• L-Sort：基于中值检测与定位聚类的高效能神经锋电位分类芯片设计

  随着神经科学研究的深入，大规模单神经元活动记录成为理解大脑功能的关键。现代高密度神经探针（如Neuropixels）已能在数百个微间距电极上同步记录神经信号，但海量数据对实时处理提出了严峻挑战。传统的锋电位分类方法依赖形态学特征提取，需存储完整波形数据，导致硬件资源消耗大，难以满足植入式设备对功耗和面积的苛刻要求。此外，动态阈值检测中常用的中值计算方法存在O(n2)的时间复杂度，进一步限制了硬件效率的提升。为此，爱丁堡大学电子前沿中心的Han等人在《IEEE Open Journal of Circuits and Systems》发表研究，提出了一种名为L-Sort的新型芯片锋电位分类方案。

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 基于纳米尺度侧接触场效应二极管技术的超低功耗高速集成发放神经元电路及其随机行为研究

  在人工智能应用爆炸式发展的今天，传统计算架构正面临严峻的能效挑战。冯·诺依曼架构将处理器与内存分离的设计，导致数据在两者间频繁迁移，形成著名的"冯·诺依曼瓶颈"，极大限制了计算效率。与此同时，人脑仅需约20瓦功率即可完成复杂认知任务，这种高效并行处理模式激发了神经形态计算的研究热潮。作为实现类脑计算的关键组件，人工神经元电路的性能直接决定整个系统的效能。然而，现有神经元设计大多聚焦于确定性运算，忽略了生物神经元中普遍存在的随机特性——这种随机性恰恰是大脑实现概率推理、增强学习等高级功能的重要基础。在此背景下，美国俄克拉荷马大学的研究团队在《IEEE Open Journal of Circui

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 面向边缘与物联网应用的自适应小面积低功耗神经学习单元(NLU)设计与实现

  随着人工智能技术向边缘端延伸，设备端的持续学习能力成为实现自适应智能的关键。然而，边缘设备受限于有限的内存和算力，传统基于云端的训练模式难以满足实时性、隐私保护和弱网络环境下的需求。现有硬件加速方案往往面临两难困境：专用架构缺乏灵活性，通用方案又难以兼顾能效。特别是在线学习场景下，小批量或单样本训练使得向量/矩阵运算、元素级操作等多样化计算需求凸显，这对硬件设计提出了更严峻的挑战。针对这一难题，德累斯顿工业大学的研究团队在《IEEE Open Journal of Circuits and Systems》上提出了一种创新性的神经学习单元(NLU)架构。该研究通过分析多层感知机(MLP)、门控

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 端到端神经视频压缩技术综述：突破传统编码瓶颈的新范式

  随着数字视频在全球数据流量中占比突破40%，传统混合视频编码框架正面临严峻挑战。尽管H.266/VVC标准相比前代实现了约40%的码率节省，但其编码时间达到AV1的27-174倍，复杂的专利池更阻碍了产业落地。当手工优化的算法逼近性能极限时，深度神经网络（DNN）凭借强大的非线性表示能力，为视频压缩技术带来了革命性突破。IEEE Open Journal of Circuits and Systems最新发表的综述论文《End-to-End Neural Video Compression: A Review》系统梳理了端到端神经视频压缩（NVC）的技术脉络。由巴西联邦大学研究团队领衔的这项研

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 基于65纳米CMOS工艺的浮栅晶体管Verilog-A建模与分析及其在可重构SoC中的优化应用

  在当今半导体技术飞速发展的时代，浮栅晶体管（Floating-Gate Transistors）作为一类特殊的非易失性存储器件，因其能够在标准CMOS工艺中实现模拟信号的长期存储而备受关注。这类器件在可重构系统芯片（SoCs）、可编程模拟结构、模拟神经网络和混合信号神经形态电路等领域展现出巨大潜力。然而，传统设计流程中存在一个突出矛盾：虽然电路设计依赖SPICE仿真，但浮栅晶体管在实际流片后仍需通过繁琐的校准步骤才能实现预期功能。这种"设计-仿真-制造-校准"的割裂流程严重制约了器件尺寸优化和系统性能提升。为解决这一核心问题，马里兰大学电气与计算机工程系的Chowdhury等研究者在《IEEE

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 基于RFSoC的流式CNN调制分类技术：数据集生成与量化感知训练研究

