• 咖啡 pulp 酒工藝優化：基于人工神經網絡與響應面法的協同應用

  咖啡作為全球重要飲品，其加工過程中產生的咖啡果肉（coffee pulp）約占果實重量的 45%，長期以來多被丟棄或僅少量用作肥料?？Х裙夂橇扛?，在自然發酵降解過程中易產生異味和廢水，威脅土壤和水系生態環境，同時其富含的碳水化合物、礦物質、蛋白質及花青素、酚類化合物等生物活性成分未被有效利用，造成資源浪費。如何將咖啡果肉轉化為高附加值產品，成為食品工業和可持續發展領域的重要課題。為探索咖啡果肉的資源化利用途徑，南京農業大學與中國熱帶農業科學院香料飲料研究所的研究人員開展了咖啡果肉酒發酵工藝優化研究。該研究旨在通過科學方法優化發酵條件，提升咖啡果肉酒的品質與產量，并對比不同優化模型的效果，為

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 單細胞線粒體形態組學揭示細胞異質性并預測復合體 I、III 及 ATP 合酶抑制反應

  線粒體作為細胞的 “能量工廠”，在神經退行性疾病中扮演著關鍵角色。其功能異常與遺傳易感性、環境毒素等因素密切相關，可引發神經元功能障礙甚至變性。然而，線粒體異質性導致細胞對損傷的反應千差萬別，使得傳統的群體分析方法難以精準評估線粒體功能障礙。如何從單細胞層面解析線粒體形態與功能的關系，成為揭示神經退行性疾病發病機制及開發靶向療法的關鍵科學問題。為攻克這一難題，澳大利亞新南威爾士大學（University of New South Wales）和澳大利亞神經科學研究中心（Neuroscience Research Australia, NeuRA）的研究團隊開展了深入研究。他們利用人誘導多能干細

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 共情傾向驅動個體間神經相位同步的機制研究

  在人類社會互動的神經機制探索中，個體間神經相位同步（Inter-individual Neural Phase Synchrony, IINS）作為一種新興研究方向，逐漸成為社交神經科學的焦點。過往研究已證實，IINS 與聯合注意、合作行為等積極社會現象密切相關，但究竟哪些認知過程驅動了這一神經同步的產生，始終是領域內待解的核心問題。例如，共情機制是否通過調節大腦活動的協調性促進社會互動？不同維度的共情傾向（如認知共情與情感共情）在其中扮演何種角色？這些問題的答案不僅關乎對人類社交本質的理解，也為神經精神疾?。ㄈ缱蚤]癥、社交焦慮癥）的干預提供潛在靶點。為破解上述謎題，芬蘭赫爾辛基大學（Univ

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 基于機器學習和大語言模型的耐熱蛋白熔解溫度預測與設計研究

  在生命科學領域，蛋白質的熱穩定性是影響其功能的關鍵因素，熔解溫度（Tm）作為衡量蛋白質熱穩定性的重要指標，是指 50% 蛋白質失去天然結構和活性時的溫度。然而，傳統的 Tm 預測方法存在兩大瓶頸：一是?；谌哂嗟鞍踪|數據訓練，導致模型泛化能力不足；二是無法滿足科研人員設計具有特定 Tm 值蛋白質的需求。隨著生物技術和醫學研究的深入，開發精準且能支持定制化設計的 Tm 預測方法成為亟待解決的問題。為突破上述困境，印度信息技術學院（Indraprastha Institute of Information Technology）的研究人員開展了一項針對耐熱蛋白 Tm 預測與設計的研究。該團隊通過整

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 基于CORDIC算法的Izhikevich神經元模型混沌動力學分析與數字硬件設計

  論文解讀人腦的復雜信息處理能力一直是科學界試圖復制的目標，而模仿生物神經元的計算模型成為關鍵突破口。在眾多神經元模型中，Izhikevich模型因其僅用兩個微分方程就能模擬豐富放電模式的特點備受關注。然而，傳統數字硬件實現中大量乘法運算導致資源占用高、能效低的問題，嚴重制約了大規模神經網絡的部署。更棘手的是，現有研究往往忽視神經元模型的非線性動力學特性（如混沌行為）與硬件精度之間的關聯，而這對理解學習記憶等高級神經功能至關重要。針對這一挑戰，伊朗伊斯蘭阿扎德大學中央德黑蘭分校和沙希德·貝赫什提大學的研究團隊創新性地將CORDIC算法引入Izhikevich模型設計，通過位移-加法操作替代乘法器

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 基于集成對抗訓練與特征壓縮的腦腫瘤分類多層防御對抗攻擊研究

