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BRAVA-GNN: Betweenness Ranking Approximation Via Degree MAss Inspired Graph Neural Network

BRAVA-GNN: 通过度量质量启发的图神经网络进行介数排名近似

Justin Dachille, Aurora Rossi, Sunil Kumar Maurya, Frederik Mallmann-Trenn, Xin Liu, Frédéric Giroire, Tsuyoshi Murata, Emanuele Natale

机构 * King's College London（国王学院伦敦） ； University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute（拉马尔研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Advanced Industrial Science（国家先进工业科学研究院） ； Université Côte d’Azur（坎特伯雷大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究所） ； I3S（信息科学与系统研究所） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

AI总结 BRAVA-GNN通过利用度量质量与介数中心性的相关性，提出了一种轻量级GNN架构，实现对高直径图的高效节点排名近似。

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Evaluating Social Bias in RAG Systems: When External Context Helps and Reasoning Hurts

评估RAG系统中的社会偏见：当外部上下文有助于而推理有害

Shweta Parihar, Lu Cheng

机构 * University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

AI总结 本研究评估RAG系统中的社会偏见，发现外部上下文可减少偏见，但链式思维提示反而增加偏见，凸显了需要偏见意识推理框架的重要性。

Comments Accepted as a full paper with an oral presentation at the 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2026)

In-Hospital Stroke Prediction from PPG-Derived Hemodynamic Features

住院期间从PPG衍生的血流动力学特征预测中风

Jiaming Liu, Cheng Ding, Daoqiang Zhang

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文利用PPG数据，结合大型语言模型和ResNet-1D模型，实现了对住院期间中风的早期预测，展示了PPG在发病前数小时具有预测性，为临床主动监控提供了新方法。

Comments 11 pages, 6 figures, 3 tables. To appear in Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26)

Neural Gaussian Radio Fields for Channel Estimation

神经高斯射线场用于信道估计

Muhammad Umer, Muhammad Ahmed Mohsin, Ahsan Bilal, John M. Cioffi

AI总结 神经高斯射线场通过融合物理的结构化表示，在信道估计中实现更高的预测SNR和更快的推理速度，优于传统方法。

Comments This paper has been submitted to KDD'26