• 压力导致的感官欲望和食物食欲的变化

  （以下为符合要求的完整解读，全文约2200词）压力状态下感官渴望与食欲的性别差异及情绪调节机制研究一、核心发现1.急性压力显著增强对辛辣、油腻和酥脆质感的渴望，同时抑制湿润度的偏好。这种感官偏好的改变与能量密度摄入存在显著差异，压力未直接影响对甜食的渴望。2.性别差异呈现双轨特征：男性更易出现压力相关的辛辣渴望，而女性在压力下对油腻的偏好增强程度更大。这种性别分异现象与下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）的应激激素分泌模式存在关联。3.情绪进食倾向具有调节作用：具有情绪性进食特质的个体在压力下对辛辣食物的渴望增强程度达1.8倍。这种调节效应在男性群体中更为显著，形成性别与情绪特质的交互作用模式。

  来源：Food Policy

  时间：2025-12-06

• 利用卷积神经网络从滑移变形和同震变形数据中预测海啸强度

  本研究针对地震海啸预测中的关键挑战，提出了一种基于深度学习的创新解决方案。该方案通过结合二维卷积神经网络与全连接层，有效实现了对海啸强度指标（TIMs）的高精度预测，同时显著降低了计算成本。研究团队在智利中部四个沿海城市（维纳德尔马尔、瓦尔帕雷索、卡塔根纳和圣安东尼奥）的实证中，展示了该方法的可靠性和高效性。一、研究背景与问题提出当前地震海啸预测主要依赖数值模拟方法，如求解非线性浅水方程（NSWE）。这些方法存在两大核心问题：首先，计算复杂度高，单次模拟需数小时甚至数天，如Gibbons等（2020）对意大利卡塔尼亚的评估需13600 GPU小时；其次，观测数据稀缺导致模型训练困难。据统计，全

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-06

• 自适应三层卷积神经网络与极端梯度提升算法在脑部图像中用于脑肿瘤的预测与分割

  H.T. Basavaraju | N. Jayashree | C. Balarengadurai印度迈索尔Vidyavardhaka工程学院计算机应用系摘要脑肿瘤是存在于大脑区域中的异常组织，会阻碍大脑功能的正常运作。为了提供正确的治疗并确保健康，必须尽早检测和诊断脑肿瘤。磁共振成像（MRI）在识别脑肿瘤方面至关重要，因为它能提供大脑结构的详细和高分辨率图像。本研究采用了一种自适应的三层卷积神经网络架构和极端梯度提升（Extreme Gradient Boost）方法，用于预测和分割磁共振成像中的脑肿瘤。该自适应卷积神经网络能够分析并预测脑图像中肿瘤组织的存在。如果预测结果为阳性，则使用极

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-06

• 心灵本质量表（NOMS）：验证一个用于评估关于心灵与物质关系信念的八维量表

  ### 研究背景与问题提出人类对心灵与身体关系的理解渗透在哲学、心理学、神经科学等多个领域。传统研究多采用单一维度的二元论与物理主义对立框架（如Stanovich, 1989），但这种方法难以捕捉哲学立场的多样性。例如，物质二元论（Substance Dualism）与泛心论（Panpsychism）虽同属非还原论，却存在本体论差异；而交互论（Interactionism）与中性一元论（Neutral Monism）虽共享某些特征，但解释机制截然不同。现有量表如Mind-Body Relationship Scale（Riekki et al., 2013）虽有所改进，但仍存在维度重叠或遗漏关

  来源：Consciousness and Cognition

  时间：2025-12-06

• 在多种认知用户群体中，使用多浏览器虚拟现实技术对IntuNav进行以用户为中心的评估

  本研究围绕桌面虚拟现实（VR）系统IntuNav及其多浏览器虚拟环境（VE）的可用性、用户体验和认知表现展开分析，重点关注主流用户、老年人和神经多样性用户群体的差异。以下是核心发现与解读：### 一、系统设计与研究框架IntuNav采用标准鼠标作为交互设备，通过模拟人体运动控制虚拟相机视角，实现3D空间的无缝导航。该系统集成于Multi-Browser VE中，允许用户在统一的三维环境中并行访问九个浏览器窗口，适用于教育、医疗和生产力场景。研究采用混合方法，结合客观性能指标（5Q得分、任务时间、错误率、困惑度）和主观评估量表（SUS、IPQ、NASA-TLX）进行多维度分析。### 二、用户群

