症介质、调节离子通道和神经递质代谢等途径，加剧疼痛信号传递和神经敏感化。本文将从胶质细胞激活的关键机制、不同化疗药物的作用特点及潜在治疗策略等方面，系统阐述CIPN的病理生理学基础及研究进展。### 一、CIPN的临床挑战与病理特征CIPN的发病率高达30%-80%，主要表现为远端肢体感觉异常（如麻木、刺痛）、触觉过敏和运动功能障碍。其特点是症状进展缓慢且难以逆转，约

  来源：Ibrain

  时间：2025-12-04

• 综述：关于用于内存计算和脉冲神经网络的忆阻器的综述

  这篇研究论文系统探讨了忆阻器（memristors）在类脑计算（neuromorphic computing）中的应用，重点分析了其作为存储与计算一体化单元的潜力，以及与脉冲神经网络（SNNs）和边缘人工智能（Edge AI）的协同效应。全文结构清晰，涵盖技术原理、材料体系、架构设计、应用场景及挑战展望，以下为关键内容解读：### 一、技术背景与核心创新论文开篇指出，传统计算架构受限于冯·诺依曼瓶颈（数据在存储与处理器间频繁搬运导致能耗高、延迟大）。而忆阻器通过物理特性（如阻值随历史电场状态变化）实现存储与计算融合，为AI硬件提供新范式。其核心价值在于：1. **能量效率**：消除数据搬运能耗

  来源：Advanced Intelligent Systems

  时间：2025-12-04

• 自上而下和自下而上因素在副中央视觉区域阅读中的作用

  近年来多项研究证实，当读者同时注视两个词时（一个在中央视野，一个在旁中央视野），若两词语义相关，读者的辨识准确性和反应速度会显著提升。这一发现挑战了传统阅读模型中"串行处理"的理论假设。本研究通过改进实验设计，在意大利语环境下验证了语义预览效应的普适性，并揭示了不同语言特征对预览机制的影响规律。1500次/百万）和低频率词（<92次/百万）的交叉组合，构建了多维度的实验矩阵。特别值得关注的是，实验设计排除了近义词和反义词干扰，确保测试结果的纯粹性。在实验装置方面，使用高采样率（1000Hz）眼动仪确保对微秒级注视偏移的捕捉精度。刺激呈现采用等宽字母间距的Courier New字体，通过控制视觉

  来源：Frontiers in Cognition

  时间：2025-12-04

• SeismoQuakeGNN：一种基于Transformer增强模型的时空地震预测混合框架

  本文聚焦于地震预测领域的创新模型研究，提出了一种名为SeismoQuakeGNN的混合架构框架，通过整合图神经网络（GNN）与Transformer模型，有效解决了传统方法在空间关联捕捉和长期时间依赖建模上的局限性。以下从研究背景、方法创新、实验验证及实际应用价值等维度进行系统解读。### 一、研究背景与挑战分析地震预测作为防灾减灾的核心环节，其技术瓶颈在于地质系统的非线性、时空关联的复杂性。现有研究多采用孤立模型，如随机森林（Random Forest）、支持向量回归（SVR）和XGBoost等传统机器学习算法，或CNN、LSTM等深度学习模型，但存在显著缺陷：1. **空间关联建模不足**

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2025-12-04

• 综述：肝炎病毒的形态计量和结构动力学参数：对治疗和疫苗失败的影响

  肝炎病毒，尤其是乙型肝炎病毒（HBV），因其复杂的结构特点和高度变异性，在治疗和疫苗研发中持续面临挑战。这篇综述从形态计量学和结构动力学角度切入，深入探讨了肝炎病毒的几何特征、基因组大小、衣壳组装模式等参数如何影响其致病性、免疫逃逸能力以及与治疗失败的关系。肝炎病毒的结构多样性及其意义肝炎病毒家族包括甲型（HAV）、乙型（HBV）、丙型（HCV）、丁型（HDV）、戊型（HEV）、己型（HFV）和庚型（HGV）肝炎病毒。它们的形状各异：HBV呈现独特的二十面体结构，而其他病毒多为球形。二十面体的HBV具有20个面、12个顶点、30条边和18个三角形，这种对称而复杂的结构使其能够通过平移、旋转和反

  来源：Discover Viruses

  时间：2025-12-04

• 综述：双酚A对人类内分泌功能及健康影响的研究综述

  1 Introduction双酚A（Bisphenol A, BPA）作为聚碳酸酯塑料和环氧树脂的合成单体，广泛存在于食品容器、饮用水瓶等日用品中。人类暴露水平惊人，超过90%人群尿样中可检测到BPA残留。其内分泌干扰作用（Endocrine-Disrupting Chemicals, EDCs）主要通过模拟或拮抗雌激素（如与ERα/ERβ结合）、干扰雄激素/甲状腺激素通路实现，甚至低剂量暴露即可诱发表观遗传修饰（如DNA甲基化改变），产生跨代效应。1.1 Endocrine disruption by Bisphenol-ABPA通过与雌激素受体（ERα/ERβ）、雄激素受体、甲状腺激素受体

