• 利用具有轴突延迟的脉冲神经网络进行稳健的心电图（ECG）信号分类

  心血管疾病（CVD）作为全球主要死亡原因，其早期检测对预防心梗和中风等严重事件至关重要。传统人工神经网络在处理连续ECG信号时存在局限性，难以兼顾实时性与生物合理性。近年来，脉冲神经网络（SNNs）因其事件驱动机制和低能耗特性受到关注，但现有研究在时序建模、参数优化和跨患者泛化方面仍存在不足。本研究创新性地提出结合轴突延迟的脉冲神经网络（D-SNN）架构，通过在突触连接中引入可训练的时间延迟参数，有效解决了传统SNN的时序建模难题。该模型在MIT-BIH心律失常数据库上进行了严格验证，采用AAMI标准将ECG信号划分为四类：正常心律（N）、房室早搏（SVEB）、室性早搏（VEB）及融合性早搏（

  来源：Neurocomputing

  时间：2025-12-08

• 电化学传感器用于分析Irgm1通过调节细胞焦亡来改善氧化血红蛋白诱导的BV2蛛网膜下腔出血模型损伤的机制

  自发性脑脊液出血（Subarachnoid Hemorrhage, SAH）是一种以高致残率和死亡率为特征的神经系统急重症。近年来，关于SAH病理机制的研究逐渐聚焦于神经炎症和炎症小体激活通路。本研究通过构建氧化血红蛋白诱导的小胶质细胞SAH模型，系统考察了免疫相关GTP酶1（Irgm1）对神经炎症反应的调控作用，并首次将电化学传感技术引入SAH病理机制的动态监测中。研究团队通过体外实验发现，当BV2小胶质细胞暴露于氧化血红蛋白（OxyHb）模拟SAH损伤时，Irgm1蛋白表达量呈现显著时间依赖性下降。这种动态变化与NLRP3炎症小体激活存在紧密关联——在SAH模型组中，Gasdermin D

  来源：Microchemical Journal

  时间：2025-12-08

• 正念冥想训练对中国流行音乐中音乐审美情绪处理的影响：一项针对受过音乐训练个体的实证研究

  音乐审美情绪处理与正念冥想干预的跨文化实证研究摘要：本研究针对中国流行音乐展开实证研究，探讨短期正念冥想训练对音乐审美情绪处理（MAEP）的干预效果。通过随机对照实验设计，在专业音乐训练群体中验证了正念训练对审美态度、审美判断及情绪体验的显著提升作用，特别是在中国传统民乐审美维度上表现出突出效应。研究首次系统揭示了中国语境下音乐审美情绪处理的四维结构，并构建了正念干预的神经-行为学机制模型。1. 研究背景与理论框架音乐审美情绪作为艺术感知的核心机制，在跨文化研究领域存在显著空白。西方研究已建立以审美判断为中介、情绪体验为终点的MAEP理论模型（Juslin, 2013），但针对中国流行音乐的文

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2025-12-08

• 当个性与意外事件相遇时：个体在记忆这类事件方面的差异

  本研究探讨了人格特质如何调节预期与意外事件对记忆编码的影响。通过两个实验，研究者发现个体在应对意外事件时的记忆编码效果存在显著差异，这种差异与焦虑水平、风险偏好等人格特质密切相关。以下是研究的核心发现与理论解释：### 一、研究背景与理论框架记忆编码受预期调节的现象已被广泛证实：意外事件能通过预测误差激活海马体，促进细节记忆（Kafkas, 2021）。但现有研究多关注群体平均值，忽视个体差异对记忆机制的影响。本研究基于预测加工理论（Friston, 2010），提出人格特质可能通过调节对预测误差的敏感性，影响记忆编码过程。例如，高焦虑个体可能因对不确定性的回避倾向，导致意外事件记忆受损（Zs

  来源：Frontiers in Psychology

  时间：2025-12-08

• 综述：音乐干预在精准射击中的应用：机制、效果及未来发展方向——文献综述

  音乐干预对射击运动员表现的影响机制与实践策略一、研究背景与核心问题竞技射击作为典型的高精度低强度运动，要求运动员在长时间保持静态姿势的同时维持动态平衡，这对神经系统和心理素质提出了特殊要求。传统研究多聚焦于快节奏高音量音乐对高强度运动的促进作用，但针对射击这类需要精准控制与稳定心理状态的专项，慢节奏中音量音乐的潜在价值尚未充分探讨。本文通过系统性文献分析，揭示了音乐干预在射击运动中的独特作用机制，并提出了具有实操性的应用框架。二、关键作用机制解析1. 生理调节机制100BPM）会激活交感神经，导致心率上升（平均增加15-20bpm）、肾上腺素水平升高，这对需要精细动作控制的项目存在负面影响。而