  来源：Computers in Human Behavior Reports

  时间：2025-12-06

• 是继续游戏，还是已经走得太远？问题游戏玩家与休闲游戏玩家在执行功能与隐性序列学习方面的差异

  该研究系统考察了游戏行为类型与认知功能的关联性，揭示了不同群体在执行功能及学习机制上的差异化表现。研究采用三组对照设计，通过标准化认知评估工具，结合行为经济学中的双系统理论框架，构建了具有创新性的分析模型。实验对象包含非玩家（NG）、娱乐玩家（RG）及游戏障碍风险群体（GDR），样本量达114人，运用双重筛选机制确保数据质量。在方法学层面，研究团队构建了复合型评估体系。执行功能评估包含六个核心指标：Go/No-Go任务测量抑制控制能力，Counting Span和Digit Span分别检测工作记忆的短期与长期存储效率，Card Sorting任务考察认知灵活性，1-back和2-back任务

  来源：Computers in Human Behavior

  时间：2025-12-06

• SteelQC-VGG：一种基于深度学习的质量控制系统，用于钢铁制造中自动化表面缺陷的识别与分类

  摘要钢铁产品中的缺陷会显著影响其质量、结构完整性和耐久性。为了实现工业4.0的目标，本研究开发了一种自动化系统，能够准确识别和分类钢铁表面的缺陷，从而提高整体的制造质量和效率。传统的手动缺陷分类过程效率低下且具有主观性，容易出错且耗时较长。通过解决这一实际工业难题，本研究重点采用了深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），来自动化和改进制造业的质量控制流程，这种技术在现实工业环境中具有广泛的应用潜力。本研究的主要目标是创建一个可靠的钢铁缺陷分类系统，并实现以下几个具体目标：通过几何变换（如旋转）来增强数据集，以提高模型的泛化能力；运用自适应阈值技术实现精确的缺陷定位；以及实现并评估多种深度学

  来源：JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING

  时间：2025-12-06

• 多物理场有限元分析中嵌套机器学习：闪速烧结过程的数字孪生构建与应用

  在先进陶瓷制造领域，闪速烧结(flash sintering)作为一种革命性技术，通过施加电场可在较低炉温和较短时间内实现快速致密化。然而，这一多物理场过程涉及电-热-力复杂耦合作用，材料在闪速烧结条件下表现出高度非线性行为，传统基于经验本构关系的有限元(FE)建模方法难以准确预测温度场和变形场。非均匀加热和电场分布导致的变形问题严重制约了该技术在精密陶瓷制造中的应用，亟需开发更精确的数值模拟方法。传统有限元分析虽能提供工程模拟的规范性见解，但与物理系统的实时运行状态存在脱节。数字孪生(digital twin)概念的出现为弥补这一差距提供了方向，其通过集成数值模拟、实时传感器数据和机器学习技

  来源：JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING

  时间：2025-12-06

• 通过从熔池表面形态中获取的物理信息进行实时穿透深度预测，应用于激光填充丝焊接过程

  摘要焊接过程中的组装误差和热变形凸显了实时监测焊缝穿透深度的必要性。尽管深度学习方法具有巨大的潜力，但标记训练数据的稀缺限制了其在工业环境中的应用。为了解决这些限制，本研究提出了一种新颖的、基于物理知识的神经网络架构，该架构旨在利用有限的数据集实现焊缝穿透深度的实时预测。该模型利用熔池图像序列来定量推断多个与热相关的变量，包括穿透深度变化、有效热扩散率、热导率、激光能量吸收率和热源分布半径。这些推断出的参数被纳入分析热传递模型中，以保持必要的物理一致性，从而实现精确的穿透深度预测。这种混合架构既能提取空间特征，又能模拟时间动态，明确表示熔池的关键孔演变过程，同时隐式捕捉熔池流体的行为。具有物理

  来源：JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING

  时间：2025-12-06

• 贝叶斯推断揭示了忆阻神经元模型中的隐藏动态，以及从确定性稳定性到随机变异性的转变过程

  这篇研究聚焦于结合记忆和非线性特性的膜电阻神经元模型，通过贝叶斯推理和随机分析探索了生物神经元动态的复杂机制。研究团队以人工神经元的膜电位变化为切入点，构建了包含磁通控制忆阻元件的非线性电路模型，并运用统计方法揭示了确定性模型与随机系统在行为表现上的本质差异。在模型构建方面，研究采用电路设计原理将磁通控制忆阻器（MFCM）与非线性电阻、电容串联，形成具有动态适应能力的神经元模型。通过无量纲化处理，将原方程组转化为更易分析的二维微分方程系统。这种建模方法既保留了神经元的非线性动力学特征，又通过物理电路实现了生物膜电位记忆效应的模拟。特别值得关注的是，模型参数经过归一化处理，使得不同物理量纲的参数

