Imperial College London（帝国理工学院）

Using Legacy Polysomnography Data to Train a Radar System to Quantify Sleep in Older Adults and People living with Dementia

利用遗留多导睡眠图数据训练雷达系统以量化老年人和痴呆症患者的睡眠

M. Yin, K. G. Ravindran, C. Hadjipanayi, A. Bannon, A. Rapeaux, C. Della Monica, T. S. Lande, Derk-Jan Dijk, T. G. Constandinou

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering and UK Dementia Research Institute (Care Research & Technology Centre), Imperial College London（电气与电子工程系和英国痴呆症研究机构（护理与技术研究中心）、帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Informatics, University of Oslo（信息系，奥斯陆大学） ； School of Biosciences, University of Surrey（生物科学学院，萨里大学） 纠错

AI总结 本研究提出利用遗留多导睡眠图数据训练雷达系统，以提高对老年人和痴呆症患者睡眠阶段的自动分期精度。

Plasticine: A Traceable Diffusion Model for Medical Image Translation

Plasticine: 一种用于医学图像翻译的可追溯扩散模型

Tianyang Zhang, Xinxing Cheng, Jun Cheng, Shaoming Zheng, He Zhao, Huazhu Fu, Alejandro F Frangi, Jiang Liu, Jinming Duan

机构 * Department of Computer Science, University of Birmingham（计算机科学系，伯明翰大学） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR（信息与通信研究所，A*STAR） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Department of Eye and Vision Science, University of Liverpool（眼科与视觉科学系，利物浦大学） ； Institute of High Performance Computing, A*STAR（高性能计算研究所，A*STAR） ； Department of Computer Science, and the Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, School of Health Sciences, The University of Manchester（计算机科学系，信息、成像与数据科学分会，健康科学学院，曼彻斯特大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

AI总结 Plasticine是一种以可追溯性为核心目标的端到端医学图像翻译框架，通过结合强度翻译和空间变换，在去噪扩散框架中生成具有可解释性强度过渡和空间一致变形的合成图像。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Artificial Intelligence

ReEfBench: Quantifying the Reasoning Efficiency of LLMs

ReEfBench: 量化大语言模型的推理效率

Zhizhang Fu, Yuancheng Gu, Chenkai Hu, Hanmeng Liu, Yue Zhang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； New York University（纽约大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

AI总结 ReEfBench通过神经符号框架量化LLM推理效率，揭示推理性能提升源于真实推理而非冗长性，并指出训练中混合长短CoT数据的风险及蒸馏模型的局限性。

Automated Feedback Generation for Undergraduate Mathematics: Development and Evaluation of an AI Teaching Assistant

大学数学自动反馈生成：一种AI教学助教的开发与评估

Aron Gohr, Marie-Amelie Lawn, Kevin Gao, Inigo Serjeant, Stephen Heslip

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于AI的教学助手系统，用于生成大学数学作业的自动反馈，通过模块化工作流和大型语言模型实现了对技术正确性和风格的评估。

Implicit Graph, Explicit Retrieval: Towards Efficient and Interpretable Long-horizon Memory for Large Language Models

隐式图，显式检索：迈向高效且可解释的长周期记忆 для 大语言模型

Xin Zhang, Kailai Yang, Hao Li, Chenyue Li, Qiyu Wei, Sophia Ananiadou

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 LatentGraphMem结合隐式图记忆与显式子图检索，实现高效且可解释的长周期记忆，提升大语言模型的推理能力与可解释性。

Comments 11 pages, 5 figures