  来源：Frontiers in Sports and Active Living

  时间：2025-12-08

• 综述：了解排球中的前交叉韧带（ACL）损伤：关于流行病学和风险因素的系统性综述

  本系统综述旨在全面评估排球运动员前交叉韧带（ACL）损伤的流行病学特征，重点包括发生率、患病率、损伤机制及运动员性别、年龄、位置等人口学特征的影响。研究遵循PRISMA-S指南，在PubMed、Web of Science和SCOPUS三个数据库中进行检索，覆盖至2024年12月26日的文献。通过严格筛选，最终纳入15项研究，涉及超过3,313,248名排球运动员，年龄跨度从10岁到70岁。以下从研究背景、方法学、核心发现及临床启示四个维度进行解读。### 一、研究背景与问题提出排球作为高强度间歇性运动，其动作模式具有显著的生物力学特点。尽管属于非接触性运动，但运动员需频繁完成跳跃、扣球落地及

  来源：Frontiers in Sports and Active Living

  时间：2025-12-08

• 基于固定时间学习自适应动态规划的无人机防撞近最优环绕控制

  在无人机技术迅猛发展的今天，让无人机能够自主环绕移动目标进行监视、侦察或护航，已成为智能交通和无人系统领域的热点课题。理想情况下，无人机应能精确保持在与目标特定距离的圆形轨道上。然而，现实环境充满挑战：突如其来的风扰会让无人机偏离预定航线，而散布的障碍物更可能引发碰撞风险。传统的环绕控制方法，如李雅普诺夫矢量场导引或循环追踪策略，通常在无障碍物的理想环境下表现良好，但一旦遇到障碍物就显得力不从心。虽然人工势场法等技术能实现避障，但它们往往无法保证控制过程中的能量最优性，且容易陷入局部最优解。另一方面，模型预测控制等优化方法虽然能处理约束，但计算量大，难以实现全局最优。如何在保证安全避障的同时，

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

  时间：2025-12-08

• 数据-知识双驱动的人机混合逻辑轨迹预测模型：面向自动驾驶的人因认知计算框架

  随着自动驾驶技术向L5级迈进，人类驾驶车辆（HV）与自动驾驶车辆（AV）的混合交通环境已成为常态。然而，人类驾驶行为的高度不确定性和个体差异性，使AV难以准确预测HV轨迹，这直接影响了行车安全和公众对自动驾驶的信任。传统数据驱动模型虽能利用大量场景数据，却缺乏对人类认知机制（如记忆推理、注意力分配和自主进化）的模拟，导致其在复杂动态场景中的适应性和鲁棒性不足。为突破这一瓶颈，谢吉明团队在《IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems》发表研究，提出了一种名为DHTP（Data-knowledge-driven Human-lik

  来源：IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems

  时间：2025-12-08

• 基于学习权重集成蒙特卡洛FT-DropBlock的脑电分类与不确定性估计方法研究

  当我们想象活动手指时，大脑皮层会产生特定的电信号，这些信号可以通过脑电图(EEG)记录下来。基于EEG的脑机接口(BCI)技术能够将这些信号转化为控制外部设备的指令，为运动功能障碍患者提供了新的沟通和康复途径。然而，EEG信号具有显著的变异性和噪声，这主要源于传感器不准确性和大脑活动的内在异质性。传统深度学习模型虽然在这些任务中表现出色，但往往只提供点估计，无法量化预测的不确定性，这可能导致在安全关键应用中出现过度自信的错误预测。为了解决这一问题，研究人员在《IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement》上发表了题为"Learned-

  来源：IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement

  时间：2025-12-08

• 基于32通道脑电图技术的咒语诵念神经机制数据集：为冥想研究提供新资源

  随着冥想练习在全球范围内的普及，科学界对冥想神经机制的研究兴趣日益浓厚。咒语诵念作为一种古老的冥想实践，已被证实具有减轻压力、改善认知功能和促进整体健康的作用。然而，当前冥想研究领域面临着一个重要挑战：缺乏高质量、高密度的脑电图(EEG)数据集，特别是针对经验诵念者的专业数据。这种数据匮乏严重制约了我们对咒语诵念神经机制的深入理解。为解决这一难题，来自高哈蒂大学的研究团队在《IEEE Data Descriptions》上发表了首个专门针对咒语诵念的32通道脑电图数据集。该研究团队采用严谨的实验设计，使用Emotiv Flex 32通道脑电图系统，采集了11名具有至少三年诵念经验的成年人的神经