  随着5G技术的普及和6G时代的到来，无线通信系统面临着前所未有的技术挑战。在物理层(PHY)通信中，传统人工设计的算法已难以应对高移动性环境下的信道估计、可持续认知无线电等复杂场景。深度学习(DL)作为一种新兴技术手段，在无线通信领域展现出巨大潜力，然而如何将理论模型有效部署到实际硬件平台成为制约其应用的关键瓶颈。现有研究虽在调制分类任务上取得了一定进展，但多数工作仍停留在仿真阶段或使用预录制数据。更关键的是，传统神经网络架构难以满足无线通信系统对数据流连续处理和无样本丢失的严苛要求。射频系统级芯片(RFSoC)作为集成了高速模数转换器(ADC)和可编程逻辑的先进平台，为深度学习算法的硬件部署

  来源：IEEE Open Journal of Circuits and Systems

  时间：2025-11-13

• 钴酞菁在碳纳米管上分布的定量成像：基于深度学习的催化剂表征方法

  二氧化碳（CO2）的电化学还原可以生成有价值的产品，其中催化剂起着关键作用。本研究利用高角环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF-STEM）对固定在碳纳米管（CNTs）上的钴四氨基酞菁（CoPc-NH2）的分布进行了分析。在定量HAADF-STEM分析中，手动识别钴原子会导致偏差。为了解决这个问题，我们开发并训练了一个卷积神经网络（CNN），使用由不同钴负载量的CoPc-NH2/CNT样品图像生成的数据集进行训练。该CNN基于TensorFlow和Keras实现，能够有效检测钴原子。对CNN生成的数据进行分析后发现，钴负载量与表面密度之间存在相关性，这一结果与紫外-可见光谱（UV–vis sp

  来源：The Journal of Physical Chemistry C

  时间：2025-11-13

• 用于光子神经网络的非线性幺正电路

  光子学作为一门新兴的科学领域，正在为深度学习的高效计算提供新的可能性。深度学习的快速发展对计算硬件提出了更高的要求，特别是在能耗和速度方面。传统的深度学习硬件依赖于电子计算，而光子计算因其在光子信号处理中的高能效和高速度特性，被认为是下一代深度学习加速器的重要候选方案。然而，尽管光子学在实现线性矩阵运算方面表现出色，但在非线性表达能力方面仍面临诸多挑战。非线性表达能力是指神经网络能够近似广泛非线性函数的能力，这在深度学习中至关重要。然而，当前的光子深度学习平台在实现非线性表达时，往往需要依赖高成本的电光转换或者光子非线性效应，且缺乏有效的指标来衡量其非线性表达能力。因此，如何在保持光子优势的同

  来源：ACS Photonics

  时间：2025-11-13

• 基于CNN-LSTM-AM模型的气象湿球温度可靠预测方法

  湿球温度作为一项重要的气象参数，在全球气候变化研究和环境热舒适度评估中发挥着关键作用。它不仅被广泛应用于极端气候条件的分析，还对人们的日常生活具有重要意义。然而，由于湿球温度无法通过单一仪器或传感器直接测量，其数据往往受到风速、太阳辐射以及周围物体热辐射等因素的影响，导致数据中不可避免地包含异常值，从而严重干扰了湿球温度的研究和分析。因此，提高湿球温度数据的准确性和处理效率，成为当前气象预测领域的重要课题。传统的湿球温度预测方法主要依赖于数学、物理和数据分析技术，但这些方法在处理大规模气象数据时，普遍存在效率低、精度有限的问题。随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习在数据处理和建模方面的强

  来源：Digital Signal Processing

  时间：2025-11-13

• 联觉与梦境内容的独特模式有关

  梦境为我们提供了一个独特的窗口，观察个体差异如何在缺乏外部刺激或任务需求的情况下塑造意识体验。本研究探讨了联觉（synesthesia）是否与特定的梦境内容模式相关联，从而揭示出潜在的认知架构差异。通过分析来自Reddit平台的2,337份梦境报告，我们比较了1,169份由自认具有联觉特征的个体撰写的内容与1,168份匹配对照组的报告。研究采用语义嵌入模型和逻辑回归方法进行分类，结果显示在语言使用层面存在群体间的差异。主题建模进一步揭示了四种主题——数字、人际后悔、多元世界以及暴力冲突——在联觉者的梦境中更为常见。这些发现表明，个体在清醒状态下的认知组织方式，如联觉感知，可能延伸至梦境状态，并

