• 综述：神经密码学：神经网络与密码系统之间的协同与冲突

  神经密码学是密码学与神经网络的交叉领域，从协同增强与对抗威胁双重视角系统梳理了神经网络在加密系统设计、密钥生成与攻击分析中的应用。研究涵盖安全通信、图像加密和恶意流量检测等场景，指出现有综述存在技术深度不足、架构局限和应用割裂等问题，提出构建统一分类框架与跨学科融合方向。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-17

• 融合反应扩散与未知参数的分数阶时滞模糊忆阻神经网络的全局渐近同步研究

  本文创新性地研究了具有反应扩散项（Reaction-diffusion terms）和未知参数的分数阶时滞模糊忆阻神经网络（FDFMNNs with UPRD）的全局渐近同步（GAS）问题。研究将激活函数扩展至不连续情形，并提出延迟状态反馈与自适应两种新型控制器。通过Lyapunov方法及Gronwall-Bellman不等式，推导出易于验证的同步判据，并通过数值仿真验证了理论结果的有效性。这项工作在时空中同时捕捉网络动力学，是对传统仅考虑时间因素方法的重要拓展。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-17

• 基于物理知识的神经网络用于预测喹啉加氢脱氮反应的动力学

  本文构建了包含输入编码和融合网络的物理信息神经网络（PINN）框架，用于研究Quinnoline催化氢处理动力学模型。通过将温度、压力和反应物流速作为输入参数，显著提升了PINN的预测能力与泛化性能。训练后的模型在验证数据集上表现出良好的预测精度，并成功反演了40个未知动力学参数。采用迁移学习策略进一步优化了模型对未知反应条件的适应能力，验证了PINN在解决复杂动力学反演问题中的优越性。

  来源：Fuel

  时间：2026-02-17

• 基于物理的可解释混合建模方法，结合改进的BPNN（反向传播神经网络）和迁移学习技术，用于预测和优化激光熔覆过程中的熔池形态

  熔池形态预测与优化：提出融合物理模型（Rosenthal-Gaussian热源模型）与改进BPNN（引入GSABO优化策略）的可解释混合建模方法，结合SHAP分析实现参数影响量化，通过转移学习提升跨材料和设备的泛化能力，并基于NSGA-II构建多目标参数逆优化框架，实验验证其预测精度（较传统方法提升18.7%）、可解释性和跨场景适用性显著优于纯数据驱动模型。

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-02-17

• 感觉运动皮层在抓握过程中物体身份信息的动态演化

  本研究探讨了在抓握过程中，当躯体感觉信号在接触物体前后发生剧烈状态改变时，大脑皮层如何维持对物体身份的识别。研究人员量化了猕猴初级运动皮层（M1）及躯体感觉区3a、3b/1和2区的神经元活动，发现尽管接触后各区域活动普遍下降，但整个感觉运动皮层的物体身份信息反而增加，尤其在纯皮肤感觉区3b/1和多模态区2。研究揭示了物体身份信息在感觉运动皮层中的复杂编码动态，对理解大脑如何处理动态感觉运动转换具有重要意义。

  来源：Nature Communications

  时间：2026-02-16

• 利用大型语言模型（LLMs）进行多阶段跨模态对齐，以预测天然气网络中的能源消耗

  天然气管道能耗预测面临强非线性、高延迟和负载波动等挑战。本文提出基于预训练大语言模型的多阶段跨模态对齐微调方法MS-CALF，通过分阶段训练解决文本与时间序列的分布差异，并引入特征正则化和模态一致性损失提升预测精度。实验表明，在七条实际管道数据集上，MS-CALF的均方绝对百分比误差较次优模型降低7.56%，且多步预测性能优于其他方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-17

• 啦啦队运动中的颅面创伤：全国趋势及青少年运动员的受伤模式（2014–2023年）

  啦啦队运动青少年颅面损伤流行病学分析及趋势研究。基于2014-2023年NEISS数据库，共85,102例急诊就诊病例，女性占比98.2%，15-19岁群体占56%。主要损伤类型为内部损伤（30.3%）和脑震荡（25.9%），骨折住院率达5.5%。2020年因疫情影响病例骤降，2021年后呈回升趋势。需加强安全规范制定及特定损伤机制研究。

