医学 AI

SHAPCA: Consistent and Interpretable Explanations for Machine Learning Models on Spectroscopy Data

SHAPCA：用于光谱数据的机器学习模型一致且可解释的解释

Mingxing Zhang, Nicola Rossberg, Simone Innocente, Katarzyna Komolibus, Rekha Gautam, Barry O'Sullivan, Luca Longo, Andrea Visentin

机构 * School of Computer Science and Information Technology（计算机科学与信息技术学院） ； Centre for Research Training in Artificial Intelligence（人工智能研究培训中心） ； Insight Centre for Data Analytics（数据分析洞察中心） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SHAPCA框架，结合主成分分析和SHAP方法，在原始输入空间提供可解释性，从全局和局部视角分析光谱数据驱动模型行为和个体预测的特征。

Comments 25 pages, 6 figures

Harnessing curvature for helical wave generation in spiral-based metamaterial structures

利用曲率在螺旋基元材料结构中产生螺旋波

Mohamed Roshdy, Osama R. Bilal

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出利用螺旋基元材料结构产生螺旋波，通过曲率保护的拓扑态实现无反向散射传播，无需波导或域界面，单源激发即可实现波的调控。

A New Tractable Description Logic under Categorical Semantics

一种新的可计算描述逻辑在范畴语义下

Chan Le Duc, Ludovic Brieulle

机构 * Université Sorbonne Paris Nord, Sorbonne Université, INSERM, Limics（巴黎-萨克雷大学、索邦大学、国家医学研究院、Limics） 纠错

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种扩展EL的逻辑，通过弱化否定来保留可计算性，同时引入范畴语义以处理负知识。

PlainQAFact: Retrieval-augmented Factual Consistency Evaluation Metric for Biomedical Plain Language Summarization

PlainQAFact: 用于生物医学平白语言摘要的检索增强事实一致性评估指标

Zhiwen You, Yue Guo

机构 * School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(title,abstract)

AI总结 本文提出PlainQAFact，一种针对生物医学平白语言摘要中详尽解释的事实一致性评估指标，通过检索增强的问答方法，有效评估源简化和详尽解释句子的事实一致性。

Comments Accepted by Journal of Biomedical Informatics

Automatic Configuration of LLM Post-Training Pipelines

大语言模型后训练流程的自动配置

Channe Chwa, Xinle Wu, Yao Lu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出AutoPipe框架，通过学习历史运行数据和贝叶斯优化，有效配置大语言模型后训练流程，减少计算成本并提升性能。

MOSAIC: Multi-Objective Slice-Aware Iterative Curation for Alignment

MOSAIC：多目标切片感知迭代校准用于对齐

Yipu Dou, Wang Yang

机构 * School of Cyber Science and Engineering（网络科学与工程学院） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文提出MOSAIC框架，通过统一的L1-L3评估接口实现闭环数据混合搜索，在有限预算下平衡多目标，提升对齐性能并优于随机基线。

Comments 9 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/douyipu/mosaic