• 使用 GAME-Net-Ox 评估从金属到氧化物的迁移学习效果

  这篇研究聚焦于机器学习在金属氧化物催化材料设计中的应用突破，重点探讨了如何将原本针对金属表面设计的吸附能预测模型有效迁移到复杂多变的金属氧化物体系。研究团队通过构建涵盖导电型（IrO₂、RuO₂）、半导体型（TiO₂）氧化物的DFT数据库，创新性地设计了GAME-Net-Ox模型，成功解决了传统机器学习模型在金属氧化物表面预测中存在的局限性。在方法层面，研究采用分层递进策略处理金属氧化物特有的复杂性。首先通过DFT模拟构建了包含38种小分子有机物在三种氧化物表面的吸附数据库，特别针对金属氧化物常见的氧空位、表面羟基化等缺陷特征，开发了基于 Voronoi 分区的三维吸附结构筛选算法。这种算法不

  来源：Digital Discovery

  时间：2025-12-17

• 理解并减轻通用机器学习原子间势能的分布变化

  机器学习原子间势（MLIPs）作为替代传统量子力学计算的高效工具，在材料科学和化学模拟中展现出巨大潜力。然而，其泛化能力受到多种分布偏移的制约，包括原子特征、力的大小以及分子图结构等。近期研究通过系统性诊断和提出测试时间优化策略，揭示了MLIPs在处理分布偏移时的关键问题及解决方案，为构建更通用的模型提供了新思路。### 一、研究背景与核心问题传统量子力学计算（如密度泛函理论，DFT）虽然精确，但计算成本高昂，难以处理复杂体系。MLIPs通过学习大量原子间势能数据，能够快速预测分子能量和力场，但其在训练分布外（如新分子或极端条件）的预测性能显著下降。研究团队发现，即使经过大规模数据训练的模型（

  来源：Digital Discovery

  时间：2025-12-17

• 通过原位光学检测磁共振技术揭示电场如何影响发光电化学电池中的电致发光特性

  维生素D（VitD）作为营养因子与神经功能的关联性研究近年来备受关注，尤其在嗅觉感知这一高度依赖神经可塑性的感官系统中。本文通过构建维生素D梯度摄入小鼠模型，结合单细胞测序、空间转录组学及蛋白质组学等多维度技术，系统揭示了VitD通过VDR受体介导的转录与翻译双重调控机制，影响嗅球中星形胶质细胞和颗粒细胞之间的突触可塑性，进而调控嗅觉功能。研究突破性地将营养代谢信号（mTOR通路）与神经环路重塑机制相衔接，为营养缺乏相关神经退行性疾病提供了全新理论框架。### 研究背景与核心发现传统认知中，VitD主要通过调节钙磷代谢影响骨骼健康，但近年研究证实其作为"神经激素"在维持脑功能稳态中起关键作用。

  来源：Advanced Optical Materials

  时间：2025-12-17

• 新出现的威胁：神经侵袭性波瓦桑病毒感染病例

  摘要波瓦桑病毒（POWV）感染是一种通过蜱虫传播的疾病，可能导致具有高发病率和死亡率的神经侵袭性疾病。该疾病的发病率在美国正在上升。我们报告了一例于2023年12月确诊的神经侵袭性POWV感染病例。此病例说明了由于疾病严重性和发病率的增加，提高对神经侵袭性POWV感染的认识的必要性。气候变化和蜱虫范围的扩大可能是导致POWV感染季节性变化和发病率上升的主要因素。早期检测可以减少不必要的抗菌药物和诊断检查的使用。背景波瓦桑病毒（POWV）是一种属于黄病毒科（Flaviviridae）和正黄病毒属（Orthoflavivirus）的RNA病毒，主要通过蜱虫（Ixodes）传播给人类。蜱虫附着后15

  来源：Annals of Internal Medicine: Clinical Cases

  时间：2025-12-17

• 基于特征分析深度神经网络的抗弯曲光子晶体光纤逆向设计

  在光通信和传感技术飞速发展的今天，光子晶体光纤(Photonic Crystal Fiber, PCF)因其灵活的设计自由度与独特的导光机制，成为实现高性能光学器件的关键材料。然而，传统基于数值模拟（如有限元法，FEM）的PCF设计方法存在计算资源消耗大、设计周期长等固有局限。特别是在需要特定弯曲性能的应用场景中，如何快速准确地设计出兼具低弯曲损耗与理想模场特性的PCF结构，一直是研究人员面临的挑战。随着机器学习(Machine Learning, ML)技术的兴起，深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)等数据驱动方法为PCF的逆向设计（即从目标光学性能反推结构参数）

