Diagnosis-Driven Automatic Repair for Agentic Workflow via Symbolic Inference
通过符号推理实现诊断驱动的智能工作流自动修复
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对智能工作流可靠性挑战，提出FlowFixer框架，通过将执行转化为符号跟踪、符号推理得行为规范，经规范验证进行故障归因与根因分析，生成修复补丁，还采用预执行评估降成本，实验证明其效果良好。
科学与医疗
医学 AI
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
1. 诊断辅助 8250 篇
Bayesian and Classical Feature Ranking for Interpretable BLDC Fault Diagnosis
贝叶斯和经典特征排名在可解释BLDC故障诊断中的应用
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文比较了贝叶斯和经典特征排名方法在BLDC电机可解释故障诊断中的性能，发现综合特征集表现最佳，贝叶斯方法在电流和综合描述符中表现优异，ReliefF在速度特征排名中效果突出。
Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication
Traceable Fault Diagnosis for Battery Energy Storage Systems via Retrieval-Augmented Multi-Agent O&M Assistant
基于检索增强的多智能体运维助手实现电池储能系统可溯源故障诊断
机构 * Corporate Research Center, Midea Group（美的集团企业研发中心） ； New Energy Business Division, Midea Group（美的集团新能源业务部）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出一种结合检索增强多智能体推理的BESS故障诊断助手，通过任务路由、模式约束数据库访问、混合文本-图像检索和基于证据的答案合成，实现可溯源的故障诊断。
RareDxR1: Autonomous Medical Reasoning for Rare Disease Diagnosis Beyond Human Annotation
RareDxR1：超越人类标注的罕见病诊断自主医学推理
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出端到端推理大模型RareDxR1，通过知识内化与自主进化学习框架，结合反思增强推理采样和双级课程强化学习，直接从非结构化临床笔记诊断罕见病，无需依赖结构化表型或人类标注，在多个基准上达到最先进准确率。
Comments 7 pages, 3 figures. Accepted to IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2026
Bayesian Analysis with Markov Chain Monte Carlo for Global Optimization and Degeneracy Diagnosis in Nuclear Mass Models
基于马尔可夫链蒙特卡洛的贝叶斯分析用于核质量模型的全局优化与简并诊断
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 采用自适应Metropolis-Hastings马尔可夫链蒙特卡洛贝叶斯分析，系统研究Bethe-Weizsäcker变体核质量模型中能量项强度的后验概率分布，揭示参数简并，提出新宏观-微观质量模型BWL，在AME2020上达到759 keV均方根偏差。
Comments 23 pages, 6 figures (colorblind-friendly colors), 12 tables
HyBIRD: Hyperbolic Bridge Retrieval and Diagnosis for Methodology Inspiration Retrieval
HyBIRD: 双曲桥检索与诊断用于方法论灵感检索
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出HyBIRD框架，将方法论灵感检索建模为双曲桥检索，通过轻量级双曲桥变体保持密集检索性能，并利用LLM辅助方法块进行事后解释和证据选择，实现可检查的查询需求分析。
Diagnosis-Driven Co-planning of Network Reinforcement and BESS for Distribution Grid with High Penetration of Electric Vehicles
基于高电动汽车渗透率的配电网网络强化与电池储能系统协同规划
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文提出一种诊断驱动协同规划框架，通过识别关键瓶颈线路并优化电池储能部署，解决高电动汽车渗透率下的配电网优化问题。
Massive boson stars: Waveform-based branch diagnosis with neural reconstruction
大质量玻色子星：基于波形的分支诊断与神经重建
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 通过分支条件神经重建模型比较候选波形假设的重建质量，诊断大质量玻色子星并合结果，证明波形形态编码了并合结局。
Comments 36 pages, 6 figures
A Fusion-Aware Two-Stage Framework for Mispronunciation Detection and Diagnosis in Low-Resource Modern Standard Arabic
低资源现代标准阿拉伯语中融合感知的两阶段错误发音检测与诊断框架
机构 * School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Quebec（魁北克大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对低资源现代标准阿拉伯语错误发音检测与诊断中的数据稀缺和域差异问题，提出两阶段端到端框架，集成预训练编码器和因果扩张时序卷积网络，通过多检查点集成推理和N-gram重评分提升稳定性，在IqraEval.2挑战中取得最佳性能。
Comments Accepted to Interspeech 2026
A specialized reasoning large language model for accelerating rare disease diagnosis: a randomized AI physician assistance trial
一种用于加速罕见病诊断的专用推理大语言模型：随机AI辅助医生试验
机构 * Tsinghua Medicine, Tsinghua University（清华大学医学部，清华大学） ； Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院眼科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Statistics and Data Science, Tsinghua University（清华大学统计与数据科学系） ； Department of Rheumatology and Clinical Immunology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院风湿免疫科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College（北京大学人民医院罕见病科，中国医学科学院 & 北京大学医学部） ； Department of Dermatology, Xijing Hospital, Air Force Medical University（西安空军军医大学西京医院皮肤科） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University (ECNU)（东华大学计算机科学与技术学院） ； Department of Neurosurgery, Xuanwu Hospital, Capital Medical University（首都医科大学宣武医院神经外科） ； Department