BindsNET：基于 PyTorch 的脉冲神经网络仿真库
BindsNET 是一个用 PyTorch Tensor 在 CPU 或 GPU 上仿真脉冲神经网络（SNN）的 Python 包，面向机器学习中受生物启发的算法研究。
SpikingJelly：基于 PyTorch 的脉冲神经网络框架
SpikingJelly 是一个基于 PyTorch 的开源脉冲神经网络（SNN）深度学习框架，提供脉冲神经元建模、训练流程、加速后端与神经形态数据集支持，便于开展 SNN 研究与部署。
缺血性卒中：双靶点药物 loberamisal 的 III 期达到主要终点（LAIS，997 人）
药物机制：loberamisal 是同时作用于 PSD-95 通路与 α2-GABAA 受体的小分子，走"神经保护 + 神经修复"双靶点路线 —— 而急性缺血性卒中的有效神经保护疗法长期匮乏。 试验设计：多中心、双盲、随机、安慰剂对照 III 期，中国 32 家医院；纳入 18–
NFIs调控人类新皮质畸形中祖细胞谱系进程与产出
提示NFIs可能通过时间性调控祖细胞谱系进程与产出，参与人类新皮质畸形的发生。 该文为Neuron在线资讯，仅提供作者与来源信息，未见研究设计与方法细节。
EEGModels：面向EEG分类的CNN模型集合
EEGModels 是 ARL 开源的 Keras/TensorFlow 卷积神经网络模型集合，提供 EEGNet、DeepConvNet、ShallowConvNet 等模型，用于 EEG 信号分类，便于可重复研究与模型比较。
额顶抑郁网络TMS的F5-AF7标准化线圈定位法
结论方向：材料仅为期刊出版信息，未提供摘要或结果数据，无法判断该“F5-AF7方法”对额顶抑郁网络经颅磁刺激定位的可靠性方向与强度；证据档位C，不足以下结论。 研究设计与做法：材料未报告研究设计类型、样本量、干预与对照设置及随访时长，仅列出发表于Brain Stimulation
精准7-T磁共振神经反馈靶向中脑多巴胺系统治疗抑郁的随机对照原理验证试验
该试验探索以精准7-T磁共振神经反馈靶向中脑多巴胺系统用于抑郁，结论受限于仅有标题。 设计为原理验证性随机对照试验，但摘要缺失，样本量、对照设置与盲法均无法确认。
PsychoPy：行为科学实验的开源构建工具
PsychoPy 是一个开源 Python 包，用于创建行为科学实验，兼顾心理物理学的精度需求、教学易用性与灵活扩展，并支持本地脚本或在线 JavaScript 运行。
认知韧性用于预测阿尔茨海默痴呆
提示认知韧性可能有助于预测阿尔茨海默痴呆的发生。 仅见标题，无摘要，研究设计、样本量与对照设置均不明确。
非侵入性神经调控安全参数浏览器工具的内部验证
结论：NINM Safety Parameter Explorer将六种非侵入性神经调控模态的安全阈值整合为单一规则引擎，内部模拟验证显示规则库、引擎与界面完全自洽；该工具为方案规划辅助，非医疗器械。 设计：工具开发与内部验证研究，规则语料编码自已发表国际共识指南与同行评议文献，