  在醫療人工智能領域，腦腫瘤的精準診斷對臨床治療至關重要。磁共振成像（MRI）憑借高分辨率和無電離輻射的優勢，成為腦腫瘤診斷的重要手段，但人工分析 MRI 圖像不僅耗時，還易受主觀因素影響，存在誤診風險。深度學習技術，尤其是卷積神經網絡（CNNs），在腦腫瘤分類中展現出強大潛力，然而其在對抗攻擊面前的脆弱性卻成為臨床應用的重大隱患。對抗攻擊通過對輸入圖像進行微小擾動，可能導致模型做出錯誤且危險的預測，例如將高級別腫瘤誤判為低級別，進而引發不恰當的治療方案。因此，如何提升模型在對抗環境下的魯棒性，成為保障 AI 在醫療影像中可靠應用的關鍵問題。為解決這一難題，美國中田納西州立大學（Middle T

  來源：Scientific Reports

  時間：2025-05-15

• 基于UK Biobank的心電圖自主神經特征解析：揭示抑郁癥與自殺風險的生理標記與應對策略

  抑郁癥與心血管疾病作為全球兩大健康負擔，其共病機制長期困擾醫學界。傳統觀點認為自主神經系統（ANS）功能紊亂是連接二者的關鍵橋梁，但關于交感/副交感平衡（sympathovagal balance）在精神疾病中的具體作用模式仍存爭議。尤其令人困惑的是，既往研究對心率變異性（HRV）指標的解讀存在矛盾：既有報道稱抑郁癥患者表現為副交感活性下降（HF功率降低），也有證據顯示其伴隨交感神經過度激活（LF/HF比值升高）。這種分歧提示我們可能需要超越單一生物標記的視角，從系統層面重新理解ANS的調控模式。更迫切的臨床需求來自自殺風險的早期預警。雖然已知ANS功能異常與自殺傾向相關，但現有研究多聚焦于單

  來源：npj Mental Health Research

  時間：2025-05-15

• 人類大腦抽象選擇表征的神經機制研究

  在日常生活中，我們的許多決策往往與特定的運動行為緊密相連，比如看到紅燈會踩剎車，聽到電話鈴聲會伸手接聽。傳統的感知決策理論認為，選擇的形成與執行特定動作的計劃是不可分割的，這種 “具身化” 觀點強調選擇是行動意圖的體現。然而，當我們面臨無法立即執行動作的決策時，比如在腦海中規劃明天的行程，大腦是否能夠獨立于具體動作來表征選擇？這一問題引發了神經科學領域的長期爭論：抽象選擇表征是僅在需要靈活切換動作的特殊情境下出現，還是決策過程的普遍特征？為了揭開這一謎團，德國圖賓根大學（University of Tübingen）的研究團隊開展了一項深入研究，相關成果發表在《Communications B

  來源：Communications Biology

  時間：2025-05-15

• Fate-tox：用于 E (3) 等變多器官毒性預測的片段注意力 Transformer 框架 —— 多視角深度學習助力藥物開發中的毒性評估

  論文解讀在藥物研發的漫長征程中，毒性評估始終是一道難以逾越的關卡，無數頗具潛力的化合物因毒性問題折戟于研發后期。當前，大多數計算模型僅聚焦于單一器官的毒性預測，然而人體是一個復雜的有機整體，各器官通過精密的生化和生理通路相互關聯。就像羅非昔布（rofecoxib），最初著眼于胃腸道安全性研發，卻因引發心血管風險而退市，這深刻體現了單器官毒性模型的局限性 —— 無法捕捉器官系統間的關聯及次級毒性效應，難以應對藥物全身毒性評估的需求。在此背景下，韓國首爾國立大學（Seoul National University）的研究團隊開展了一項極具意義的研究，相關成果發表在《Journal of Chemi

  來源：Journal of Cheminformatics

  時間：2025-05-15

• 基于擴散磁共振成像的神經突微結構指標與阿爾茨海默病風險的關聯研究

  阿爾茨海默?。ˋD）的早期診斷一直是神經科學領域的重大挑戰。傳統MRI和認知測試往往在癥狀出現前難以捕捉細微的腦部變化，導致干預時機延誤。隨著全球老齡化加劇，開發能夠識別AD超早期病理改變的技術成為迫切需求。近年來，擴散磁共振成像（dMRI）的進階技術——神經突定向彌散與密度成像（NODDI）嶄露頭角，它通過量化神經突密度指數（NDI）和方向分散指數（ODI），有望揭示傳統影像學無法檢測的微結構異常。為驗證這一技術潛力，研究人員利用AD神經影像計劃（ADNI3）隊列，對65名認知正常老年人（含25名APOE-e4攜帶者）展開研究。通過對比海馬、內嗅皮層等AD易損腦區的NODDI參數、傳統體積指

