• 綜述：壞死性凋亡（Necroptosis）、自噬（Autophagy）和 Parthanatos 在腦部疾病發病機制中的作用

  壞死性凋亡（Necroptosis）、自噬（Autophagy）和 Parthanatos 在腦部疾病發病機制中的作用壞死性凋亡（Necroptosis）、自噬（Autophagy）和 Parthanatos 是三種不同但又相互關聯的程序性細胞死亡機制，它們在維持細胞內環境穩定和塑造神經炎癥反應方面發揮著重要作用。這些機制的異常與多種神經和精神疾病相關，涵蓋從神經退行性疾?。ㄈ绨柎暮Ｄ?、帕金森?。┑揭钟舭Y、精神分裂癥等。在維持細胞穩態方面，這三種機制能夠清除受損或無功能的細胞，就像是細胞內的 “清道夫”，保證細胞群體的健康。然而，當它們出現功能失調時，卻會成為引發疾病的 “導火索”。例如在

  來源：Journal of Evolutionary Biochemistry and Physiology

  時間：2025-05-07

• 綜述：多巴胺在慢性疼痛中的作用：神經炎癥與神經發生

  多巴胺在慢性疼痛中的作用：神經炎癥與神經發生慢性疼痛是一種復雜的病癥，直接影響患者的生活質量。對其進行調節和治療面臨諸多困難，主要原因在于慢性疼痛具有多因素性。它的成因不僅和身體損傷有關，像各種外傷、疾病以及神經炎癥的發展，還和神經遞質的合成異常、復雜的神經發生過程脫不了干系。在這篇綜述里，重點探討了多巴胺能調節、神經發生和神經炎癥之間復雜且多面的相互作用，以及這種相互作用對慢性疼痛發展的影響。深入研究它們之間的關系，未來有望開發出針對慢性疼痛的靶向治療策略，從而消除這一頑疾。而且，弄清楚多巴胺獎賞系統相關的鎮痛機制，也能為研發緩解和控制疼痛的新治療方法奠定基礎 。多巴胺（Dopamine）作

  來源：Journal of Evolutionary Biochemistry and Physiology

  時間：2025-05-07

• 綜述：探索木蘭的多功能世界：城市景觀美化及代謝產物在藥物發現和化妝品中的應用

  1 引言1.1 植物分類與分布木蘭屬（Magnolia）是木蘭科（Magnoliaceae）中古老的開花植物類群，分為木蘭亞屬（Magnolia，含常綠和落葉種）和玉蘭亞屬（Yulania，早春開花）。其標志性的大而芳香的花朵（白色至紫粉色）和革質葉片使其成為園藝和科研熱點。該屬廣泛分布于東亞（如中國特有的厚樸M. officinalis）、美洲（如美國南部廣玉蘭M. grandiflora）及中美洲，17-18世紀經歐洲植物學家引種后成為全球性景觀樹種。1.2 城市景觀價值與挑戰木蘭通過葉片吸附顆粒物（PM2.5）、蒸騰降溫（降低城市熱島效應）及提供野生動物棲息地提升城市生態。但土壤板結（根

  來源：Discover Plants

  時間：2025-05-07

• 基于NSGA-II智能優化的新型沼氣驅動氧燃料燃氣輪機循環系統研究：耦合多效熱回收網絡與多效海水淡化技術的CO2捕集方案

  隨著全球能源結構轉型加速，傳統空氣燃燒技術因氮氣稀釋效應導致的CO2捕集困難、熱效率低下等問題日益凸顯。與此同時，沼氣作為可再生燃料在能源系統中的占比不斷提升，但其能量利用率不足60%，且配套的碳捕集技術尚未成熟。在此背景下，研究人員開發了一種革命性的多聯產系統，通過氧燃料燃燒技術將沼氣熱值利用率提升至新高度，同時實現CO2的近零排放。該研究創新性地將超臨界CO2布雷頓循環(CBC)與氨水工質冷電聯產(CCP)系統耦合，構建了七效海水淡化(MED)裝置的熱力網絡。系統采用階梯式熱回收策略，將燃氣輪機排煙溫度從650°C逐級降至環境溫度，實現了能源的"吃干榨凈"。特別設計的燃燒室再循環系統使煙氣