  来源：IEEE Photonics Journal

  时间：2025-12-17

• 使用机器学习预测转移性脊柱肿瘤手术后的神经学结局

  摘要 通俗语言总结 研究设计 对多个中心收集的数据进行回顾性分析。 研究目的 开发机器学习模型，以预测接受手术治疗的转移性脊柱肿瘤患者在术后1个月的神经功能恢复情况，并确定影响神经功能恢复的关键因素。 研究背景 脊柱转移瘤的发病率不断增加，因此需要更多手术干预来解决机械不稳定性和神经功能缺陷问题。通过Frankel分级评估术后神经功能状态，可以为手术规划和患者咨询提供宝贵信息。传

  来源：Spine

  时间：2025-12-17

• 融合软硬规则与布局类型约束的海报级空间关系抽取新框架

  在现代平面设计领域，海报作为一种重要的视觉传达媒介，其布局结构的智能理解已成为自动化设计生成、布局分析和设计质量评估等应用的核心技术支撑。传统的关系抽取方法主要关注局部区域内的元素级关系，但随着当代海报设计复杂度的不断提升，元素间的关系往往跨越多个区域和层次，这就催生了海报级关系抽取(Poster-level Relation Extraction, PosterRE)这一新兴研究方向。PosterRE旨在从整张海报中提取布局元素之间的空间和语义关系，其核心挑战在于如何有效捕捉分布在整个海报画布上的元素对之间复杂的空间依赖关系。现有方法主要分为两类：基于神经网络的隐式表示方法和基于特征工程与推

  来源：IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine

  时间：2025-12-17

• 基于卷积序列生成网络的文言文神经机器翻译语义信息融合策略

  在人工智能技术飞速发展的今天，让计算机读懂千年前的文言文典籍，并将其准确转化为现代汉语，堪称自然语言处理领域的"珠穆朗玛峰"。文言文以其精炼的表达、丰富的文化内涵和独特的语法结构，给机器翻译带来了巨大挑战。一方面，文言文中普遍存在成分省略现象，如主语、宾语经常隐而不显；另一方面，字词多义现象极为常见，同一个"之"字在不同语境下可能表示代词、助词或动词。这些特点使得传统的神经机器翻译（NMT）模型难以准确捕捉语义信息，特别是在平行语料稀缺的低资源条件下，翻译效果往往不尽如人意。现有研究多通过数据增强、知识蒸馏等方法来缓解低资源问题，但未能从根本上解决模型对文言文特殊语法特征的适应性问题。传统Tr

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-17

• β-羟基丁酸在创伤后应激障碍模型中的神经保护作用：对雄性和雌性大鼠的行为、内分泌系统以及杏仁核-海马体凋亡过程的调节

  朱利亚诺·滕·卡滕·荣格（Juliano Ten Kathen Jung）|卢伊扎·索扎·马奎斯（Luiza Souza Marques）|维克托·马查多·费利佩托（Victor Machado Felipeto）|加布里埃尔·科雷亚·利马（Gabriel Corrêa Lima）|克里斯蒂娜·韦恩·诺盖拉（Cristina Wayne Nogueira）巴西圣玛丽亚联邦大学（Federal University of Santa Maria）生物化学与分子生物学系，有机硫化合物合成、反应性、药理学及毒理学评估实验室摘要创伤后应激障碍（PTSD）常常涉及神经内分泌、炎症反应及细胞死亡途径的紊乱

  来源：Journal of Affective Disorders

  时间：2025-12-17

• 中国东部地区婴儿在COVID-19疫情前、疫情期间及疫情后的神经发育与风险因素：一项横断面研究

  这项由哈尔滨医科大学儿童公共卫生学院团队主导的研究，基于义乌市母婴医院2019至2023年的大规模神经发育筛查数据，系统分析了COVID-19疫情对婴儿神经发育的影响及其持续效应。研究团队通过整合儿童保健系统和发育评估系统的电子健康数据，构建了包含17,621名婴儿的PDMS-II运动发育评估数据库和7,877名婴儿的BSID-CR认知运动评估数据库，采用多阶段逻辑回归模型，揭示了疫情对婴儿神经发育的复杂影响机制。研究背景显示，全球0-5岁儿童神经发育迟缓率达8%-15%，且呈现持续上升趋势。中国农村地区婴幼儿运动发育障碍率高达30%，认知、语言和社会情感障碍率超过50%。这种严峻形势促使中国