  來源：Experimental Gerontology

  時間：2025-05-15

• 綜述：默認模式網絡同步性反映共享理解

  引言：社交理解的神經密碼當朋友傾訴情感困境時，大腦的默認模式網絡（DMN）悄然啟動——這個通常與自我反思相關的神經網絡，此刻正通過心智理論（ToM）機制模擬他人體驗。最新證據表明，DMN的跨腦同步如同神經層面的"共鳴"，精準標記著人際理解的深度。從政治立場對立的觀眾觀看相同辯論時的DMN分化，到閨蜜間高度同步的神經活動，這種同步性超越了簡單的刺激反應，成為解碼社會認知的生物學鑰匙。DMN同步的多維證據在自然敘事任務中，DMN僅對語義連貫的故事產生同步響應。當受試者聆聽不同語言版本的《哈利·波特》時，DMN同步僅出現在母語理解者之間，證實其反映概念層面而非表層的理解對齊。更微妙的是，預先提示能"

  來源：Current Opinion in Behavioral Sciences

  時間：2025-05-15

• 基于超表面的偏振選擇性單向 / 雙向衍射神經網絡在信息安全與共享中的應用研究

  在信息爆炸的時代，全光系統因兼具寬帶特性與高效處理能力，成為信息領域的研究熱點。然而，信息安全與信息共享這對天然矛盾的需求，如同魚與熊掌般難以兼得 —— 前者旨在防止未授權訪問、守護數據機密性，后者則聚焦信息傳播與資源優化配置，二者在計算系統中常呈現對立狀態。傳統光學技術在實現單向傳輸與雙向共享的靈活切換方面存在瓶頸，例如三維打印衍射面難以同時兼顧偏振選擇性與模式切換功能，限制了其在高安全通信場景的應用。為突破這一困境，上海理工大學太赫茲技術創新研究院聯合西安應用光學研究所、寧波東方理工大學等機構的研究團隊，開展了基于超表面（Metasurfaces）的衍射神經網絡（Diffractive N

  來源：Nature Communications

  時間：2025-05-15

• 鐵離子遷移調控的CuInP2S6鐵電體極化切換動力學可編程性研究

  在人工智能和物聯網時代，鐵電材料因其非易失性存儲和超低功耗特性成為突破馮·諾依曼瓶頸的關鍵候選者。然而，傳統鐵電體受限于原子不可移動性，僅能實現單一極化切換動力學，嚴重制約了多功能器件的開發。這一困境隨著二維鐵離子材料CuInP2S2S6（CIPS）的出現迎來轉機——其獨特的銅離子（Cu+）遷移特性為調控極化切換提供了全新路徑。電子科技大學的研究團隊通過鐵電光伏效應（FePV）這一創新表征手段，揭示了CIPS中反常的六次極化反轉現象。研究發現，當施加循環掃描電壓時，短路電流（Isc）相位會經歷六次翻轉，這種奇異行為源于銅離子在層內（電場平行極化方向）和層間（電場反平行極化方向）的差異化遷移動力

  來源：Nature Communications

  時間：2025-05-15

• MEG-GLOUPS 數據集：用于評估法語母語者語音運動序列學習中合法與非法假詞生成的神經動力學研究

  論文解讀語言學習的本質是對聲音序列規則的掌握，人類如何在大腦中構建和監控語音運動序列？當前研究對詞匯后階段語音生成的動態過程及適應性學習機制仍存空白。例如，語音監控中感覺反饋與預測的匹配機制（如 M100 成分調制）如何在復雜語音任務中發揮作用？不同語言規則（如語音合法性）如何影響神經活動的時空模式？為填補這些空白，法國艾克斯 - 馬賽大學（Aix Marseille Univ）等機構的研究團隊開展了一項磁 encephalography（MEG）研究，相關成果發表于《Scientific Data》，為解析語音學習的神經基礎提供了重要數據資源。關鍵技術方法研究采用 248 通道 MEG 掃描

  來源：Scientific Data

  時間：2025-05-15

• 基于分布式聲波傳感（DAS）系統的事件分類綜合數據集研究

  在基礎設施監測與安全防護領域，分布式聲波傳感（Distributed Acoustic Sensing, DAS）技術憑借光纖對長距離聲信號的高分辨率捕捉能力，在地震監測、結構健康監測等場景展現出巨大潛力。然而，該技術面臨高維噪聲數據處理與事件精準分類的瓶頸：傳統信號處理方法難以從復雜振動信號中提取有效特征，且公開高質量數據集匱乏，制約了機器學習模型的開發與驗證。在此背景下，布爾諾科技大學（Brno University of Technology）的研究團隊圍繞 DAS 系統的事件分類展開研究，相關成果發表于《Scientific Data》，為該領域提供了關鍵數據支撐與技術參考。研究團隊采