  來源：Desalination

  時間：2025-05-07

• 綜述：用于沿腦 - 免疫軸直接進行神經化學檢測的碳基電極創新

  引言研究腦 - 免疫軸的信息轉導任務艱巨，神經化學信號傳導在神經免疫功能和疾病中至關重要，但監測面臨挑戰，比如神經遞質釋放濃度低、速度快且種類多樣。電化學檢測技術備受青睞，碳基電極憑借諸多優勢，成為神經免疫研究的有力工具，開發針對特定靶點的碳材料十分必要。關鍵的神經化學物質包括去甲腎上腺素、ATP 等嘌呤類、神經肽、血清素和組胺等。傳統神經化學物質檢測方法聚丙烯腈（PAN）基非晶碳纖維微電極（CFMEs）常被用于快速檢測神經化學物質，其直徑小、穩定性好、電位窗口寬，對多巴胺等檢測有一定優勢，但對其他一些重要分子檢測存在局限。為提升檢測效果，對碳纖維進行表面修飾很關鍵。表面修飾可分為電化學、物理

  來源：Current Opinion in Electrochemistry

  時間：2025-05-07

• 綜述：突破單納米孔限制，設計仿生納米孔陣列

  引言單納米孔在生物和化學傳感領域引發了變革，它不僅推動了對納米限域傳輸現象的探索，助力人們理解相關原理，還為仿生系統的制備提供了關鍵支持。在單分子傳感器領域，單納米孔發揮著重要作用，像 DNA 和蛋白質測序技術的發展就離不開它。同時，納米孔作為一種模板結構，有助于揭示納米尺度的新物理現象，幫助科研人員探究納米限域的幾何和電化學性質對離子及分子傳輸等功能的影響 。單納米孔的研究很大程度上受到生物通道特性的啟發。細胞膜上的生物通道在響應特定分子或外部刺激時，就像一個個靈敏的傳感器。而且，生物通道展現出獨特的納米限域誘導傳輸特性，比如具有選擇性，能像晶體管一樣進行電導的開關切換。更有趣的是，哪怕只是

  來源：Current Opinion in Electrochemistry

  時間：2025-05-07

• 從腹腔鏡到機器人輔助根治性前列腺切除術的尿控結局轉變：澳大利亞區域中心的單外科醫生經驗

  論文解讀前列腺癌（PCa）作為全球男性第二大高發癌癥，其手術治療技術的演進始終圍繞兩大核心目標：腫瘤根治與功能保全。其中，機器人輔助腹腔鏡根治性前列腺切除術（RARP）憑借三維視野和器械靈活度優勢，已成為國際主流術式。然而在澳大利亞，尤其是區域醫療中心，RARP的推廣受限于設備成本與學習曲線疑慮。更關鍵的是，既往研究多聚焦開放手術（ORP）向RARP的轉型，而腹腔鏡技術（LRP）成熟外科醫生轉向RARP的尿控結局數據匱乏——這正是本研究試圖填補的空白。來自中央海岸地方衛生區的研究團隊針對這一臨床痛點，設計了一項前瞻性隊列研究。他們追蹤了同一名具有550例LRP經驗的外科醫生在技術轉型期的連續病

  來源：Continence Reports

  時間：2025-05-07

• 綜述：膀胱纖維化的相關因素

  1. 引言膀胱梗阻可由多種疾病引發，像良性前列腺增生（BPH）、尿道狹窄等。持續梗阻會引發一系列病理反應，比如膀胱壁張力增加、缺血再灌注損傷和慢性炎癥，最終導致纖維化。纖維化會改變膀胱的結構和功能，影響其順應性、容量和排尿效率。目前，梗阻導致纖維化的分子和細胞機制尚未完全明確。本文旨在探究缺氧、擴張和去神經支配在梗阻性膀胱纖維化中的作用，明確相關細胞和分子通路，尋找潛在治療靶點。2. 方法本研究采用主題分析法，通過在 PubMed 和 Scopus 數據庫中使用 “膀胱”“梗阻”“缺氧”“纖維化” 等關鍵詞進行檢索，篩選相關文獻。研究中，對雌性大鼠進行尿道部分結扎手術，誘導膀胱出口梗阻，分別持