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-12-06

• 双指协同运动未显示出双手在功能上的不对称性

  ### 中文解读：双任务中优势与非优势手运动协同性的神经机制研究#### 1. 研究背景与核心问题人类双手在复杂操作中表现出高度协调性，但关于优势手（DOT）与非优势手（NDOT）在运动控制策略上的差异仍存在争议。动态主导假说（DDH）提出，DOT手擅长动态、高精度操作（如拧螺丝），而NDOT手专注于稳定抓握。然而，这一假说在手指等远端运动中的适用性尚未明确。本研究通过分析双任务中DOT与NDOT手的运动协同模式，探讨中枢神经系统（CNS）对双手的调控机制。#### 2. 实验设计与数据采集研究采用16名右利手受试者，设计两个实验阶段：第一阶段DOT手执行操作（如拧盖子），NDOT手保持稳定；

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-12-06

• 百慕大草的无化学处理用于生物乙醇生产：通过响应面方法、遗传算法和人工神经网络实现C5/C6糖类同时利用的混合优化

  本研究针对 lignocellulosic biomass（LCB）转化为生物乙醇过程中存在的两大技术瓶颈展开系统性创新：首先，通过微波辅助深熔溶剂（MW-DES）预处理技术突破传统化学预处理对环境造成污染的局限，其次，采用协同发酵策略提升糖类转化效率。研究以丰产且易获取的百慕大草（Cynodon dactylon）为原料，通过钾盐基深熔溶剂结合微波辐照实现木质素高效降解，同步保持纤维素活性结构。预处理阶段创新性地引入微波辅助技术，使溶剂体系快速渗透到细胞壁深层，在避免高温破坏纤维素的同时，显著降低预处理能耗达35%以上。这一绿色预处理技术成功解决了木质素屏障问题，使纤维素酶解效率提升至传统化

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-12-06

• 综述：睡眠剥夺的代际影响：对母亲和后代健康的行为及表观遗传学意义

  孕期慢性睡眠剥夺对母婴健康及子代发展的跨代际影响机制研究摘要部分系统阐述了慢性睡眠剥夺（CSD）在孕期对母婴双方的复合型影响。研究发现，孕期睡眠障碍不仅加剧母体焦虑、抑郁等心理症状，更通过表观遗传调控机制影响子代神经发育。具体表现为：母体睡眠剥夺导致下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴持续激活，引发皮质醇水平异常波动，这种代谢压力通过DNA甲基化转移和组蛋白修饰等分子机制，在生殖细胞中形成遗传印记。子代在胚胎期暴露于睡眠剥夺环境后，可能出现认知功能受损（海马体体积缩小）、情绪调节异常（杏仁核过度活跃）以及神经炎症反应加剧等问题。值得注意的是，雄性后代对睡眠剥夺的敏感性显著高于雌性，这可能与Y染色体

  来源：Physiotherapy

  时间：2025-12-06

• 急性运动对隐性感觉运动适应的影响

  本研究聚焦于急性有氧运动对隐式运动适应的影响机制。研究团队通过创新性实验设计，采用双盲对照的预-后实验模式，首次系统性地揭示了运动干预对无意识神经可塑性的特异性调节作用。一、研究背景与理论框架传感器运动适应作为神经可塑性重要表征，其形成机制存在显性与隐性双通道理论。显性适应依赖前额叶皮层的认知调控，而隐性适应则与小脑 Purkinje 细胞介导的预测误差更新机制密切相关。已有研究证实运动可通过增强神经递质活性、改善脑血流灌注等途径促进认知功能，但对隐式适应的特异性影响尚未明确。二、实验设计与技术创新研究采用三阶段交叉设计：首先进行梯度负荷运动测试确定个体最大心率，建立个性化运动处方；随后实施双

  来源：Physiotherapy

  时间：2025-12-06

• 通过多目标粒子群优化算法对用于微结构光纤虚拟制造的绘制参数进行逆向优化

  微结构光纤（MOFs）的优化制造方法研究微结构光纤作为新一代光纤材料，因其低非线性、低损耗等优异特性，在光通信、传感、非线性光学等领域展现出重要应用价值。当前光纤制造面临的主要挑战在于传统参数优化方法的低效性。传统工艺需要通过反复实验调整温度、拉伸速度、冷却压力等关键参数，导致研发周期长、材料浪费严重。针对这一技术瓶颈，研究团队创新性地引入多目标粒子群优化算法（MOPSO），建立从目标光纤结构到制造参数的逆向映射模型，显著提升光纤制造的效率和精度。在光纤制造工艺中，预形件的制备技术已相对成熟，但热拉过程中的参数调控仍是核心难点。实验数据显示，常规工艺通过试错法调整参数组合，单根光纤试制周期可达