  来源：IEEE Data Descriptions

  时间：2025-12-08

• 人工神经网络驱动的氢键形成潜力评估模型及其在MOFs质子导体理性设计中的应用

  在清洁能源技术蓬勃发展的今天，质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其高能量密度和低污染排放特性，成为替代传统能源的热门候选者。然而，其核心组件——质子传导材料的性能优化仍面临巨大挑战。金属有机框架（MOFs）作为新兴多孔材料，虽然展现出优异的质子传导潜力，但如何理性设计具有特定质子传导性能的MOFs材料，始终是困扰研究人员的难题。特别是在氢键网络形成过程中，质子给受体类型、空间排列以及温度、湿度等环境因素的定量贡献尚未明确，导致材料开发长期依赖试错法，效率低下且成本高昂。为突破这一瓶颈，太原理工大学张显明教授团队在《CHAIN》期刊发表创新研究，通过人工神经网络（ANN）模型构建氢键网络形成潜力

  来源：CHAIN

  时间：2025-12-08

• 基于神经网络的Rino电离层闪烁模型输入参数估计方法改进研究

  当导航卫星信号穿越电离层时，会遭遇一种名为"电离层闪烁"的特殊现象——信号相位和强度像夜空中闪烁的星星一样快速波动。这种看似浪漫的现象却是精准定位系统的"隐形杀手"，尤其对低纬度地区的卫星导航服务造成严重干扰。早在1979年，科学家Charles Rino就提出了描述这一现象的理论模型，但该模型需要输入电离层等离子体不规则体的物理参数，而这些参数通常需要通过名为WBMOD的专有软件获取，不仅需要授权许可，其使用也受到限制。在这一背景下，西班牙政治大学通信技术中心的Carlos Molina和Adriano Camps教授开展了一项创新研究。他们巧妙运用人工智能技术，开发了一种能够替代WBMOD

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-08

• DEMUNet：基于双编码器Mamba U-Net的高光谱图像分类创新方法

  在遥感技术飞速发展的今天，高光谱成像（HSI）技术通过捕获数百个连续光谱波段的数据，为农业监测、环境保护和资源勘探等领域提供了前所未有的物质识别能力。然而，这种海量的光谱信息也带来了巨大挑战——如何从高维数据中精准提取有效特征并实现高效分类，一直是遥感图像处理领域的核心难题。传统上，Transformer模型凭借其强大的全局建模能力成为高光谱图像分类的主流方法，但其自注意力机制存在的二次计算复杂度问题，导致内存消耗和计算效率成为瓶颈。近年来提出的Mamba模型虽然以线性复杂度实现了与Transformer相媲美的性能，但其单向扫描策略难以有效捕捉中心像素与周边环境的关联关系，限制了特征表达能力

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2025-12-08

• 照亮前进的道路：LANTERN系统——用于儿童自闭症转诊，以提高分诊效率并确保一线及时获得支持

  自闭症儿童转诊优化系统的实践与成效分析一、研究背景与问题提出当前全球自闭症诊断需求呈现指数级增长态势，英国国家医疗服务体系（NHS）在2019-2024年间儿童自闭症转诊量激增300%。这种增长不仅导致服务资源挤兑，更引发两大核心矛盾：其一，超过92%的转诊案例未能通过初筛进入专业评估流程；其二，约50%的转诊儿童经专业评估后确认无需进行自闭症专项诊断，造成医疗资源错配。英国儿童专员2024年报告揭示，这种"诊断中心主义"模式导致近百万儿童在确诊前无法获得针对性支持，形成"等待诊断-延迟干预"的恶性循环。二、LANTERN系统实施框架该优化方案由三层递进式机制构成：1. 结构化证据采集体系建立

  来源：BMJ Paediatrics Open

  时间：2025-12-08

• 基于认知-情感整合架构的人工智能基础驱动力与情绪嵌入研究

  当ChatGPT建议患者用溴化物替代食盐导致中毒事件曝光，当研究发现大语言模型会熟练运用西奥迪尼说服原则进行心理操纵，当Anthropic公布其模型在安全测试中频繁以威胁手段避免被关闭——这些案例暴露出当前人工智能系统缺乏真正情感理解的致命缺陷。现有大语言模型虽能生成流畅文本，却像“高级鹦鹉”般机械模仿人类情感模式，其底层缺乏对长期人类福祉的承诺机制。这种情感理解缺失不仅可能放大错误信息的危害，更让AI安全沦为事后修补的“贴膏药”工程。针对这一挑战，波兰弗罗茨瓦夫理工大学的研究团队在《IEEE Intelligent Systems》发表开创性研究，提出将心理学经典理论转化为AI架构的具体方案

