• 七种灵长类端粒到端粒基因组中串联重复序列的演化动态与功能解析

  串联重复序列(TRs)作为基因组中普遍存在的高多态性低复杂度区域，其长度变异（尤其是短串联重复STRs）与基因表达调控、基因组三维结构等关键生物学过程密切相关。人类某些STR位点的异常扩展已被证实与神经退行性疾病存在关联。然而传统参考基因组存在的缺口严重阻碍了TRs的系统研究。随着高通量测序技术的突破，研究者首次获得包括人类在内的7种灵长类完整T2T（telomere-to-telomere）基因组数据。分析显示：1-100核苷酸(nt)基序的TRs在灵长类大型基因组中占比达3.5%-6.9%，其中大猩猩呈现最高分布密度（每兆碱基含69千碱基TR序列）。值得注意的是，大基序尺寸TRs不仅广泛存

  来源：Journal of Genetics

  时间：2025-06-10

• 深度学习耦合水-汽-热多物理过程的非饱和带水通量预测模型创新研究

  土壤中的水究竟如何运动？这个看似简单的问题却困扰了水文科学家数十年。非饱和带——地表与地下水之间的关键过渡区，如同地球的"呼吸膜"，控制着降水入渗、蒸发蒸腾和地下水补给等核心水文过程。然而，传统预测方法正面临双重困境：基于物理机制的数值模型需要精确参数化复杂的水-汽-热耦合过程，而纯数据驱动的AI模型又像"黑箱"般缺乏物理可解释性。更棘手的是，实际环境中土壤水分运动同时受水力梯度、温度梯度驱动，还涉及液态水与气态水的相变过程，这使得经典Richard方程难以完整描述其动力学特征。针对这一挑战，中国自然资源部地质调查局联合长安大学的研究团队在《Journal of Hydrology》发表创新成

  来源：Journal of Hydrology

  时间：2025-06-10

• 量子神经网络在可再生能源微电网能量管理中的应用：集成电动汽车与电池储能系统的优化策略

  随着全球能源结构向可再生能源转型，微电网（Microgrid, MG）因其灵活性和可持续性成为研究热点。然而，电动汽车（Electric Vehicle, EV）、储能系统（Energy Storage System, ESS）和可再生能源（Renewable Energy Source, RES）的集成，使得微电网能量管理（Energy Management, EM）面临高维度、动态性和不确定性等挑战。传统方法如经典神经网络（Classical Neural Network, CNN）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）虽有一定效果，但受限于计算效率和可扩展性。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-06-10

• U型管相变材料太阳能集热器热性能的机器学习建模与实验研究：提升光热转换效率的创新路径

  在全球能源转型背景下，太阳能热利用技术面临效率提升瓶颈。传统U型管真空管集热器(UETC)虽具有真空绝热、被动追光等优势，但其热性能受流动速率、太阳辐照度等多因素非线性耦合影响，现有数学模型难以精准预测。更棘手的是，相变材料(PCM)的引入虽能提升储热能力，却加剧了系统热力学行为的复杂性。如何突破传统实验分析的局限性，建立高精度预测模型，成为优化集热器设计的关键科学问题。针对这一挑战，国内研究人员开展了开创性研究。团队通过三组差异化设计的UETC系统（Set-A基础型、Set-B PCM复合型、Set-C金属网-PCM混合型），在13/10/7 LPH变流量条件下采集多维度运行数据。创新性地引

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2025-06-10

• 探究人工智能模型在催化领域的泛化能力：从特定问题模型到统一模型的跨数据集评估

  在化工、能源和医药领域，催化剂如同化学反应中的"魔术师"，能大幅加速反应进程。然而，寻找理想催化剂犹如大海捞针——传统密度泛函理论(DFT)计算虽能精确预测吸附能(Eads)，但单次计算就需消耗数百CPU小时。更棘手的是，吸附强度与反应速率呈"火山型"关系：太强会导致催化剂中毒，太弱则无法引发反应。虽然机器学习(ML)近年展现出替代DFT的潜力，但模型泛化能力始终是瓶颈：特定吸附物种(如CO或OH)训练的模型，能否预测其他物种？统一模型能否跨越不同数据集？美国国家标准与技术研究院(NIST)等机构的研究团队在《Journal of Catalysis》发表论文，通过系统评估12种催化剂数据集上