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2026-02-17

• 数据驱动的环境管理决策支持：基于混合GNN-PINN模型的地下土壤温度预测

  准确预测深层土壤温度对农业和环境监测至关重要。本研究提出融合物理信息神经网络（PINNs）与图神经网络（GNNs）的混合模型，利用PINNs嵌入一维热传导方程约束，确保物理一致性；同时通过GNNs捕捉气象站间的空间关联，提升跨区域泛化能力。在土耳其15个气象站的五年数据验证中，混合模型（GNN-PINN）在50-100cm深层土壤温度预测中RMSE降低18.7%，R²提升至0.92，且推理速度较传统MLP提升40%，兼具物理可解释性与空间适应性优势。

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-02-17

• 与解释训练相关的增强型斯特鲁普冲突解决效率：来自ERP（事件相关电位）的证据

  1. 该研究通过ERP技术探讨翻译训练对Stroop任务干扰控制的影响，发现译员在冲突解决阶段（P3和冲突SP）表现出更高效率，但早期注意（N1）和监控（N2/N450）无显著优势，提示译员优势源于目标增强而非主动抑制。

  来源：Journal of Neurolinguistics

  时间：2026-02-17

• 蓝光通过调控昼夜节律-食欲素系统改善非固定光照模式诱发的小鼠抑郁表型

  本文研究了蓝光对由非固定光照模式（ULP，模拟轮班工作和社交时差）诱发的小鼠抑郁表型的干预作用。研究发现，每日2小时蓝光补充能显著改善ULP引起的行为绝望表现（TST和FST中不动时间增加）。其潜在机制与恢复昼夜节律系统的同步化效率，以及调控下丘脑视交叉上核（SCN）的钟基因节律，进而恢复外侧下丘脑区（LHA）和背侧中缝核（DRN）的食欲素-A（OX-A）及血清素（5-HT）水平有关。该研究为轮班和时差相关抑郁的干预提供了新思路。

  来源：Brain Research Bulletin

  时间：2026-02-16

• 综述：以光制光：对光传输过程中物理对抗攻击的综述

  本文提出光传输管道物理对抗攻击的统一分析框架，系统评估了光传输通道与图像感知设备两类攻击向量的九项关键属性，构建了可迁移性分级评估体系，并揭示了物理对抗样本在跨模型架构中的局限性，最后探讨了当前挑战与未来研究方向。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-17

• ADPINet：一种基于注意力机制的离散物理信息网络，用于求解几何偏微分方程

  针对几何偏微分方程（GPDEs）在动态表面上的求解难题，提出注意力驱动的离散物理信息神经网络（ADPINet）。该方法通过时空双离散框架直接处理三角形网格表面的GPDEs，无需重网格即可高效预测表面演化，结合离散微分几何理论实现物理约束嵌入，并利用注意力机制提取全局特征。实验表明ADPINet在保持几何属性、计算效率及泛化能力方面显著优于传统方法。

  来源：Computer-Aided Design

  时间：2026-02-17

• 一种基于物理原理的神经网络架构，用于非线性滞后效应的介电弹性体执行器建模

  压电弹性体驱动器非线性建模；提出物理指导神经网络框架，将Fractional-order Backlash-like微分方程约束到神经网络结构，实现参数与权重的精准映射，并引入GRU模块补偿动态误差，显著提升建模精度与实时性。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-17

• 丝素/PEDOT导电水凝胶介导无线电刺激调控小胶质细胞极化及星形胶质细胞神经保护以促进脊髓损伤修复

  脊髓损伤因复杂病理生理和缺乏有效治疗手段仍是临床重大挑战。本研究报道了一种基于电荷极化诱导电容耦合的非侵入性无线电刺激平台，该平台利用丝素蛋白/PEDOT:PSS导电水凝胶实现。研究证明，该平台能在体外有效引导人iPSC来源星形胶质细胞神经保护功能、调节人血来源巨噬细胞极化，并促进PC12神经元模型突触生长，为开发脊髓修复的微创神经保护和免疫调节联合策略提供了新思路。