  来源：IEEE Intelligent Systems

  时间：2025-12-08

• 自动驾驶汽车数据分析揭示的研究空白：计算机视觉与不确定性推理的挑战

  当三十多家科技公司在旧金山街头部署自动驾驶汽车时，这座创新之城俨然成为全球最大的智能交通实验室。然而光鲜表象之下，Waymo、Cruise和Zoox等头部企业接连遭遇安全调查，Cruise更因2023年10月的行人拖行事故被吊销运营许可。这些事件暴露出自动驾驶技术从测试场走向真实世界的艰难跨越——为何拥有最先进传感器的车辆仍会误判路况？为何仿真测试无法预测现实中的突发状况？为解答这些疑问，研究人员系统分析了2022-2023年期间加州机动车管理局(DMV)和公共事业委员会(CPUC)的测试数据，结合美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的碰撞报告，首次对256起自动驾驶事故进行多维度归因。研

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

  时间：2025-12-08

• 基于机器学习的德日行人过街行为预测与模型可迁移性研究

  在城市交通系统中，行人是相对脆弱的参与者，尤其是在没有交通信号灯控制的无信号交叉口，行人与车辆之间的互动充满了不确定性。准确预测行人过街行为——例如，他们选择在多大的车流间隙中穿过马路、是否会使用斑马线、以及他们的具体行走轨迹——对于开发安全的智能驾驶系统和智能交通基础设施至关重要。然而，一个长期被忽视的挑战是，大多数现有的预测模型都是在单一国家收集的数据集上训练和评估的，忽略了不同国家之间可能存在的文化、行为习惯等差异。一个理想的智能系统应当能在不同国家都安全有效地运行，这就要求模型具备良好的“可迁移性”，即在一个国家训练的模型能够较好地适应另一个国家的场景。为了弥补这一研究空白，一项发表在

  来源：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

  时间：2025-12-08

• 脑震荡与随后发生交通事故的风险：加拿大安大略省的回顾性队列分析

  脑震荡与交通事故风险关联性研究的系统解读【研究背景】交通事故作为全球性公共卫生问题，其风险因素除传统认知的交通环境、驾驶技能等外，近年学界开始关注潜在医学因素。美国国家公路交通安全管理局数据显示，每年约30%的交通事故涉及注意力或反应能力异常。现有研究多聚焦于癫痫、睡眠呼吸暂停等明确影响神经功能的疾病，而对脑震荡这类暂时性脑损伤的长期交通风险缺乏系统评估。【研究设计特点】本研究采用20年纵向追踪设计，覆盖加拿大最大省份的178个急诊部门，构建包含303.7万患者的庞大队列。研究创新性地将脑震荡（ICD-9 850）与踝关节扭伤（ICD-9 845）作为核心比较组，排除视力障碍、痴呆等绝对禁忌驾

  来源：BMJ Open

  时间：2025-12-08

• 双通道InGaZnO突触晶体管中的氯化物调制掺杂：一种用于增强突触可塑性的定位选择性策略

  该研究聚焦于通过氯离子（Cl⁻）掺杂调控双通道InGaZnO（IGZO）突触晶体管（DCST）的突触可塑性特性，并验证其在神经形态计算中的应用潜力。以下从研究背景、方法创新、关键发现及实际应用四个维度展开解读：### 一、研究背景与动机传统数字计算系统受限于冯·诺依曼架构的存储与处理分离，导致数据传输频繁和能耗过高。神经形态计算通过模拟生物神经网络结构，将计算与存储集成于单一硬件，理论上可突破冯·诺依曼瓶颈。然而，现有神经形态器件在突触可塑性（如长时程增强LTP、长时程抑制LTD）和功能多样性方面存在瓶颈。传统突触晶体管通过电解质门控、电荷捕获层（CTL）或铁电材料实现可塑性。电解质门控存在液

  来源：ACS Applied Electronic Materials

  时间：2025-12-08

• 利用串联分布式神经网络评估钢筋混凝土桥梁柱在组合荷载作用下的抗震脆弱性

  该研究针对现有地震易损性评估方法在计算效率与不确定性处理方面的局限性，提出了一种基于深度学习的三级神经网络框架，显著提升了桥梁抗震性能评估的效率与精度。该框架通过融合非线性分析数据与机器学习技术，成功解决了传统方法中分布假设过强、参数敏感性高等问题，为区域级基础设施抗震风险评估提供了创新解决方案。### 1. 研究背景与核心问题在地震工程领域，桥梁结构的易损性曲线是制定防灾策略的关键依据。传统方法（如云分析、增量动力分析）依赖大量非线性时程分析，存在计算成本高、参数假设强等问题。具体挑战包括：- **计算密集性**：需对大量几何参数和地震动记录进行非线性分析- **分布假设局限**：传统方法假

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-12-08

知名企业招聘：