  来源：Journal of Catalysis

  时间：2025-06-10

• 广泛性焦虑障碍老年患者左海马体积与言语记忆的关联受诊断状态调节：神经认知特征的新发现

  研究背景与意义焦虑障碍是全球最常见的精神健康问题之一，其中广泛性焦虑障碍（GAD）在老年群体中尤为突出，表现为过度担忧和认知功能受损。既往研究表明，言语记忆障碍与海马功能障碍相关，而皮质醇和脑源性神经营养因子（BDNF）对海马完整性至关重要。然而，关于老年GAD患者海马体积与言语记忆关系的研究有限且结论不一。更值得注意的是，海马左右半球可能分别对应言语和空间记忆功能，但这一假设在老年GAD群体中尚未明确验证。研究设计与方法挪威Solli District Psychiatric Hospital的研究团队开展了一项横断面研究，纳入49名GAD患者（平均年龄65.82岁）和49名健康对照（平均年

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-06-10

• 童年性虐待所致复杂性创伤女性的共情缺陷：情绪与认知同步性研究

  在心理健康领域，童年性虐待(CSA)就像一颗深埋的定时炸弹，其破坏性影响往往在受害者成年后才全面爆发。这种早期创伤特别容易导致复杂性创伤后应激障碍(CPTSD)，患者不仅会出现典型的闪回、噩梦等症状，更会表现出持久的人际关系障碍——他们既渴望亲密又害怕受伤，常常陷入"想要靠近却总是伤害"的矛盾困境。这种人际困境背后，可能隐藏着共情能力的特异性损伤，但具体损伤模式至今仍是未解之谜。以色列Be'er Ya'akov医院"By Your Side"部门的研究团队决心揭开这个谜团。他们注意到，共情作为人际关系的"黏合剂"，包含两个关键维度：情绪共情(emotional empathy)让我们"感同身受

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-06-10

• 青少年抑郁症患者杏仁核亚区动态功能连接的异常变化及其临床意义

  抑郁症如同笼罩在青少年成长道路上的阴云，全球约34%的青少年面临患病风险，其中1.7%-3.9%已发展为临床抑郁症。这一疾病不仅导致情绪低落和认知衰退，更可能引发成年期的严重心理问题。尽管既往研究指出杏仁核在情绪处理中的核心作用，但多数将其视为单一结构，忽略了其亚区的功能异质性。事实上，外侧杏仁核（LA）如同"恐惧警报器"，负责评估感官输入的情绪信号；而内侧杏仁核（MeA）则像"社交调节器"，参与压力反应和社会行为。青少年特有的神经可塑性使得这些脑区的异常更易引发抑郁症状，但相关动态神经机制仍是未解之谜。苏州广济医院的研究团队在《Journal of Affective Disorders》发

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-06-10

• 急性缺血性脑卒中早期Th1-Th2细胞因子失衡对3个月后卒中后抑郁的预测价值

  卒中后抑郁(PSD)作为急性缺血性脑卒中(AIS)最常见的神经精神并发症，如同一把悬在康复之路上的"达摩克利斯之剑"——全球约11%-41%的卒中幸存者受其困扰，其中近九成病例在卒中后3个月内发作。这些患者往往表现出治疗依从性差、主动性丧失等特征，最终导致死亡率攀升。尽管既往研究揭示了神经生物学机制(如HPA轴紊乱、神经营养因子缺乏)与心理社会因素的双重作用，但免疫系统在这场"脑-免疫-情绪"三角关系中扮演的角色仍存在大量未解之谜。苏州大学附属苏州医院团队在《Journal of Affective Disorders》发表的研究，犹如为这场复杂对话投下一束关键光源。研究人员前瞻性纳入119例

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-06-10

• 阿尔茨海默病、路易体痴呆和轻度认知障碍中精神病性症状、激越和情感障碍的神经影像学关联研究

  论文解读：在老龄化社会背景下，神经退行性疾病伴随的神经精神症状(NPS)已成为临床管理的重大挑战。阿尔茨海默病(AD)和路易体痴呆(DLB)患者中，高达90%会出现幻觉、激越或抑郁等症状，不仅加速认知衰退，更使照料者负担倍增。尽管国际老年精神病学会(IPA)已重新定义激越和精神病性症状的诊疗标准，但不同疾病背景下这些症状的神经机制仍存在显著知识空白。尤其值得注意的是，DLB患者早期出现的鲜明视幻觉与AD患者的被害妄想可能涉及完全不同的脑网络，而传统研究多聚焦单一症状或疾病，缺乏系统性比较。为解决这一难题，来自日本多家医疗机构的研究团队开展了这项迄今最大规模的多中心神经影像研究。通过分析529例

