医学 AI

Non-Attainment of Minima in Non-Polyhedral Conic Optimization: A Robust SOCP Example

非多面体锥优化中极小值未达成：一个鲁棒SOCP示例

Vinh Nguyen

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 本文研究了二次锥规划中极小值未达成的现象，通过构造反例揭示非多面体几何导致可行集像非闭合的问题，并提出多面体近似和正则化作为缓解策略。

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Interpretable Perturbation Modeling Through Biomedical Knowledge Graphs

通过生物医学知识图谱进行可解释的扰动建模

Pascal Passigan, Kevin Zhu, Angelina Ning

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于生物医学知识图谱的可解释扰动建模方法，通过整合多模态嵌入和图注意力网络，提升对药物-细胞对基因表达扰动的预测能力。

AdaGReS:Adaptive Greedy Context Selection via Redundancy-Aware Scoring for Token-Budgeted RAG

AdaGReS:基于冗余感知评分的自适应贪心上下文选择用于带有令牌预算的RAG

Chao Peng, Bin Wang, Zhilei Long, Jinfang Sheng

机构 * Central South University（中南大学） ； Yizhi Intelligent (YZInt)（义智智能（YZInt）） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 AdaGReS通过冗余感知评分和贪心选择优化，提升RAG在令牌预算下的上下文质量与生成效果。

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Skim-Aware Contrastive Learning for Efficient Document Representation

面向高效文档表示的 skim-aware 对比学习

Waheed Ahmed Abro, Zied Bouraoui

机构 * CDEP - UR 2471, Univ Artois, France（阿托斯大学） ； CRIL - CNRS, Univ Artois, France（阿托斯大学） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种基于 skim-aware 策略的对比学习框架，通过随机遮蔽文档部分并利用 NLI 对比目标，提升长文档表示的准确性和效率。

CPR: Causal Physiological Representation Learning for Robust ECG Analysis under Distribution Shifts

CPR：用于在分布偏移下稳健ECG分析的因果生理表示学习

Shunbo Jia, Caizhi Liao

机构 * Faculty of Innovation Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China（创新工程学院，澳门科技大学，澳门，中国） ； Shenzhen University of Advanced Technology, Shenzhen, China（深圳先进技术大学，深圳，中国） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 CPR通过因果生理表示学习，在对抗扰动下提升ECG分析的鲁棒性和效率

Tracing the Heart's Pathways: ECG Representation Learning from a Cardiac Conduction Perspective

追踪心脏的路径：从心脏传导角度学习ECG表示

Tan Pan, Yixuan Sun, Chen Jiang, Qiong Gao, Rui Sun, Xingmeng Zhang, Zhenqi Yang, Limei Han, Yixiu Liang, Yuan Cheng, Kaiyu Guo

机构 * Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CLEAR-HUG通过两阶段框架捕捉心脏传导细微差异，提升ECG表示学习效果，验证了其在疾病诊断中的有效性。

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The OCR-PT-CT Project: Semi-Automatic Recognition of Ancient Egyptian Hieroglyphs Based on Metric Learning

OCR-PT-CT项目：基于度量学习的古埃及象形文字半自动识别

David Fuentes-Jimenez, Daniel Pizarro, Álvaro Hernández, Adin Bartoli, César Guerra Méndez, Laura de Diego-Otón, Sira Palazuelos-Cagigas, Carlos Gracia Zamacona

专题命中 医学数据与评测 ：CT(title,abstract)；分类 eess.IV

AI总结 OCR-PT-CT项目利用深度度量学习实现古埃及象形文字的半自动识别，通过图像数据提升识别准确率与适应性。

Improving Reliability and Explainability of Medical Question Answering through Atomic Fact Checking in Retrieval-Augmented LLMs

通过检索增强的大语言模型中的原子事实核查来提高医疗问答的可靠性与可解释性

Juraj Vladika, Annika Domres, Mai Nguyen, Rebecca Moser, Jana Nano, Felix Busch, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem, Denise Bernhardt, Stephanie E. Combs, Kai J. Borm, Florian Matthes, Jan C. Peeken

专题命中 医学数据与评测 ：medical AI(abstract)

AI总结 通过原子事实核查提升医疗问答的可靠性与可解释性，减少幻觉并提高事实准确性。

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