University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

An Efficient Additive Kolmogorov-Arnold Transformer for Point-Level Maize Localization in Unmanned Aerial Vehicle Imagery

一种高效的加法柯尔莫哥洛夫-安德罗夫变换器用于无人机图像中点级玉米定位

Fei Li, Lang Qiao, Jiahao Fan, Yijia Xu, Shawn M. Kaeppler, Zhou Zhang

机构 * Department of Biological Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53706, USA（生物系统工程系，威斯康星大学麦迪逊分校） ； Department of Agronomy, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53706, USA（农学系，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出AKT变换器，通过改进的注意力机制和高效模型结构，实现无人机图像中高精度点级玉米定位，提升农业遥感应用效果。

Immunological Density Shapes Recovery Trajectories in Long COVID

免疫密度塑造长期新冠恢复轨迹

Jing Wang, Tong Zhang, Xing Niu, Jie Shen, Yiming Luo, Qiaomin Xie, Amar Sra, Zorina Galis, Jeremy Weiss

机构 * National Library of Medicine（国家医学图书馆） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） ； National Heart, Lung, and Blood Institute（国家心肺血液研究所） 纠错

AI总结 研究发现长期新冠症状严重程度由免疫密度决定，恢复主要通过重复接种疫苗实现。

Joint Progression Modeling (JPM): A Probabilistic Framework for Mixed-Pathology Progression

联合进展建模（JPM）：一种用于混合病理进展的概率框架

Hongtao Hao, Joseph L. Austerweil

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Chiba Institute of Technology（千叶技术大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 JPM通过概率框架处理混合病理进展，提升排序准确性21%，并与文献结果一致。

Comments 49 pages; Machine Learning for Health (ML4H) Symposium 2025