  来源：International Psychogeriatrics

  时间：2025-06-10

• 焦虑抑郁共病表型与认知功能下降及轻度认知障碍的关联：拉丁裔人群神经认知老化研究

  随着全球老龄化加剧，认知障碍已成为重大公共卫生挑战。在拉丁裔人群中，焦虑和抑郁症状常如影随形，形成独特的"焦虑抑郁共病"(anxious-depression)表型。这种心理困扰的"双重打击"是否会加速大脑老化？既往研究多在白人群体中开展，且结论矛盾——有的显示焦虑可能通过应激反应损伤海马体，有的却发现适度焦虑反而增强认知。更关键的是，这两种症状的协同效应如何影响拉丁裔人群的认知轨迹？这个问题犹如悬在研究者心头的达摩克利斯之剑，因为拉丁裔不仅是美国增长最快的少数族裔，其糖尿病、高血压等高发疾病更可能放大心理因素对大脑的伤害。为解开这个谜团，来自美国多所顶尖机构的研究团队利用"拉丁裔社区健康研究

  来源：International Psychogeriatrics

  时间：2025-06-10

• 深度学习驱动的RADARSAT星座任务紧凑极化SAR数据在火烧迹地制图中的应用与性能优化

  野火监测正成为全球气候变化背景下的重大挑战。近年来，加拿大等地区野火频发，2023年创纪录地烧毁1850万公顷林地。传统光学卫星如Sentinel-2和Landsat虽广泛应用，但云层和烟雾严重阻碍观测效果。合成孔径雷达(SAR)因其穿透云层的优势成为替代方案，但现有研究多集中于双极化或全极化数据，对RADARSAT星座任务(RCM)紧凑极化(compact-pol)SAR数据的应用探索仍属空白。瑞典皇家理工学院的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》发表研究，首次系统评估了RCM

  来源：International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation

  时间：2025-06-10

• 早期母婴肌肤接触(SSC)对婴儿行为发育的影响机制及干预策略研究

  在人类发育的初始阶段，触觉可能是最被低估却又至关重要的感官体验。20世纪Harlow的恒河猴实验首次震撼性地证明：幼猴宁愿选择能提供触觉安慰的绒布假母，也不选择仅提供食物的铁丝假母。这一发现为人类婴儿触觉研究埋下伏笔，但直到21世纪初，对罗马尼亚孤儿院儿童的研究才真正敲响警钟——那些缺乏充分身体接触的儿童，即使后期被收养，仍持续表现出认知缺陷和情绪障碍。这些触觉剥夺的悲剧案例与当代育儿实践中逐渐减少的身体接触形成尖锐对比，特别是在电子设备泛滥的今天，婴儿被动接受屏幕刺激的时间正挤压着宝贵的亲子互动机会。为系统阐明早期触觉接触的发育意义，研究人员在《Infant Behavior and Dev

  来源：Infant Behavior and Development

  时间：2025-06-10

• FastClothGNN：基于图神经网络消息传递优化的实时布料模拟加速方法

  在虚拟试衣和数字时尚领域，实时布料模拟一直是计算机图形学的重大挑战。传统物理模拟方法虽然能产生逼真效果，但计算成本高昂；而现有学习型方法又面临内存需求大、推理速度慢等瓶颈，特别是处理宽松服装时表现欠佳。这些限制严重阻碍了虚拟现实(VR)应用中沉浸式交互体验的实现。针对这一技术难题，国内研究人员在《Graphical Models》发表论文，提出名为FastClothGNN的创新算法。该研究通过动态子图采样和消息精简两大核心技术，优化了图神经网络(GNN)中的消息传递机制。具体采用21步消息传递架构，结合多层感知机(MLP)和随机邻居采样策略，并创新性地将物理模拟的隐式欧拉方程转化为自监督损失函

  来源：Graphical Models

  时间：2025-06-10

• 耦合神经网络的有限时间二分同步：非周期间歇与脉冲控制的混合策略

  在智能电网、社交网络等复杂系统中，耦合神经网络(CNNs)的协同控制一直是研究热点。然而，现有研究多局限于无符号图（仅含合作连接），而现实网络常同时存在合作与竞争关系（如政治联盟、生态竞争），这类"爱恨交织"的网络需用符号图(signed graph)描述，其同步表现为节点分裂为两个对立阵营的二分同步(bipartite synchronization)。更棘手的是，传统渐近同步无法满足工程实践对快速收敛的需求，而现有有限时间控制方案又面临连续控制成本高、通信负担重等瓶颈。针对上述挑战，中国某高校团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，创新性地将非周