of Ophthalmology, National University of Singapore（新加坡国立大学眼科） ； Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre（新加坡眼科学研究所，新加坡国家眼科中心） ； Ophthalmology and Visual Science Academic Clinical Program, Duke-NUS Medical School（杜克-国立新加坡大学医学学校眼科与视觉科学学术临床项目） ； Department of Pediatrics, The First Hospital of Tsinghua University（清华大学第一医院儿科） ； College of Future Technology, Peking University（北京大学未来技术学院） ； School of Health and Wellbeing, University of Glasgow（格拉斯哥大学健康与福祉学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出开源推理大模型RaDaR（32B参数），通过增强推理训练和合成数据，在罕见病诊断中超越DeepSeek-R1等模型，随机试验显示其辅助使医生诊断准确率提升21.44个百分点。
Comments 36 pages, 5 figures
A Unified Framework for Runtime Verification and Model-Based Diagnosis in LOLA
LOLA中运行时验证与基于模型诊断的统一框架
机构 * University of Luebeck（吕贝克大学） ； University of Klagenfurt（克雷格弗尔特大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出在流规范语言LOLA中统一运行时验证与基于模型诊断的框架，通过将系统描述、组件健康状态和观测编码为单一流形式，实现在线故障定位。
Using Phonological-Level Wav2Vec2 for Mandarin Automatic Mispronunciation Detection and Diagnosis
使用音系级Wav2Vec2进行普通话自动发音错误检测与诊断
机构 * School of Electrical Engineering and Telecommunications（电气工程与电信学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出基于音系特征的MDD框架，在Wav2Vec2 CTC架构中联合建模音段和声调属性，相比纯音素基线系统，误接受率降低10.1%，诊断错误率降低23.6%。
Comments Accepted to Interspeech 2026. Camera-ready version
Leveraging systems' non-linearity to tackle the scarcity of data in the design of Intelligent Fault Diagnosis Systems
利用系统非线性应对智能故障诊断系统设计中的数据稀缺问题
机构 * Institute of Mechanical Intelligence（机械智能研究所） ； Department of Excellence in Robotics & AI（机器人与人工智能卓越部门） ； Scuola Superiore Sant’Anna（圣安娜高等学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出一种利用系统固有非线性的周期多激励级方法，结合数据可视化与增强技术，在数据稀缺条件下实现基于深度迁移学习的振动故障诊断，并在铁路受电弓结构上验证有效性。
Journal ref Nonlinear Dynamics, vol. 112, pp. 16153-16166, 2024
Safe, Real-Time Active Model Discrimination and Fault Diagnosis for Nonlinear Systems via Differentiable Reachability
通过可微可达性实现非线性系统的安全、实时主动模型辨识与故障诊断
机构 * Institute of Robotics and Intelligent Machines (IRIM), Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所） ； Department of Aerospace Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校航空航天工程系）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对不确定非线性系统，提出一种基于可微可达性近似的实时主动故障诊断算法，通过优化控制输入使输出集分离，在保证安全的同时实现快速模型辨识。
Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis
渐进式知识引导的大型语言模型框架用于轴承故障诊断
机构 * Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学，中国） ； Eastern Institute of Technology, China（东方技术研究所，中国）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出渐进式物理引导多尺度振动信号处理框架，通过81维测量描述符、故障自适应分割和隐式知识编码，在四个数据集上实现98.49%诊断精度并降低12.6倍计算成本。
MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis
MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断
机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。
MedLatentDx: Latent Multi-Agent Communication for Cross-Hospital Rare-Disease Diagnosis
MedLatentDx：用于跨医院罕见病诊断的潜在多智能体通信
机构 * Northwestern University（西北大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出MedLatentDx框架，通过潜在多智能体通信实现跨医院罕见病诊断，利用潜在KV块传输保护隐私，支持同骨干和跨家族LLM部署，在CrossRare-Bench上提升诊断性能并减少可重建临床内容。
From Loss Diagnosis to Rational Design: A Unified Analytical Model for Photoelectrochemical Cells
从损失诊断到理性设计：光电化学电池的统一分析模型
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出统一损失分析框架，通过拟合实验电流-电压数据定量分解热力学、光学、复合和界面损失，识别性能瓶颈并指导优化策略，经多种PEC系统验证。
Comments 43 pages total: 19-page main text with 4 figures and 2 tables; 24-page Supplementary Information with 7 figures and 8 tables
Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention
语音大模型推理中的实体绑定失败：诊断与思维链干预
机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（1 数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance, China（2 字节跳动，中国）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文通过诊断语音大模型在逻辑推理中的实体绑定失败问题，提出实体感知思维链方法，显著提升推理准确率。
Comments INTERSPEECH 2026