  来源：Biomaterials

  时间：2026-02-16

• 3T磁共振准稳态化学交换饱和转移成像：实现多发性硬化病变快速定量检测的新方法

  本研究针对定量化学交换饱和转移（CEST）磁共振成像在多发性硬化（MS）应用中扫描时间长、易受扫描参数影响的问题，提出并验证了准稳态（QUASS）CEST方法。通过数值模拟和体内实验（8名健康志愿者和8名MS患者），研究证实QUASS处理能有效消除饱和时间依赖性，在扫描时间缩短46.7%的情况下仍保持高病变对比度，并揭示了白质（WM）、正常表现白质（NAWM）和病变区域中rNOE、MT、酰胺及CEST@2ppm信号的渐进性变化，为MS的临床诊断和治疗评估提供了丰富的定量信息。

  来源：Brain Research Bulletin

  时间：2026-02-16

• 门控x-TFC：用于具有锐梯度偏微分方程（PDEs）的正向和逆向问题的软域分解方法

  Gated X-TFC通过可学习的软分割门动态调整RBF核宽度，解决奇异摄动边值问题的计算效率与精度矛盾，在1D对流扩散基准测试中实现误差降一个数量级，计算效率提升66%，并扩展至多子域和高维问题。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-17

• 用于数字孪生优化的强盗式神经架构搜索：一种科学机器学习方法

  数字孪生实时优化依赖高效精准的深度学习代理模型，需通过神经架构搜索（NAS）和超参数优化（HPO）提升性能。传统基于纯探索的多臂老虎机方法不适用于SciML模型，因其具有确定性物理训练数据特征。提出的BanditNAS算法通过非随机多臂老虎机平衡探索与利用，解决高容量模型收敛晚、验证损失停滞需切换优化器、确定性训练数据三大难题。理论证明其 regret bounds 优于自适应对手，实验表明BanditNAS在需要多阶段调优的DeepONets（L-BFGS切换）场景提升率高达95%，高容量PINNs场景提升50%，在噪声较低的中等规模搜索空间（K≤100）表现优于HyperBand，但在大空间高噪声下稍逊。统计检验显示BanditNAS在两个场景中显著优于基线（p<0.001）。该研究为SciML模型优化提供了理论扎实、场景适应的算法框架。

  来源：ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems

  时间：2026-02-17

• 通过眼动追踪和认知评估来衡量宣传视频的效果：一种基于费马模糊决策分析的方法

  基于眼动追踪与认知评估的混合决策模型构建及汽车广告实证研究。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-17

• 利用5秒松弛电压和多尺度残差双通道网络进行锂离子电池容量估算

  锂离子电池剩余寿命预测方法基于5秒后放电松弛电压，提出多尺度残差双通道网络模型，通过短时卷积-GRU与长时Transformer编码器协同建模，结合注意力机制特征融合模块，实现高精度（RMSE 0.0041）且轻量化的实时容量估计，有效降低数据采集与计算成本。

  来源：Journal of Energy Storage

  时间：2026-02-17

• 狂犬病糖蛋白C端肽（NV2）改善LPS诱导的大鼠认知与突触功能障碍的机制研究

  在神经退行性疾病及神经炎症模型中，突触功能障碍是认知损伤的核心机制。研究人员针对这一问题，聚焦于狂犬病毒糖蛋白（RVG）羧基端的活性肽段NV2，探究其在LPS诱导的神经炎症大鼠模型中，对海马依赖的学习记忆及突触可塑性的保护作用。研究结果表明，表达NV2可有效改善LPS导致的认知损伤，并缓解短时程及长时程突触可塑性缺陷。该发现提示NV2肽段是一种有前景的神经保护剂，为开发针对突触功能障碍相关疾病的新策略提供了关键实验证据。

  来源：Brain Research Bulletin

  时间：2026-02-16

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