  來源：Continence

  時間：2025-05-07

• 執行功能在高中生體力活動與學業成績間的中介作用：認知與情感成分的差異分析

  近年來，西班牙高中生學業成績(AP)持續下滑的現象引發廣泛關注。根據PISA(國際學生評估項目)報告，這一趨勢可能對國家未來發展產生深遠影響。在此背景下，探究影響AP的關鍵因素成為教育領域的迫切需求?，F有研究表明，體力活動(PA)和執行功能(EF)都與AP密切相關，但三者間的復雜關系，特別是EF在PA與AP間的中介作用，尤其在青少年群體中仍缺乏系統研究。為解決這一問題，來自阿拉貢政府參考研究小組"教育與多樣性"(EDI)的研究團隊開展了一項橫斷面研究。他們選取172名13-16歲的西班牙高中生，通過體力活動問卷(PAQ-A)評估PA水平，采用兒童青少年評估系統(SENA)測量EF的認知成分(注

  來源：Contemporary Educational Psychology

  時間：2025-05-07

• 經驗抽樣法：搭建實驗室與日常生活認知橋梁的新鑰匙

  在心理學研究的廣闊領域中，理解人類在日常生活中的行為一直是眾多學者努力探索的目標。實驗室研究就像一個精密的顯微鏡，能精準地識別行為背后的認知機制，可它在真實生活場景中的適用性卻飽受質疑；而實地研究雖然能深入到日常生活中觀察人們的思想和行為，卻難以剖析背后的深層機制。這就好比兩個各有所長的武林高手，都有自己的 “短板”，兩者之間還缺乏一座能夠互通有無的 “橋梁”，使得心理學研究在將實驗室成果應用到現實生活，以及從現實生活研究中提煉出可驗證的機制方面，面臨重重困難。為了攻克這些難題，來自國外的研究人員決定另辟蹊徑，他們將目光聚焦在了多維經驗抽樣（Multidimensional Experienc

  來源：Consciousness and Cognition

  時間：2025-05-07

• 個性化光引導慢呼吸在模擬辦公環境中的可行性及效能研究：計算機任務下的應激調節與認知表現

  在數字化浪潮席卷現代職場的今天，近30%的歐盟工作者終日與電子設備為伴。這種工作方式的變革雖然提升了效率，卻也帶來了久坐、高壓和持續連接等新型職業壓力源。屏幕任務不僅導致生理應激反應，還與心理健康問題密切相關。盡管結構化工間休息被證明能緩解壓力，但快節奏的工作環境常常讓員工無暇離開工位。于是，一種能在辦公桌前實施的減壓技術——慢呼吸(Slow Breathing, SB)進入了研究者的視野。這種通過刻意降低呼吸頻率至每分鐘10次以下的技術，已被證實能通過調節交感(SNS)與副交感(PNS)神經系統平衡來緩解壓力。為探索SB技術在實際工作場景中的應用潛力，奧地利因斯布魯克大學的研究團隊開展了一項

  來源：Computers in Human Behavior Reports

  時間：2025-05-07

• 探秘電競戰場 “腦電波密碼”：EEG、白質微結構與 < 星際爭霸 II > 游戲表現的關聯研究

  在電子游戲風靡的當下，人們對游戲與認知功能之間的關系愈發好奇。尤其是在快節奏的動作類游戲中，玩家需要迅速掃描視覺場景、識別目標并做出反應，這背后的神經機制究竟是怎樣的呢？此前的研究雖然表明動作游戲，如第一人稱射擊游戲（FPS）、第三人稱射擊游戲（TPS）和實時戰略游戲（RTS）等，可能會改善認知功能，特別是視覺處理能力，但其中仍存在諸多問題。一方面，不同研究結果存在差異，部分研究無法得到重復驗證，這可能是由于研究方法的不同，比如選用的游戲類型以及訓練方式不同等；另一方面，現有的研究大多聚焦于視頻游戲玩家（VGPs）和非視頻游戲玩家（NVGPs）在視覺注意的時間特征上的差異，對于其神經生理學關聯