  来源：JMIR Public Health and Surveillance

  时间：2025-12-17

• 基于漏磁测量与机器学习的配电网络短路故障智能检测与分类方法

  在现代电力系统中，配电网络的可靠运行直接关系到社会经济的稳定发展。然而，架空配电线路由于穿越复杂地理环境，极易受到植被生长、恶劣天气等外部因素影响，发生短路故障（Short Circuit, SC）。传统故障检测主要依赖用户手动报告或人工巡检，不仅响应迟缓，还因使用需要直接接触带电导体的电压/电流互感器而存在安全隐患。特别是在可再生能源并网、电动汽车充电等新型负荷接入的背景下，配电网络故障检测面临更大挑战。为解决上述问题，Naveed Khan等研究人员在《IEEE Access》发表论文，提出了一种基于非接触式漏磁测量与机器学习算法的短路故障智能检测与分类技术。该技术通过监测配电变压器箱体表

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-17

• PWMF-ResMiniNet：一种结合精度加权多CNN融合的轻量级可穿戴传感器人体活动识别新框架

  随着智能可穿戴设备的普及，基于传感器的人体活动识别（HAR）技术已成为健康监测、智能家居和安防等领域的关键支撑。然而，现有技术仍面临三大挑战：传统机器学习方法依赖人工特征提取导致泛化能力不足；深度学习模型参数量大难以部署到资源受限的边缘设备；多传感器数据融合策略效率低下。尤其在使用GOTOV等包含16类复杂日常活动的数据集时，类间相似性高、样本不平衡等问题进一步加大了识别难度。为突破这些瓶颈，Mohammad Sakka团队在《IEEE Access》发表论文，提出名为PWMF-ResMiniNet的创新框架。该研究首次在GOTOV数据集上实现超过90%的F1分数，核心突破在于两大技术贡献：一

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-17

• HyViTas-Bench：首个面向大规模数据集的CNN-ViT混合架构搜索基准

  在深度学习飞速发展的今天，设计高性能神经网络架构已成为计算机视觉领域的核心挑战。传统卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力长期主导这一领域，而视觉Transformer（ViT）的出现则通过自注意力机制实现了长距离依赖建模，带来了性能上的突破。然而，手工设计最优网络架构既耗时又依赖专家经验，这促使神经架构搜索（NAS）技术应运而生——通过自动化方式探索海量架构空间，寻找针对特定任务和硬件约束的最优解。尽管NAS技术展现出巨大潜力，但其发展面临严峻挑战。传统的NAS基准如NAS-Bench-101、NAS-Bench-201等大多局限于CIFAR-10等小规模数据集，这些数据集难以充分反

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-17

• 通过固态核磁共振（Solid-State NMR）研究发现，α-突触核蛋白纤维在S129位点的磷酸化会改变DNAJB1的结合方式

  α-synuclein纤维的磷酸化修饰如何影响DNAJB1的结合与功能？一、研究背景与科学问题在神经退行性疾病如帕金森病、路易体痴呆等中，α-synuclein（aSyn）的错误折叠和聚集形成的纤维是病理特征的核心。这类纤维不仅具有致密的β折叠核心，其表面还分布着高度动态的C-末端无序结构域（IDR）。这些IDR区域与细胞内多种分子相互作用，包括分子伴侣蛋白DNAJB1。DNAJB1作为Hsp70的辅助伴侣，能够通过结合纤维表面IDR区域促进纤维解聚。然而，目前尚不清楚磷酸化修饰（特别是S129位点）如何影响这些关键相互作用。二、实验设计与技术路线本研究采用多维度交叉验证策略，系统探究了磷酸化

  来源：JACS Au

  时间：2025-12-17

• 激光诱导的石墨烯界面：具有可控的电导率、形貌和润湿性，适用于生物医学应用

  激光诱导石墨烯（LIG）作为神经接口材料的创新应用与特性分析石墨烯因其卓越的物理化学性质，近年来在神经工程领域展现出广阔应用前景。然而传统石墨烯制备工艺存在成本高、规模化困难等问题。本研究通过激光诱导石墨烯技术，成功开发出三种具有不同表面拓扑结构的LIG材料体系，在保留优异电学性能的同时，实现了表面特性的精准调控。该研究不仅验证了LIG材料在生物医学领域的可行性，更为神经接口的工程化提供了重要技术路径。1. 技术创新与制备突破研究团队采用脉冲激光（532nm波长）对碳富集的Kapton聚酰亚胺薄膜进行定向加工，通过参数优化实现了对材料微观结构的多维度调控。不同于传统化学气相沉积（CVD）工艺，