  来源：Consciousness and Cognition

  时间：2025-11-13

• 没有行为主体，但有意识的状态？冥想与通过调节意识所产生的感觉抑制现象

  人类大脑在构建自我与外界的边界时，会通过区分自我生成的感官事件和外部事件来实现这一功能。当事件是由个体主动引发时，大脑会减弱其反应，这种现象被称为感官抑制效应。感官抑制效应被认为是主观能动性的体现，即我们对自身行为及其引发结果的感知。在深度冥想状态下，自我与外界的边界变得模糊，此时的现象报告指出主观能动性可能会减弱甚至消失，同时伴随着神经振荡的变化。然而，目前尚没有在这些状态下明确的神经标记来直接体现主观能动性的变化。在本研究中，我们招募了46名有经验的冥想者，在进行磁共振脑电图（MEG）监测的同时参与了一项按键任务，以评估冥想引发的自我边界溶解如何影响感官抑制效应。参与者在任务中报告称他们达

  来源：Consciousness and Cognition

  时间：2025-11-13

• 过度使用智能手机个体的社会排斥现象的神经相关因素

  在现代社会中，智能手机已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着其使用频率的不断上升，过度使用智能手机（ESU）逐渐成为一个值得关注的问题。研究表明，ESU可能与某些成瘾行为存在相似之处，例如网络游戏成瘾。这种现象引发了关于其对心理健康影响的广泛讨论，包括焦虑、抑郁、冲动控制能力下降、自尊心受损以及情绪调节能力的缺陷。此外，过度使用智能手机还与酒精滥用的风险相关联。尽管“智能手机成瘾”这一术语被广泛用于描述这一现象，但其精确性仍然受到质疑，因为该现象可能与数字游戏和社交互动行为的成瘾特征存在复杂的关系。为了更好地理解ESU的发展和维持机制，本研究采用了一种神经科学的方法，通过功能性磁共振成像

  来源：Computers in Human Behavior

  时间：2025-11-13

• 治愈城市：一种用于解读城市公共空间压力的诊断性方法

  ### 人类感知与城市公共空间的应力分析：方法与实践在当今快速发展的城市环境中，公共空间的功能和意义正经历深刻的转变。随着城市密度的增加和结构性改造的推进，城市公共空间逐渐被边缘化，成为人们日常生活中可能感到压力的场所。从人类的视角来看，这些空间不仅缺乏吸引力，还常常被视为仅仅是交通通道，而非承载社会活动和生活质量的重要组成部分。为了解决这一问题，本文提出了一种全新的诊断方法，旨在识别城市公共空间中导致压力的根源。该方法通过系统分析多种可测量和可观察的城市空间特征，将原本被视为“黑箱”的城市研究带入一个更具解释力的层面，为城市规划者提供了一种评估城市空间如何被人们感知和体验的工具。#### 人

  来源：Cities & Health

  时间：2025-11-13

• CNN-NSDBO-EWTOPSIS混合多目标优化方法：实现高性能混凝土配比设计的智能突破

  在建筑工程领域，混凝土如同建筑的“血肉”，其性能直接关系到结构的安全性、耐久性和整体质量。随着桥梁、大坝、摩天大楼等大型工程项目的不断涌现，市场对高强度、高耐久性、耐候性优异的高性能混凝土(HPC)需求激增。然而，传统的混凝土配比设计方法严重依赖工程师的经验和大量的试配实验，这种方法虽然简单直接，但往往难以充分挖掘混凝土材料的潜力，无法满足日益复杂的工程需求。更令人担忧的是，传统方法可能导致水泥等关键组分的过度使用，这不仅推高了工程成本，更带来了沉重的环境负担——水泥生产过程是二氧化碳(CO2)排放的主要来源之一。面对这一挑战，人工智能和机器学习技术的迅猛发展为现代混凝土配比设计注入了新的活力

  来源：AI EDAM

  时间：2025-11-13

• 可调控风险因素在认知储备形成中的作用：针对不同认知障碍与神经退变程度老年人的神经认知机制研究

  随着全球人口老龄化进程加速，认知衰退及相关神经退行性疾病已成为重大公共卫生挑战。认知储备理论认为，个体通过参与高认知复杂度活动、社会交往和体育锻炼等有益行为，能够增强大脑对抗神经病理损害的能力，从而延缓认知衰退的进程。然而，不同可调控风险因素如何协同作用形成认知储备，以及这种保护效应在疾病不同阶段的动态变化规律，仍是亟待解决的科学问题。在这项发表于《Canadian Journal on Aging/La Revue canadienne du vieillissement》的研究中，Jason Steffener和Annalise LaPlume利用COMPASS-ND（Comprehens