  来源：Discover Toxicology

  时间：2025-12-04

• 睡眠缺失危害健康：来自印度睡眠研究学会的全民健康警示

  在快节奏的现代社会中，睡眠常常成为被牺牲的奢侈品。人们为了工作、娱乐或应对生活压力，不断压缩自己的睡眠时间，却鲜少意识到这种行为的严重后果。尽管古代文献如《 Bhagvad Gita 》和莎士比亚的《麦克白》早已提及睡眠的重要性，但直到2014年Buysse才在现代医学框架内正式提出“睡眠健康”的概念，将其定义为世界卫生组织所描述的“完全的身体、心理和社会福祉状态”的重要组成部分。令人担忧的是，睡眠健康的重要性不仅未被充分认识，反而因睡眠医学长期聚焦于阻塞性睡眠呼吸暂停等特定睡眠障碍而被边缘化。这种认知缺失导致全球范围内睡眠损失问题日益严重，却未能引起公众、医疗界和政策制定者的足够重视。面对这

  来源：Sleep and Vigilance

  时间：2025-12-04

• H-VIP：量化大脑网络在认知过程中的区域拓扑贡献

  本文聚焦于通过拓扑数据分析（TDA）揭示脑网络结构与认知功能之间的关联，提出了一种新型评估指标——同调顶点重要性轮廓（Homological Vertex Importance Profile, H-VIP），旨在更精细地解析大脑区域在复杂网络中的功能角色。研究结合了人类连接组计划（HCP-YA）的结构连接数据和阿尔茨海默病神经影像倡议（ADNI）的功能连接数据，通过对比传统网络指标（如度中心性、介数中心性）验证了H-VIP的创新性和实用性。### 一、研究背景与核心问题当前脑网络研究多依赖局部或准局部特征分析，如节点度、介数等指标，难以捕捉跨多尺度、多层次的拓扑结构信息。传统方法存在两个关键

  来源：Frontiers in Radiology

  时间：2025-12-04

• 关于医护人员接触苯的风险的初步研究：一种结合社会人口统计学和计算毒理学的方法

  本研究聚焦于巴基斯坦拉瓦尔品第地区医疗从业者的职业暴露问题，重点考察了苯类化学物质对医护人员健康的潜在影响。研究团队通过采集51名不同岗位医护人员的血液样本，结合高效液相色谱（HPLC）检测技术，首次系统评估了该地区医疗环境中苯的暴露水平及其与职业特征、生理指标的相关性。在研究方法设计上，科研人员创新性地将传统化学检测与分子对接技术相结合。血液样本经离心分离血清后，采用HPLC定量分析技术检测苯浓度，该方法通过优化流动相比例和检测波长，有效区分了苯与其他相似有机物的光谱特征。值得注意的是，研究团队特别引入了质量控制系统，包括每10份样本插入标准对照品和重复检测样本，确保数据可靠性。分子毒理学研

  来源：Frontiers in Public Health

  时间：2025-12-04

• 神经退行性疾病的语言与语音建模及处理技术前沿

  随着全球人口老龄化加剧，神经退行性疾病对公共健康构成严峻挑战。这类疾病不仅导致运动功能衰退，更显著影响患者的语言和语音能力——帕金森病(PD)患者常出现发声微弱（hypophonia），阿尔茨海默病(AD)患者存在词汇检索困难，而肌萎缩侧索硬化症(ALS)则可能引发严重构音障碍（dysarthria）。这些言语障碍不仅降低沟通效率，更深刻影响患者的生活质量。然而，传统临床评估主要依赖主观量表，缺乏客观量化工具，且针对异常语音的技术开发远滞后于正常人群的需求。为突破这一瓶颈，《IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing》2025年7月

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing

  时间：2025-12-04

• 智能车辆安全中深度学习模型对抗鲁棒性的评估与增强方法研究

  随着深度学习技术在自动驾驶系统中的广泛应用，交通标志识别（TSR）模型的安全性已成为智能交通领域的核心挑战。研究表明，在停车标志上粘贴微小贴纸即可使深度神经网络（DNN）将"停止"标志误判为"限速45"标志，这种物理世界对抗攻击（如RP2、PhysGAN）对自动驾驶安全构成了严重威胁。尽管现有防御方法（如对抗训练、网络结构修改）能提升模型鲁棒性，但仍存在计算成本高、泛化能力有限等问题。为解决上述问题，Manzoor Hussain和Jang-Eui Hong在《IEEE Transactions on Reliability》上发表了题为"Evaluating and Improving Ad