  来源：ACS Applied Nano Materials

  时间：2025-12-17

• 利用壁面压力波动将计算流体动力学（CFD）模型与现实世界中的气泡柱现象联系起来

  气泡柱反应器（BCRs）在化工、能源及食品加工等领域具有重要应用价值。其核心优势在于结构简单、无运动部件且传质效率高，但多相流动的复杂性导致传统CFD模型存在显著局限性。本文提出一种结合壁压波动特征与机器学习算法的创新方法，通过建立参数关联模型有效解决了CFD模拟中依赖经验调参的难题，为工业级BCR的智能化设计与优化提供了新思路。研究以直径0.1米、高度2米的气泡柱为模型对象，重点考察了水和1.5%乙醇两种体系下气液两相流动的相互作用机制。传统CFD建模需通过实验数据反复调整拖曳系数等关键参数，这不仅增加实验成本，还限制了模型的可扩展性。本文突破性采用Ranade团队提出的壁压波动特征分析方法

  来源：ACS Engineering Au

  时间：2025-12-17

• 利用柔性摩擦电阵列和深度学习辅助技术对喉部运动的时空特性进行解码

  本文聚焦于通过柔性电子皮肤与深度学习技术结合，实现喉部肌肉运动的精准解码。研究团队来自中山大学柔性电子实验室，他们在传统肌电信号采集技术的基础上，提出了具有自主供电能力的智能传感系统，为语言康复和人机交互领域开辟了新路径。### 一、技术背景与临床需求喉部肌肉运动作为人类语言交流的核心载体，其精确解析对失语症、神经退行性疾病患者的语言功能恢复具有重要临床价值。当前临床评估主要依赖专家视觉判断或内窥镜观察，存在三大局限：1. **数据连续性不足**：传统单次检测难以捕捉动态肌肉变化2. **量化精度欠缺**：主观评估导致诊断标准不一致3. **设备侵入性强**：内窥镜等工具易引发患者应激反应这些

  来源：Nano Energy

  时间：2025-12-17

• 迈向动态计算：用于视觉智能的多动态神经元-突触晶体管

  徐晨辉|朱志伟|曾汉新|薛静茹|杨倩|陈慧鹏福州大学平板显示技术国家与地方联合工程实验室光电显示研究所，中国福州350002摘要受生物启发的动态计算赋予机器自适应预处理和高级识别的能力，这对于感知多样化的视觉环境并做出准确决策至关重要。然而，在单一设备中统一动态计算所需的全谱动态仍然是一个重大挑战。在这里，我们通过巧妙地定制其电子特性，提出了一种单一的多动态神经元-突触晶体管（MDNST），使得可以通过带电粒子（包括银离子、氧空位和空穴）来独特地控制界面和体动态。该设备高度统一了视网膜的敏感化和脱敏过程以及皮层神经元和突触的动态，实现了动态处理和内存计算。我们成功地在两个典型的视觉智能任务中展

  来源：Nano Energy

  时间：2025-12-17

• 自适应质量团模型：提升不规则小天体重力场重建精度新方法

  在深空探测的宏伟画卷中，小天体探测正书写着激动人心的篇章。从NASA的NEAR Shoemaker探测器首次环绕爱神星(Eros)，到隼鸟号(Hayabusa)成功采样丝川(Itokawa) asteroid，再到OSIRIS-REx任务揭示贝努(Bennu)的奥秘，人类对这些小天体的探索步伐日益坚定。然而，这些不规则天体呈现的复杂形状和异质质量分布，如同宇宙中的谜题，对探测器的安全抵近操作构成了严峻挑战。传统重力场重建方法主要分为直接法和间接法两大阵营。直接法如球形谐函数法(Spherical Harmonics)试图建立空间坐标到重力加速度的直接映射，但在高度不规则小天体表面附近面临收敛难

  来源：Monthly Notices of the Royal Astronomical Society

  时间：2025-12-17

• 综述：儿童人群中1型神经纤维瘤病腹部表现的腹部超声筛查：病例系列研究

  神经纤维瘤病1型（NF1）患儿腹部超声筛查的临床价值分析神经纤维瘤病1型作为儿童期常见的遗传性肿瘤综合征，其腹部并发症的早期发现对改善预后具有重要临床意义。本研究通过回顾性病例分析，揭示了腹部超声在儿童NF1患者筛查中的独特价值，为优化随访策略提供了重要参考。一、研究背景与现状NF1患者约25%存在腹部肿瘤病变，包括丛状神经纤维瘤（PN）、胃肠间质瘤（GIST）等。传统筛查主要依赖症状监测，但约95%的腹部病变呈无症状状态。当前指南推荐对特定年龄群体进行MRI或CT检查，但存在辐射风险及检查侵入性等问题。近年来MEK抑制剂的应用显著改变了PN的治疗模式，使早期诊断变得尤为重要。二、病例分析（1

  来源：Global Pediatrics

  时间：2025-12-17

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