医学 AI

Parallel Delayed Memory Units for Enhanced Temporal Modeling in Biomedical and Bioacoustic Signal Analysis

并行延迟记忆单元用于生物医学和生物声学信号分析中的增强时间建模

Pengfei Sun, Wenyu Jiang, Paul Devos, Dick Botteldooren

机构 * Department of Information Technology, WAVES Research Group, Ghent University（信息科技系、WAVES研究组、根特大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（电子与电气工程系、伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 并行延迟记忆单元通过门控延迟线机制提升生物医学和生物声学信号的时间建模能力，增强记忆效率与模型性能。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2025

Journal ref IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2025

Hybrid Quantum State Preparation via Data Compression

通过数据压缩实现混合量子态制备

Emad Rezaei Fard Boosari, Maryam Afsary

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出一种无辅助量子的混合经典-量子策略，通过数据压缩降低量子态制备的CNOT门和电路深度，实现高效且可扩展的QSP方法。

Comments 14 pages, 11 figures, 2 tables

Comparative Analysis of 47 Context-Based Question Answer Models Across 8 Diverse Datasets

47种基于上下文的问题回答模型在8种多样化数据集上的比较分析

Muhammad Muneeb, David B. Ascher, Ahsan Baidar Bakht

机构 * School of Chemistry and Molecular Biology, The University of Queensland（化学与分子生物学学院，昆士兰大学） ； Computational Biology and Clinical Informatics, Baker Heart and Diabetes Institute（计算生物学与临床信息学，贝克心脏病与糖尿病研究所） ； Mechanical Engineering Department, Khalifa University（机械工程系，卡利法大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文比较了47种基于上下文的问题回答模型在8种数据集上的表现，发现ahotrod/electra_large_discriminator_squad2_512在多个数据集上表现最佳。

Robust Wrapped Gaussian Process Inference for Noisy Angular Data

鲁棒的包裹高斯过程推断用于噪声角度数据

Andrew Cooper, Justin Strait, Mary Frances Dorn, Robert B. Gramacy, Brendon Parsons, Alessandro Cattaneo

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出了一种鲁棒的包裹高斯过程模型，用于处理单向包裹的角度数据，通过估计包裹位置和改进的似然函数提升推断性能。

Modeling and Control of Magnetic Forces between Microrobots

微机器人之间磁力的建模与控制

Amelia Fernández Seguel, Alejandro I. Maass

机构 * Robotic Engineering, School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile（机器人工程系，工程学院，Pontificia Universidad Católica de Chile） ； Department of Electrical Engineering, School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile（电气工程系，工程学院，Pontificia Universidad Católica de Chile） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本研究提出了一种基于全局磁场角度的级联控制方法，用于精确调节微机器人之间的径向距离，提高了控制精度和响应速度。

Comments 38 pages, 10 figures

An optimization framework for task allocation in the edge/hub/cloud paradigm

边缘/中枢/云范式下的任务分配优化框架

Andreas Kouloumpris, Georgios L. Stavrinides, Maria K. Michael, Theocharis Theocharides

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出基于BILP的优化框架，用于在边缘/中枢/云范式中实现最优任务分配，以降低延迟或能耗。

Comments This version of the manuscript has been accepted for publication in Future Generation Computer Systems after peer review (Author Accepted Manuscript). It is not the final published version (Version of Record) and does not reflect any post-acceptance improvements. The Version of Record is available online at https://doi.org/10.1016/j.future.2024.02.005

Journal ref A. Kouloumpris, G. L. Stavrinides, M. K. Michael, and T. Theocharides, "An optimization framework for task allocation in the edge/hub/cloud paradigm", Future Gener. Comput. Syst., vol. 155, pp. 354-366, Jun. 2024

Vacancy Engineering in Metals and Alloys

金属与合金中的空位工程

Sreenivas Raguraman, Homero Reyes Pulido, Christopher Hutchinson, Arun Devaraj, Marc H. Weber, Michael L. Falk, Timothy P. Weihs

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文探讨了通过空位工程优化金属和合金性能的方法，强调了空位在微观结构调控中的关键作用。

Comments 21 pages, 5 display items

Using a Two-Parameter Sensitivity Analysis Framework to Efficiently Combine Randomized and Non-randomized Studies

利用双参数敏感性分析框架高效整合随机化和非随机化研究

Ruoqi Yu, Bikram Karmakar, Jessica Vandeleest, Eleanor Bimla Schwarz

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种整合随机化和非随机化研究的方法，通过三元组匹配和双参数敏感性分析框架，提高因果推断的稳健性和外部效度。