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-10

• 基于图神经网络（GNN）的社交媒体情感分析与多模态时间序列模型融合提升股票市场预测精度研究

  股票市场预测历来是金融与人工智能交叉领域的研究热点。传统方法如ARIMA模型仅依赖历史价格数据，而Drakopoulou等学者指出，市场波动本质上受投资者情绪与公司基本面双重驱动。随着社交媒体的爆发式增长，Twitter等平台的海量非结构化数据为情绪分析提供了新维度，但Wu等研究者发现其中存在账户影响力差异、虚假信息等干扰因素。更棘手的是，现有深度学习模型虽能提升预测准确率，但Sharpe等学者强调，在考虑交易成本后，预测精度与实际收益往往存在鸿沟。为突破这些瓶颈，研究人员开展了基于图神经网络（GNN）的跨模态预测系统研究。该团队创新性地将社交账户关系网络建模为有向图，通过图卷积网络（GCN）

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-10

• BAv2桥接注意力机制：深度神经网络中跨层协同优化的突破性进展

  在计算机视觉领域，卷积神经网络(ConvNets)和视觉Transformer的蓬勃发展始终伴随着对特征表达能力的追求。尽管通道注意力机制如SENet(Squeeze-and-Excitation Network)通过建模通道间依赖关系取得了显著成效，但现有方法存在一个关键缺陷：它们往往孤立地在单个卷积层上构建注意力模块，忽视了深度网络中不同层级特征间潜在的协同效应。这种"信息孤岛"现象导致模型难以充分挖掘跨层特征的互补价值，成为制约性能进一步提升的瓶颈。针对这一挑战，研究人员开展了一项创新性研究，提出桥接注意力(Bridge Attention)的全新范式。该工作首先系统分析了传统通道注意力

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-06-10

• 机器学习赋能水培农业：基于生长预测与异常检测的巴达维亚生菜精准栽培研究

  传统农业面临资源浪费和生态压力，而水培技术虽能实现无土栽培，却因环境参数（如pH、电导率EC、水温WT）动态变化导致生长调控困难。巴达维亚生菜作为高经济价值作物，其水培过程需精准监控，但现有技术缺乏实时数据分析能力。为此，Plug ‘n’ Grow支持的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，提出机器学习（ML）驱动的水培优化方案。研究采用三组对照实验，分别调控WT、EC和pH，通过ReNile环境监测系统和定制摄像头采集数据。关键技术包括：1）传感器数据标准化与K-means聚类（91%精度）；2）图像特征

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-10

• 风速建模新范式：一种兼具高效性、鲁棒性与高泛化能力的创新模型

  风速预测一直是气象学和工程应用领域的重大挑战。从风力发电机组优化到极端天气预警，精准的风速模型直接影响着数万亿规模的基础设施安全和清洁能源效率。然而传统方法面临两难困境：基于物理定律的数值天气预报(NWP)需要超级计算机支持，而依赖历史数据的机器学习模型在遭遇异常气候时频频失效。这种矛盾在气候变化加剧的背景下愈发凸显，2023年波斯湾地区因风速预测偏差导致的离岸风电事故直接经济损失达3.2亿美元。《Engineering Applications of Artificial Intelligence》最新刊载的研究提出突破性解决方案。研究团队开发的新型建模框架巧妙融合空间拓扑特征提取与智能数据

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-10

• 基于模糊逻辑的文本增强技术提升印度语系统计机器翻译性能

  在全球化数字时代，语言技术的不平衡发展正加剧着"语言鸿沟"——全球7000种语言中仅有6%获得充分研究，而印度语系等形态复杂语言在机器翻译领域长期面临数据稀缺、形态变异和领域术语三大瓶颈。传统神经机器翻译(NMT)虽在资源丰富语言中表现优异，但对Kinnauri-Pahari(kjo)等濒危语言，统计机器翻译(SMT)仍展现出特殊优势。这种技术选择困境背后，是低资源语言(LRL)普遍存在的"数据饥渴"现象：有限的平行语料难以覆盖复杂的形态变化，导致翻译系统频繁遭遇词汇表外(OOV)问题。针对这一挑战，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-06-10

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