ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Dual-Phase Cross-Modal Contrastive Learning for CMR-Guided ECG Representations for Cardiovascular Disease Assessment

双相跨模态对比学习用于CMR引导的ECG表示以评估心血管疾病

Laura Alvarez-Florez, Angel Bujalance-Gomez, Femke Raijmakers, Samuel Ruiperez-Campillo, Maarten Z. H. Kolk, Jesse Wiers, Julia Vogt, Erik J. Bekkers, Ivana Išgum, Fleur V. Y. Tjong

机构 * Amsterdam University Medical Center（阿姆斯特丹大学医学中心） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Radiology and Nuclear Medicine, Amsterdam University Medical Center（放射医学与核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心） ； Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester（放射医学系，梅奥诊所，罗切斯特） 纠错

AI总结 本文提出双相跨模态对比学习方法，通过结合ECG和CMR数据提升心血管疾病评估的ECG表示能力。

Comments Paper accepted at SPIE Medical Imaging 2026 Conference

Gauss-Newton Natural Gradient Descent for Shape Learning

高斯-牛顿自然梯度下降用于形状学习

James King, Arturs Berzins, Siddhartha Mishra, Marius Zeinhofer

机构 * Seminar for Applied Mathematics (SAM), D-Math, ETH Zürich（应用数学研讨会（SAM）、D-Math、苏黎世联邦理工学院） ； Institute for Machine Learning, JKU Linz（机器学习研究所、杰克逊维尔大学） ； ETH AI Center, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

AI总结 高斯-牛顿自然梯度下降方法通过优化隐式神经表面和几何引导神经网络，提升形状学习的训练速度和解的准确性。

Comments 16 Pages, 9 Figures, submitted to Computer-Aided Design

PeakWeather: MeteoSwiss Weather Station Measurements for Spatiotemporal Deep Learning

PeakWeather: 气象瑞士天气站测量数据用于时空深度学习

Daniele Zambon, Michele Cattaneo, Ivan Marisca, Jonas Bhend, Daniele Nerini, Cesare Alippi

机构 * Università della Svizzera italiana（瑞士大学） ； IDSIA（智能系统研究所） ； Federal Office of Meteorology and Climatology MeteoSwiss（联邦气象与气候办公室MeteoSwiss） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； Swiss Data Science Center（瑞士数据科学中心） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） 纠错

AI总结 PeakWeather提供了一个高质量的天气观测数据集，用于时空深度学习任务，包含瑞士多个站点的气象数据及地形指数，支持多种预测和分析应用。