  來源：Scientific Data

  時間：2025-05-15

• 人類舌肌多站點多對比度磁共振成像標注數據集及其在健康與疾病研究中的意義

  舌頭，這個看似平凡的器官，在人類的生命活動中扮演著舉足輕重的角色。它不僅是味覺的感受器，更是參與進食、吞咽、呼吸和語言等多種重要生理功能的核心器官。然而，盡管舌頭的功能如此關鍵，長期以來，科學界對于舌肌的結構與功能在健康和疾病狀態下的變化卻缺乏深入的了解，其中一個重要原因是缺乏全面、公開且標注詳細的影像學數據集?，F有研究表明，舌肌與神經退行性疾?。ㄈ缂∥s側索硬化癥，ALS）、發育性語言障礙、睡眠障礙等多種疾病密切相關。例如，ALS 患者常出現舌肌 T1 加權高信號和體積減少的現象，但由于缺乏標準化的數據集，嚴重制約了對舌肌作為生物標志物的深入研究和相關診斷技術的開發。為填補這一空白，澳大利亞

  來源：Scientific Data

  時間：2025-05-15

• 基于輕敲模式掃描探針電噴霧電離的單細胞脂質質譜成像技術揭示HeLa細胞亞細胞異質性

  在生命科學領域，細胞異質性如同神秘的拼圖，始終困擾著研究人員。傳統質譜技術雖能解析整體樣本的分子組成，卻難以捕捉單個細胞間的微妙差異。特別是脂質分子——這些構成細胞膜的主要成分，其亞細胞分布與腫瘤發生、神經退行性疾病等過程密切相關。然而現有成像技術面臨兩難困境：二次離子質譜(SIMS)雖能達到納米級分辨率但易導致分子碎片化，基質輔助激光解吸電離(MALDI)需要復雜的前處理且空間分辨率有限。如何實現單細胞水平完整脂質分子的高精度成像，成為亟待突破的技術瓶頸。日本大阪大學等機構的研究團隊在《Communications Chemistry》發表創新成果，通過開發輕敲模式掃描探針電噴霧電離(t-S

  來源：Communications Chemistry

  時間：2025-05-15

• 基于熱力學分析與人工神經網絡融合的微燃機故障診斷新策略

  研究背景與意義微燃機(MGT)因其低排放、高燃料適應性等優勢，在分布式發電和智能電網中應用廣泛。然而長期運行中，壓縮機侵蝕(CE)、渦輪機結垢(TF)等故障會導致性能衰退，甚至引發突發停機。傳統診斷方法受限于非線性動態特性和傳感器噪聲，難以在寬負荷范圍內實現精準故障隔離?，F有研究多忽略傳感器誤差或僅針對特定工況，導致實際應用受限。研究機構與方法伊朗阿米爾卡比爾理工大學航空航天工程系的S.S. Talebi團隊在《Heliyon》發表研究，通過建立包含51種負荷、5類故障（CF/CE/TF/TE/RF）和31種故障強度的數據庫，模擬傳感器噪聲（標準差σ*），構建轉換變量θ=tan-1(δXm/δ

  來源：Heliyon

  時間：2025-05-15

• 綜述：精油和植物源生物活性化合物的治療潛力、作用機制及提取技術進展綜述

  植物源生物活性化合物與精油（essential oils，EOs）因具備廣譜治療活性，在醫藥、化妝品及營養保健行業備受關注。這類天然化合物展現出抗微生物、抗炎、抗氧化、抗癌、神經保護及免疫調節等特性，有望在現代醫學與功能健康領域發揮重要作用?；瘜W組成與作用機制植物源生物活性化合物涵蓋多酚、萜類、生物堿等多種類型。精油則是從植物中提取的揮發性成分混合物，主要包含萜烯類、芳香族化合物及脂肪族化合物等。其作用機制多樣：通過破壞微生物細胞膜發揮抗微生物作用；抑制核因子 -κB（NF-κB）等炎癥相關信號通路實現抗炎效果；借助清除自由基（如超氧陰離子自由基 O??、羥基自由基?OH）展現抗氧化活性；誘導

  來源：Phytochemistry Reviews

  時間：2025-05-15

• 基于Mamba的高性能點-體素特征集抽象方法在自動駕駛3D目標檢測中的突破性應用

  在自動駕駛技術飛速發展的今天，環境感知的精準度直接關系到行車安全。激光雷達（LiDAR）生成的點云數據雖能提供高精度的三維空間信息，但如何快速、準確地從中識別車輛、行人等目標仍是巨大挑戰?，F有方法如PV-RCNN++雖取得進展，卻受限于感受野狹窄、體素特征提取效率低、點云非線性特征建模不足等問題，導致復雜場景下檢測精度難以突破。針對這一技術困局，吉林教育省屬研究團隊在《Expert Systems with Applications》發表重磅研究，提出名為HP-PV-RCNN的創新算法。該研究通過四大核心技術突破：1）采用線性角注意力（Linear Angular Attention）擴大非空

  來源：Expert Systems with Applications

  時間：2025-05-15

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