  來源：Computers in Human Behavior

  時間：2025-05-07

• 虛擬角色特征對自主恐懼反應的緩沖作用：基于人類相似性與社會框架的調控機制

  在數字化時代，虛擬社交逐漸成為人類互動的重要形式，但虛擬角色能否像真實人類一樣緩解恐懼反應仍不明確。既往研究表明，真實人類的陪伴可通過"社交緩沖"（social buffering）效應降低恐懼引發的生理喚醒，然而虛擬角色的設計特征（如擬人化程度、性別）如何影響這一效應尚缺乏系統研究。這一科學問題的解決，對開發基于虛擬現實（VR）的焦慮癥干預方案具有重要價值。來自德國維爾茨堡大學的研究團隊在《Computers in Human Behavior》發表了一項開創性研究。他們通過五項嚴格控制的行為實驗，首次系統比較了不同擬人化虛擬角色對女性參與者恐懼反應的緩沖效果。研究采用標準化的恐懼聲音刺激范

  來源：Computers in Human Behavior

  時間：2025-05-07

• 拓展通道與類別維度注意力，助力知識蒸餾性能飛躍

  在科技飛速發展的當下，深度學習如同一位神奇的魔法師，在計算機視覺、自然語言處理等諸多領域創造了令人驚嘆的成果。它能讓機器精準識別圖像中的物體，理解人類的語言意圖，在人工智能的舞臺上大放異彩。然而，這位 “魔法師” 也有自己的煩惱。隨著深度學習模型變得越來越復雜，參數數量急劇增加，訓練和部署這些模型的成本也水漲船高，這使得它們難以在資源有限的移動設備上施展拳腳。就好比一個大力士在狹窄的小巷里施展不開身手一樣，深度學習模型在資源受限的環境中遇到了瓶頸。為了解決這個問題，研究人員就像一群勇敢的探險家，開始探索各種方法來優化深度學習模型。知識蒸餾（Knowledge Distillation，KD）技

  來源：Computer Vision and Image Understanding

  時間：2025-05-07

• SE-MDE：突破單目深度估計難題，精準感知場景深度與邊緣細節

  在計算機視覺領域，單目深度估計就像給機器裝上了 “深度感知的眼睛”，能讓它從一張普通的 RGB 圖像中，精準地判斷出每個像素對應的深度信息。這一技術在場景重建、3D 物體檢測、視覺同步定位與地圖構建（SLAM）以及自動駕駛等眾多關鍵領域都有著舉足輕重的地位。想象一下，自動駕駛汽車要是能準確 “看” 清周圍物體的距離，就能提前做出更安全、更合理的決策；在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）場景中，精準的深度感知能為用戶帶來更加身臨其境的體驗。然而，單目深度估計并非一帆風順。由于它本身是一個固有的模糊且不適定的問題，加上真實場景中存在著各種各樣的挑戰，如復雜的紋理和結構變化、物體之間的相互遮擋以及豐

  來源：Computer Vision and Image Understanding

  時間：2025-05-07

• 基于擴散方法的卷積神經網絡框架用于深度偽造檢測：開啟信息鑒真新征程

  在當今數字化時代，圖像和視頻等媒體內容的傳播可謂飛速發展。但與此同時，一種令人頭疼的技術 ——DeepFake（深度偽造）技術也在悄然興起。這項技術借助生成對抗網絡（GAN）等深度學習模型，可以輕松地合成以假亂真的圖像和視頻 ，將一個人的面部特征無縫地替換到另一個人臉上。這可給信息的真實性帶來了極大的挑戰，哪怕是專業人士，有時候都難以辨別內容的真假。一些別有用心的人利用 DeepFake 技術制造虛假信息、進行惡意操縱和騷擾，嚴重威脅到人們的權利，這使得深度偽造檢測成為了亟待解決的問題。在此背景下，國外研究人員開展了關于深度偽造檢測的研究。他們提出了一種基于擴散方法的卷積神經網絡框架（Diff