  来源：IEEE Transactions on Reliability

  时间：2025-12-04

• 面向图的大型语言模型指令调优，用于通用图挖掘

  摘要：具有丰富属性的图在模拟相互关联的实体以及提升各种实际应用中的预测能力方面至关重要。传统的图神经网络（GNN）通常需要针对不同的图任务和数据集进行重新训练。尽管大型语言模型（LLM）的出现为自然语言处理带来了新的范式，但它们在通用图挖掘方面的潜力——即训练一个模型同时处理多种任务和数据集——仍未得到充分探索。为此，我们提出的新型框架Muesgraph，将GNN和LLM的优势无缝整合到一个基础模型中，用于跨任务和数据集的图挖掘。该框架首先采用紧凑的图描述方式，在语言标记的限制下封装关键图信息。接着，我们提出了一种基于思维链（CoT）的指令生成机制，从GPT-4等高级LLM中提取推理能力。最后

  来源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

  时间：2025-12-04

• 自动驾驶汽车人工智能安全保障研究综述：融合研究、标准化与监管的跨学科视角

  随着自动驾驶技术的快速发展，人工智能已成为实现高级别自动驾驶的核心驱动力。然而，AI系统的黑盒特性、数据依赖性和复杂架构给安全关键系统带来了前所未有的挑战。传统基于白盒模型的安全分析方法难以直接适用于AI系统，而自动驾驶系统作为典型的高风险应用场景，其安全性保障更是面临着理论方法缺失、标准滞后和监管不完善三重困境。为解决这一跨领域难题，由Lars Ullrich领衔的研究团队在《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》上发表了题为"AI Safety Assurance for Automated Vehicles: A Survey on Rese

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

  时间：2025-12-04

• 内模原理50周年：从线性系统到非线性与自适应控制的演进与展望

  马克·吐温在《密西西比河上的生活》中描述了一位舵手从依赖即时视觉反馈到将河流形态内化于心的转变过程——这一隐喻精准揭示了内模原理（Internal Model Principle）的核心思想：可靠的调节不仅需要反馈，更需要对被跟踪或抑制信号的内在表征。2025年正值Francis和Wonham发表开创性论文《线性多变量调节器的内模原理》50周年，《IEEE Control Systems》推出两卷特刊，首卷围绕“内模原理如何从线性时不变系统向更广领域拓展”这一主题，通过三篇专题论文系统梳理了该理论的发展脉络与前沿进展。经典控制理论早在1930年代就证明误差反馈可降低系统对参数变化的敏感度并减小

  来源：IEEE Control Systems

  时间：2025-12-04

• 深度神经网络集成与专家混合模型在天线建模中的性能对比研究

  在天线设计领域，机器学习技术正逐渐成为替代传统电磁仿真计算的重要工具。然而，面对复杂多变的天线参数空间，研究人员常常陷入两难选择：是采用简单的单一深度学习模型快速完成设计，还是投入更多计算资源构建复杂模型以追求更高精度？这一困境在实践应用中尤为突出，因为不同天线类型的设计参数范围差异显著，而目前尚缺乏系统性的指导原则来帮助工程师根据具体设计需求选择最合适的机器学习方法。针对这一挑战，贝尔格莱德大学与哈利法科学技术大学的联合研究团队在《IEEE AntENNas and Propagation Magazine》上发表了创新性研究成果。该研究首次将专家混合模型引入天线建模领域，并与传统的单一深度

  来源：IEEE Antennas and Propagation Magazine

  时间：2025-12-04

• 基于自适应CSI滤波的多任务深度学习在毫米波大规模MIMO系统中实现联合波束成形与定位

  在5G及未来通信技术的发展浪潮中，毫米波(mmWave)频段与大规模多输入多输出(massive MIMO)技术的结合被视为提升数据速率的关键路径。然而，这种结合也带来了新的挑战——天线数量的增加和带宽的扩大使得信道状态信息(CSI)的维度急剧增长，给基于深度学习的通信应用带来了沉重的计算负担。传统的解决方案或依赖双频段设备获取低频CSI，或通过子载波选择直接降维，但前者需要额外硬件支持，后者则可能丢失关键信道信息。正是在这样的背景下，韩国世宗大学的研究团队在《IEEE Access》上发表了一项创新研究，提出了一种名为"基于自适应CSI滤波的多任务深度学习"的新方法，旨在同时解决波束成形和用

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-04

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