医学 AI

P-RAG: Prompt-Enhanced Parametric RAG with LoRA and Selective CoT for Biomedical and Multi-Hop QA

P-RAG：结合LoRA和选择性CoT的增强型参数RAG

Xingda Lyu, Gongfu Lyu, Zitai Yan, Yuxin Jiang

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

AI总结 P-RAG通过LoRA和选择性CoT提升生物医学问答的准确性和可扩展性。

Journal ref Proceedings of International Conference on Computing and Data Science Symposium: Application of Machine Learning in Engineering, 2025

Transformers for Tabular Data: A Training Perspective of Self-Attention via Optimal Transport

表格数据的Transformer：通过最优传输视角审视自注意力的训练

Alessandro Quadrio, Antonio Candelieri

机构 * Università degli studi di Milano–Bicocca（米兰-比科卡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于最优传输的表格分类方法，通过生成虚拟分布和优化对齐来提升自注意力的训练效率和准确性。

Worldwide topology of the scientific subject profile: a macro approach on the country level

全球科学主题谱系的拓扑结构：一种基于国家层面的宏观方法

Felix Moya-Anegon, Victor Herrero-Solana

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文通过主成分分析和多维标度方法，将世界各国分为生物医学、基础科学与工程及农业三大科学主题聚类，揭示全球科学主题的宏观分布特征。

Comments 21 pages, 2 figures, 7 tables

Journal ref PLoS ONE, 8(12):e83222, 2013