水资源作为维系生态系统稳定与社会经济发展的基础性资源，在全球气候变化、城市化进程加速与人口增长的多重压力下，其可持续管理已成为跨学科研究的核心议题。传统以部门分割、技术导向为主的水治理模式日益暴露出协调不足、响应滞后与适应能力薄弱等问题，难以应对复杂多变的环境风险与社会需求。在此背景下，“水治理体制”（Water Governance）的概念逐渐超越单纯的技术管理范畴，演变为涵盖制度安排、权力配置、利益协调与多元参与的综合性框架。
当代水治理体制：研究现状、核心议题、研究前沿与未来展望
月份：2025年12月
针刺脑影像个体化预测的稳健机器学习框架与可解释性分析
摘要：本文综述了机器学习在脑影像数据分析中的应用进展，重点探讨其在针刺神经机制研究中的转化潜力。研究表明，集成学习与深度学习模型在脑肿瘤分类、卒中预测等任务中展现出优越性能，而特征选择与可解释AI技术（如SHAP、LIME）有效提升了模型的临床适用性。针对针刺研究面临的个体响应异质性挑战，提出需构建融合多模态脑影像与中医证候要素的预测框架，并强调标准化数据采集、稳健特征工程和透明决策机制的重要性。
阿尔茨海默病的多巴胺系统
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）是一种以进行性认知功能衰退为核心特征的神经退行性疾病，其主要病理表现为淀粉样斑块沉积、神经纤维缠结形成以及广泛的突触丢失和神经元死亡。尽管传统研究多聚焦于乙酰胆碱系统的损伤及其在记忆障碍中的核心作用，近年来越来越多的证据表明，单胺类神经递质系统的紊乱，特别是多巴胺（dopamine, DA）系统的功能失调，在AD的发生发展过程中扮演着不可忽视的角色。