LingxiDiagBench: A Multi-Agent Framework for Benchmarking LLMs in Chinese Psychiatric Consultation and Diagnosis
LingxiDiagBench: 用于基准测试大语言模型在中文精神科咨询与诊断中的多智能体框架
机构 * Tianqiao and Chrissy Chen Institute（天桥和克里斯西·陈研究所） ； EverMind AI Inc.（EverMind AI公司） ； Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海精神卫生中心，上海交通大学医学院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出LingxiDiagBench多智能体框架，包含16K电子病历对齐的合成咨询对话数据集，评估LLM在静态诊断和动态咨询中的表现，发现其对抑郁-焦虑共病识别和12类鉴别诊断准确率低，动态咨询常不如静态评估。
Optimizing 2D Input Representations and Sub-phase Fusion Strategies for Differential Diagnosis of Asthma and COPD Using CNN- and GRU-Based Networks
基于CNN和GRU网络的哮喘与COPD鉴别诊断中二维输入表示和子阶段融合策略的优化
机构 * Dept. Electrical and Electronics Engineering Istanbul Bilgi University, Turkey（电气与电子工程系伊斯坦布尔比尔吉大学，土耳其） ； Dept. Computer Engineering Istanbul Bilgi University, Turkey（计算机工程系伊斯坦布尔比尔吉大学，土耳其）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本研究优化了二维输入表示（MFCC、对数梅尔谱图、VAR模型）和子阶段特征融合策略（直接拼接、GRU、GRU+注意力），使用CNN和GRU网络鉴别哮喘与COPD，最佳F1分数达0.877。
Dep-LLM: Training-Free Depression Diagnosis via Evidence-Guided Structured Multi-factor with Reliable LLM Reasoning
Dep-LLM：基于证据引导的结构化多因素与可靠LLM推理的无训练抑郁症诊断
机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong, China（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Chinese People’s Liberation Army General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出无训练框架Dep-LLM，通过思维链多因素分析、置信度调制和协作预测，在冻结LLM上实现抑郁症诊断，超越零样本和微调方法。
A Reliable Fault Diagnosis Method Based on Belief Rule Base Consider Robustness Analysis
一种考虑鲁棒性分析的基于置信规则库的可靠故障诊断方法
机构 * Central South University（中南大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对故障诊断中传感器读数可靠性问题，提出一种基于置信规则库的可靠故障诊断方法，通过鲁棒性分析与优化策略提升模型准确性和鲁棒性，在柴油机和轴承故障诊断中验证有效性。
Vision-Based Early Fault Diagnosis and Self-Recovery for Strawberry Harvesting Robots
基于视觉的草莓采摘机器人早期故障诊断与自恢复
机构 * NERCITA
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 针对草莓采摘机器人视觉感知差、夹爪错位、空抓/误抓和滑落等问题，提出视觉故障诊断与自恢复框架，通过SRR-Net统一感知、相对误差补偿、微光学相机反馈及LSTM滑落预测，实现高精度定位与故障恢复。
Comments Accepted by Artificial Intelligence in Agriculture
A Unified LLM-Adaptable Framework for Cold-Start Cognitive Diagnosis
面向冷启动认知诊断的统一LLM可适配框架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出LMCD框架，通过知识扩散和语义-认知融合两阶段，利用大语言模型增强冷启动场景下的认知诊断性能。
Comments Under review
Domain-Aware Mispronunciation Detection and Diagnosis Using Language-Specific Statistical Graphs
基于语言特定统计图的领域感知发音错误检测与诊断
机构 * Hanoi University of Science and Technology（河内理工大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT AI，VNPT集团） ； National Economics University（国家经济大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出一种利用语言特定统计图学习音素混淆模式的方法，在L2-ARCTIC基准上实现59.52%的F1分数，优于多个基线。
Comments Accepted at Interspeech 2026
Mispronunciation Detection and Diagnosis Without Model Training: A Retrieval-Based Approach
无需模型训练的误读检测与诊断：基于检索的方法
机构 * Hanoi National University of Education（河内教育大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文提出一种无需模型训练的误读检测与诊断方法，利用预训练的自动语音识别模型和检索技术，实现高准确率的发音错误检测与诊断，实验表明其在L2-ARCTIC数据集上达到69.60%的F1分数。
Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Ekka: Automated Diagnosis of Silent Errors in LLM Inference
Ekka: LLM推理中静默错误的自动诊断
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 提出Ekka系统，通过差分调试对齐比较中间执行状态，自动诊断LLM推理框架中的静默错误，在真实错误基准上达到80% pass@1和88% pass@5的诊断准确率。
Comments ICML 2026
Fault detection and diagnosis: computational issues and tools
故障检测与诊断：计算问题与工具
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文针对线性时不变系统中的加性故障诊断问题，探讨了其存在条件，并概述了故障检测滤波器合成的计算方法最新发展及可用软件工具。
Comments 12 pages. A shorter version of this article appeared in the Encyclopedia of Systems and Control (2019)
Robust Fault Diagnosis by Optimal Input Design for Self-sensing Systems
通过自感知系统最优输入设计实现鲁棒故障诊断
专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种基于模型的鲁棒故障诊断方法和最优输入设计方法，用于实现故障的最优诊断。该算法适用于实时实现，通过数值模拟展示了设计的输入和故障诊断技术在系统不确定性下的鲁棒性。
Comments Accepted in IFAC World Congress 2017
