Participation and Representation in Local Government Speech
地方政府发言中的参与与代表性
机构 * Department of Economics, Stanford University（斯坦福大学经济学系）
AI总结 本文通过分析加州115个城市十年来的市政会议数据，发现公众参与者的年龄、种族、性别和政治倾向与注册选民不同，且土地使用议题会增加参与度。研究探讨了会议访问成本对参与模式的影响。
高校专区
Stanford University（斯坦福大学）
WFM: 3D Wavelet Flow Matching for Ultrafast Multi-Modal MRI Synthesis
WFM：用于超快速多模态MRI合成的3D小波流匹配
机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Machine and Hybrid Intelligence Lab, Feinberg School of Medicine, Northwestern University（北western大学费因伯格医学院机器与混合智能实验室）
AI总结 本文提出WFM方法，通过学习基于小波空间条件均值的直接流，实现高效多模态MRI合成，单模型在BraTS 2024上达到26.8 dB PSNR和0.94 SSIM，速度比扩散模型快250-1000倍。
Comments 17 pages, 4 figures, 3 tables. Accepted at MIDL 2026 (Poster)
Validating a Deep Learning Algorithm to Identify Patients with Glaucoma using Systemic Electronic Health Records
验证一种深度学习算法以利用系统电子健康记录识别青光眼患者
机构 * Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（眼科学系，Byers眼科研究所，斯坦福大学）
AI总结 研究通过验证深度学习模型在系统电子健康记录中识别青光眼患者的能力，发现模型在AUROC和PPV指标上表现良好，且增加可训练层数和数据量可提升性能。
Comments submitted to AMIA Annual Symposium 2026
Exploring Collatz Dynamics with Human-LLM Collaboration
通过人类-大语言模型协作探索科拉兹动力学
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； QuadriumAI
AI总结 本文通过1014次计算实验，系统分析科拉兹猜想，利用29种数学方法揭示分布收敛到点收敛的不可还原障碍，证明了科拉兹猜想难以证明的本质原因。
Comments 233 pages, 11 figures, 52 tables
Addressing divergent representations from causal interventions on neural networks
解决神经网络因果干预中的分歧表示
机构 * Stanford University（斯坦福大学）
AI总结 研究探讨因果干预是否导致模型表示偏离自然分布，分析无害与有害分歧，并提出改进方法以提升解释性可靠性。
EduCoder: An Open-Source Annotation System for Education Transcript Data
EduCoder：一种用于教育转录数据的开源标注系统
机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 本文提出EduCoder，一种专为教育对话标注设计的工具，解决教育对话转录中复杂编码问题，支持开放式和分类编码，并提供外部特征上下文，提升数据可靠性。