  來源：Computer Vision and Image Understanding

  時間：2025-05-07

• 構建 DART2024 數據集并提出深度元學習方法：水下圖像質量評估的突破之路

  在神秘的水下世界，水下圖像對于海洋生態探索和目標識別至關重要。然而，復雜的水下環境就像一個 “搗亂分子”，給圖像采集帶來諸多麻煩。水質、光照和成像設備等因素，讓水下圖像常常出現低對比度、模糊、霧化、亮度不均和顏色映射不一致等問題。這些問題導致圖像信息丟失，嚴重影響后續的分析和實際應用。比如，在海洋生物研究中，模糊不清的圖像可能會讓科研人員難以準確識別生物種類。為了提升水下圖像的質量，人們提出了許多水下圖像增強（UIE）算法。但新的難題又出現了，如何公平地比較不同 UIE 算法的性能，以及準確評估增強結果的質量呢？目前的圖像質量評估（IQA）方法分為主觀評估和客觀評估。主觀評估雖然最能反映圖像對

  來源：Computer Vision and Image Understanding

  時間：2025-05-07

• 基于深度神經網絡的圖像分類器可解釋性新方法：屬性引導相關性傳播(ARP)技術

  在人工智能蓬勃發展的今天，深度神經網絡(DNN)雖在圖像分類等領域表現卓越，卻因復雜的內部機制被稱為"黑箱"。這種不可解釋性嚴重制約了其在醫療診斷、自動駕駛等關鍵領域的應用。傳統解釋方法如梯度加權類激活圖(Grad-CAM)和層間相關性傳播(LRP)雖能生成顯著性圖，但存在噪聲干擾大、無法揭示深層語義等問題。如何讓AI的決策過程像人類一樣透明可理解，成為制約技術落地的關鍵瓶頸。針對這一挑戰，某大學的研究團隊在《Computer Vision and Image Understanding》發表創新成果，提出屬性引導相關性傳播(ARP)方法。該方法通過三個關鍵技術突破：1) 在預訓練分類器的特定

  來源：Computer Vision and Image Understanding

  時間：2025-05-07

• COOT 優化卷積神經網絡模型：甲狀腺癌精準檢測的新突破

  在醫學領域，甲狀腺癌如同一個隱匿的 “健康殺手”，正悄然威脅著人們的生命健康。近年來，甲狀腺癌的全球發病率呈現出顯著上升趨勢，它在所有癌癥病例中約占 2.3%，而且女性的患病率明顯高于男性，女性發病率可達 22.8/105，男性則為 8.0/105 。早期準確診斷對于甲狀腺癌患者來說至關重要，這不僅關系到能否避免不必要的手術干預，更直接影響著患者的預后情況。目前，細針穿刺活檢（Fine-needle aspiration biopsy，FNAB）是甲狀腺結節初始評估的 “金標準”。這項檢查就像是一場 “微觀探索”，醫生會從患者體內提取一小部分組織樣本，將其涂抹在玻璃片上，經過染色后，由細胞病理

  來源：Computer Standards & Interfaces

  時間：2025-05-07

• 基于橢圓曲線密碼學的腦機接口隱私保護認證協議研究

  腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）技術正徹底改變嚴重運動障礙患者的生活，但如何保護敏感的腦電（Electroencephalography, EEG）數據免受惡意攻擊，成為制約其發展的關鍵瓶頸。傳統生物識別技術如指紋或虹膜掃描對癱瘓患者失效，而現有EEG認證方案往往因計算復雜度高難以適配資源受限的BCI設備。這一矛盾促使印度中央大學（原文Central University of Himachal Pradesh）的Sunil Prajapat團隊在《Computer Standards》發表研究，提出首個基于橢圓曲線密碼學（Elliptic Curve C

  來源：Computer Standards & Interfaces

  時間：2025-05-07

知名企業招聘：