EEG 情感识别领域的新突破：MASA-TCN统一模型的提出与实验分析 学术背景与研究动机 人类情感识别（Emotion Recognition）一直是神经科学、人工智能以及人机交互领域的热点研究方向。通过对个体情绪状态的自动识别，可以服务于心理健康管理、智能辅助系统、以及更自然的人机互动，为抑郁、焦虑、孤独症谱系障碍等精神疾病患者提供有效干预与监测。然而，情感识别技术的发展主要集中在基于语音、面部表情等外部表现的信号，尽管这些信号易于采集，但极易受到被试主观控制或掩盖，缺乏对大脑真实情感状态的精准捕捉。 相比之下，脑电图（Electroencephalogram, EEG）作为一种非侵入、低成本、高时序分辨率的脑成像工具，能够直接反映大脑内在的情感神经活动，因此在情感识别领域具有独特优势。...

基于语音的泛疾病远程健康诊断模型新突破——解读《wavrx: a disease-agnostic, generalizable, and privacy-preserving speech health diagnostic model》 一、研究背景与问题引入 随着远程医疗（Telemedicine）及健康管理需求的不断增加，如何实现对个体健康状况的实时、无创、自动化监测，成为医学与工程领域的共同关注点。近年来，研究者发现人类语音信号不仅承载着语言内容，还与呼吸、发音等生理活动紧密相关，能够反映多种疾病状态，如新冠肺炎（COVID-19）、帕金森病、阿尔茨海默病、语言障碍、抑郁、癌症相关病症等。通过机器学习（Machine Learning, ML）技术对语音信号进行分析，可以挖掘疾病相...

解读“EVOMOE: Evolutionary Mixture-of-Experts for SSVEP-EEG Classification with User-Independent Training” 一、研究背景与问题提出 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来在神经工程、残障辅助、康复治疗、情绪识别以及交互娱乐等领域具有广泛应用前景。BCI系统通常依赖神经信号（尤其是脑电图，Electroencephalography, EEG）作为数据输入，利用信号处理与机器学习算法将脑活动转换为外部设备指令，实现“用思维控制”各种设备的目标。 然而，实际应用中，EEG数据存在明显的个体差异（Individual Differences）。不同用户的脑电...

一、学术背景：X染色体失活与衰老的神秘关联 在哺乳动物中，雌性个体拥有两条X染色体，雄性只有一条。为维持性别间基因剂量的平衡，雌性发育早期通过X染色体失活（X chromosome inactivation, XCI）机制，将两条X染色体中的一条随机沉默成为高度致密、转录不活跃的结构，称为“Barr小体（Barr body）”。XCI是由长链非编码RNA Xist的表达引导，通过染色体广泛包裹和一系列表观遗传修饰（如多梳复合物沉默、DNA甲基化等）实现的。在经典观点中，XCI一旦建成就能够被细胞分裂稳定传递，使得大部分X染色体基因永久只表达一条拷贝。 但过去数十年，科学家发现少数失活X染色体（称为“Xi”）上的基因可“逃逸”失活（escape from XCI），导致雌性这些基因的表达远高于...

绕过传统通路，挖掘“非经典”前庭输入，纠正老年认知导航障碍的新突破 ——解读《harnessing a noncanonical vestibular input in the head-direction network to rectify age-related navigational deficits》 一、学术背景：为何关注衰老相关的导航障碍？ 导航能力（spatial navigation）是动物及人类在空间环境中定位与移动的核心认知功能之一。随着全球人口老龄化加剧，空间导航障碍作为老年认知功能下降的一种表现，越来越受到关注。以往我们认为，导航困难只是衰老相关综合认知能力减退（如记忆力、注意力、信息处理速度降低）的一部分，但最新研究和临床观察表明，导航功能障碍在衰老过程中有其独...

——基于“Pace of Aging”方法的群体纵向分析 一、研究背景与科学意义 随着全球人口老龄化进程的加速，如何客观衡量并改善老年人口的健康状况已成为各国社会政策及公共卫生领域的重要课题。传统上，衡量人口老龄化主要依赖“寿命（lifespan）”和“健康寿命（healthspan）”等指标，但这些指标存在一定局限，尤其无法有效区分“由出生早期因素（如孕期保健、早期营养）造成的健康差异”与“成年人及老年阶段、身体持续衰老过程中的可变健康变化”。传统指标难以及时或敏感地反映中晚年干预措施对健康的影响，也难剖析健康不平等等群体现象的内在机制。 为此，科研人员积极探索如何量化个体和人群“衰老速度（pace of aging）”，即生物学功能随时间的下滑速度。该指标更侧重捕捉器官、组织及功能性能力...