  来源：Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement

  时间：2025-11-13

• 提高纳米流体的稳定性和热效率：一项利用人工神经网络（ANN）建模促进工业发展的实验研究

  摘要纳米流体作为一种先进的传热流体具有很大的潜力；然而，由于它们内在的不稳定性问题，其广泛工业应用受到了限制。本研究利用人工神经网络（ANN）在考虑表面活性剂含量的情况下评估了纳米流体的稳定性。在最稳定的纳米流体中，对其热特性进行了20至60°C范围内的实验测量。随后改进了ANN模型以预测实验数据，得到了较高的回归系数：稳定性为R=0.99984，导热率为R=0.99849，粘度为R=0.99975。这些发现的相关性为表面活性剂浓度与纳米流体稳定性之间的复杂关系提供了宝贵的新见解。通过建立粘度、导热率和稳定性的新关联，本研究展示了如何利用纳米流体实现更好的传热效果。纳米流体的热性能通过Mour

  来源：ARABIAN JOURNAL FOR SCIENCE AND ENGINEERING

  时间：2025-11-13

• 工作记忆负荷对社会焦虑个体对威胁性面孔的选择性注意力的影响：行为和电生理学证据

  摘要焦虑的认知模型认为，对威胁的注意力偏向会导致并维持焦虑症状。然而，工作记忆（WM）负荷对社会焦虑个体的选择性注意力的影响以及相关的电生理机制尚不明确。研究人员对30名社会焦虑参与者和32名对照组进行了适应性情绪侧翼任务（emotional flanker task）的研究，记录了他们的事件相关电位（ERPs）。总体而言，社会焦虑个体在面部情绪识别方面的准确性和反应时间（RTs）均低于对照组。此外，在高工作记忆负荷下，被愤怒干扰物包围的目标的N2波幅显著大于被快乐干扰物包围的目标的N2波幅；同时，社会焦虑个体中愤怒目标的晚正电位（LPP）波幅也显著大于快乐目标的LPP波幅。而在低工作记忆负荷

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2025-11-13

• 综述：疼痛共情中种族偏见的时间与神经动态：事件相关电位的系统综述

  摘要背景多项研究表明，强大的社会认知因素，尤其是对种族的感知，会显著影响共情能力，从而改变社会互动，尤其是在临床环境中。本系统综述旨在阐明种族偏见如何影响大脑对他人疼痛的反应。方法为了进行这项综述，我们在PubMed、Scopus、Embase和Web of Science中进行了系统搜索，共纳入了17项符合标准的研究。所有纳入的研究都利用事件相关电位（ERP）来探讨视觉共情判断任务中疼痛共情的神经相关性。结果早期事件相关电位（ERP）成分，如P1和N170，反映了种族疼痛判断中的初始处理偏差。P2成分则体现了自动情感偏差，表现为对同种族个体所遭受痛苦的神经反应增强。最后，灵活的P3成分表明了

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2025-11-13

• 青春期过渡期间，前额叶-边缘系统介导的隐性情绪认知控制

  摘要情绪的认知控制对社交情感功能至关重要。然而，我们对青少年初期情绪隐性认知控制（iCCOE）的发展及其神经基础知之甚少。本研究旨在探讨青少年早期iCCOE的神经基础，并考察iCCOE行为与神经激活如何与性别和青春期发育相关。我们使用了“青少年大脑与认知发展SM”研究（样本量N=7,897；年龄8.9–11.0岁）的基线数据。参与者在功能性磁共振成像（fMRI）过程中完成了一个情绪n-back任务。我们将iCCOE定义为认知负荷（2-back与0-back）与刺激类型（情绪面孔与中性面孔或地点）之间的交互作用。青春期发育通过家长报告和激素水平来衡量。在2-back任务中，认知控制区域的神经激活

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2025-11-13

• 老年人在言语理解过程中的非周期性神经活动：对认知努力的洞察

  摘要尽管在过去很大程度上被忽视，非周期性（即不规则、非振荡的）活动正逐渐成为脑电图（EEG）信号中的一个重要组成部分。研究表明，宽带非周期性活动的某些特征能够反映对认知任务要求敏感的动态神经生理状态，并能预测个体在认知能力方面的差异。在本研究中，我们探讨了非周期性神经活动是否可以用于表征老年人在语言理解过程中的认知努力。48名听力状况不同的老年人分别在安静环境和背景噪声环境中聆听句子，同时记录他们的脑电图（EEG）数据。与听力努力程度一致，非周期性神经活动对声学挑战的反应较为明显：随着噪声水平的增加，非周期性的斜率趋于平缓，偏移量也减小。此外，听力较差的老年人在噪声影响下的非周期性活动变化更为

  来源：COGNITIVE, AFFECTIVE & BEHAVIORAL NEUROSCIENCE

  时间：2025-11-13

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