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2025-12-06

• 促进关于物质使用障碍和避孕措施的文化安全对话，为神经多样性和神经典型人群提供包容性的护理

  这篇学术文章聚焦于护理人员在提供包容性生殖健康护理服务中的关键作用，特别是在涉及神经多样性人群（如胎儿酒精谱系障碍患者）的敏感话题沟通上。研究团队通过整合文化安全模型、母婴护理框架及循证实践指南，系统性地提出改善沟通效能的实践路径。### 核心问题与现状分析当前临床实践中存在多重障碍：首先，美国14%的孕妇存在酒精暴露风险，但实际就诊中近半数孕妇未主动披露酒精使用情况（CDC,2024），反映出筛查机制的有效性不足；其次，医护人员对神经多样性人群的特殊需求认知存在偏差，62%的护理调查显示医护人员对FASD患者存在刻板印象（Harding et al.,2023）；再者，临床沟通时间不足（日均

  来源：Nursing for Women's Health

  时间：2025-12-06

• 在腰椎侧向椎间融合（LLIF）手术过程中，由于体位改变导致下行腿部坐骨神经感觉和运动诱发电位减弱

  多模态术中神经监测在LLIF手术中的新观察及临床意义背景与临床需求 lateral lumbar interbody fusion（LLIF）作为脊柱融合手术的重要术式，其神经保护机制备受关注。该手术采用经腹膜外入路，需在骨盆区域进行操作，存在对坐骨神经及周围结构的潜在风险。当前临床实践普遍采用术中神经监测（IONM）系统，通过监测股外侧丛、胫神经及腓肠肌等关键神经电生理信号，及时识别术中神经损伤风险。研究团队通过系统性回顾发现，床体折叠操作可能引发特定神经分布的电生理异常。这种非典型性神经监测警报尚未被充分认识，本研究旨在阐明其发生机制及临床处理策略。研究方法与样本特征研究纳入2019-20

  来源：North American Spine Society Journal (NASSJ)

  时间：2025-12-06

• 象征性叙事与具身自我：探索神经多样性青少年的身份认同与情感表达

  ### 神经多样性青年人的象征性自我构建：叙事-视觉工作坊的跨学科探索#### 一、研究背景与核心问题当前针对神经多样性群体的研究多聚焦于行为调节或功能自主性提升，却忽视了他们在亲密关系、自我认知和身份叙事等深层维度的发展需求。本文通过六次叙事-视觉工作坊，以12名18-40岁神经多样性青年（涵盖精神疾病、智力障碍和自闭症）为研究对象，探讨他们如何通过图像符号和非语言表达重构自我身份。研究发现，象征性叙事通过三个关键维度——自我构建、他者关系、时间性成长——形成动态的神经多样性主体性模型，挑战了传统发展心理学对连贯性和线性进化的强调。#### 二、理论框架与方法创新研究整合了身体理论（强调感官

  来源：New Ideas in Psychology

  时间：2025-12-06

• 通过扰动图对比学习和SpectralNet增强的联邦异构图神经网络，用于隐私保护的推荐系统

  联邦学习框架下的异构信息网络推荐系统优化研究在数据隐私保护与推荐性能提升的双重需求驱动下，当前联邦推荐系统面临两个核心挑战：一是传统方法过度依赖用户-物品交互数据，难以充分挖掘异构信息网络中的高阶语义特征；二是分布式环境下数据稀疏性加剧冷启动问题，同时隐私保护机制容易引入噪声干扰，导致语义信息退化。针对上述问题，研究者提出基于联邦学习的异构信息网络对比学习框架（FedHGCL），通过构建隐私保护与语义恢复的协同机制，在保障用户高阶行为模式隐私的同时，有效提升推荐系统的语义建模能力。异构信息网络（HIN）因其多维实体关系和复杂交互模式，为解决传统推荐系统的数据稀疏性问题提供了新思路。现有HIN推

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-06

• ERN：一种用于图像超分辨率扩散模型的边缘重构网络

  图表示学习是复杂网络分析的核心技术，其核心目标在于通过数学建模将异构网络中的节点与关系转化为低维可嵌入向量，从而为下游任务提供有效表征。当前主流方法如GCN和GAT主要依赖监督学习范式，这种传统路径存在双重瓶颈：一方面需要大规模人工标注数据，而真实场景中高质量标注数据获取成本高昂且效率低下；另一方面现有自监督方法在处理图结构信息时存在关键缺陷，表现为特征解耦或结构感知不足。传统图神经网络架构在信息聚合机制上存在显著局限。以GCN为代表的局部聚合方法仅关注直接邻域，无法有效捕捉多跳关联信息。尽管部分研究尝试通过多层堆叠缓解这一问题，但垂直堆叠结构容易导致梯度衰减和特征退化。这种信息处理方式的局限

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-06

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