医学 AI

CAWI: Copula-Aligned Weight Initialization for Randomized Neural Networks

CAWI：基于皮尔逊对齐的随机神经网络权重初始化

Mushir Akhtar, M. Tanveer, Mohd. Arshad

机构 * Indian Institute of Technology Indore（印度理工学院印度尔） 纠错

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

AI总结 CAWI通过数据拟合的皮尔逊模型对齐输入-隐藏层权重，以捕捉特征间依赖关系，提升随机神经网络的预测性能。

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2026

STELLA: A Multimodal LLM for Protein Functional Annotation via Unified Sequence-Structure Encoding

STELLA：一种通过统一序列-结构编码进行蛋白质功能注释的多模态大语言模型

Hongwang Xiao, Wenjun Lin, Xi Chen, Hui Wang, Kai Chen, Jiashan Li, Yuancheng Sun, Sicheng Dai, Boya Wu, Qiwei Ye

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio

AI总结 STELLA通过统一序列-结构编码与文本模态协同，提升蛋白质功能注释的准确性，实现功能描述预测和酶促反应预测的最新成果。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

High-order mid-infrared nonlinear topological differentiator

高阶中红外非线性拓扑微分器

Jixi Zhang, Kun Huang, Shina Liao, Zhuohang Wei, Jianan Fang, Heping Zeng

专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出一种高灵敏度中红外上转换微分器，通过非线性参量相互作用在中红外傅里叶分量上光学印刻拓扑复幅值模式，实现各向同性的高阶边缘增强，用于生物医学诊断和无标记材料分析。

Journal ref Laser & Photonics Reviews 20, e02431 (2026)

ECG-NAT: A Self-supervised Neighborhood Attention Transformer for Multi-lead Electrocardiogram Classification

ECG-NAT：一种用于多导联心电图分类的自监督邻域注意力变换器

Mahsa Gazeran, Sayvan Soleymanbaigi, Fatemeh Daneshfar, Amjad Seyedi, Fardin Akhlaghian Tab

机构 * Department of Computer Engineering, University of Kurdistan（库尔德斯坦大学计算机工程系） ； Department of Mathematics and Operational Research, University of Mons（蒙斯大学数学与运筹学系） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出ECG-NAT，一种自监督学习方法，通过分阶段预训练和微调，有效提取多尺度特征，实现高效准确的多导联心电图分类，仅用1%标注数据即可达到88.1%的准确率。

SHM-Agents: A Generalist-Specialist Integrated Agent System for Structural Health Monitoring

SHM-Agents：一种用于结构健康监测的通用-专家集成代理系统

Yuequan Bao, Xing Li, Huabin Sun, Dawei Liu, Yuxuan Tian, Haiyang Hu

机构 * Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin（工业和信息化部智能防灾减灾重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； Key Lab of Structures Dynamic Behavior and Control of the Ministry of Education, Harbin Institute of Technology, Harbin（教育部结构动态行为与控制重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学土木工程学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SHM-Agents，结合大语言模型的推理能力与专用算法的问题解决能力，实现结构健康监测任务的端到端执行，提升部署效率与系统扩展性。

Comments 19 pages, 20 figures

ATBench: A Diverse and Realistic Agent Trajectory Benchmark for Safety Evaluation and Diagnosis

ATBench：一个多样且现实的代理轨迹基准，用于安全评估与诊断

Yu Li, Haoyu Luo, Yuejin Xie, Yuqian Fu, Zhonghao Yang, Shuai Shao, Qihan Ren, Wanying Qu, Yanwei Fu, Yujiu Yang, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； KAUST（卡塔尔人工智能科学中心） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 ATBench通过多样化的轨迹和现实场景评估代理安全，包含1000条轨迹，挑战性强，支持跨基准比较和长周期故障诊断。

MMRareBench: A Rare-Disease Multimodal and Multi-Image Medical Benchmark

MMRareBench: 一种罕见疾病多模态和多图像医学基准

Junzhi Ning, Jiashi Lin, Yingying Fang, Wei Li, Jiyao Liu, Cheng Tang, Chenglong Ma, Wenhao Tang, Tianbin Li, Ziyan Huang, Guang Yang, Junjun He

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MMRareBench，首个评估多模态和多图像临床能力的罕见疾病基准，包含1756个问题-答案对和7958张医学图像，揭示23个MLLMs在多图像任务中表现低下，存在能力稀释效应。

A Tutorial for Evaluating Cure Model Appropriateness

评估治愈模型适用性的教程

A Tutorial for Evaluating Cure Model Appropriateness Geethanjalee Mudunkotuwa, Durbadal Ghosh, Subodh Selukar

专题命中 医学数据与评测 ：biomedical(abstract)

AI总结 本文提出系统评估治愈模型适用性的方法，结合临床判断、Kaplan-Meier曲线分析和定量评估，通过骨髓移植数据示例提供实用指导，提升生存分析可靠性。

Comments 24 pages, 2 figues, to be submitted in Statistics in Medicine, First two authors have equal contributions

BEAVER: An Enterprise Benchmark for Text-to-SQL

BEAVER：一个企业文本到SQL基准测试

Peter Baile Chen, Devin Yang, Weiyue Li, Fabian Wenz, Yi Zhang, Nesime Tatbul, Michael Cafarella, Çağatay Demiralp, Michael Stonebraker

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Greenshoe, Inc.（Greenshoe公司） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 BEAVER是首个基于企业私有数据仓库构建的文本到SQL基准测试，包含9128个问题-SQL对和19个领域的812张表，通过合成高质量查询和细粒度评估方法，揭示了现有模型在复杂企业场景下的性能差距。

Comments Dataset and code are available at https://beaverbench.github.io/

IndustryBench: Probing the Industrial Knowledge Boundaries of LLMs

IndustryBench: 探索大语言模型在工业知识边界的限制

Songlin Bai, Xintong Wang, Linlin Yu, Bin Chen, Zhiang Xu, Yuyang Sheng, Changtong Zan, Xiaofeng Zhu, Yizhe Zhang, Jiru Li, Mingze Guo, Ling Zou, Yalong Li, Chengfu Huo, Liang Ding

机构 * Multimodal and Industrial AI Team（多模态与工业AI团队） 纠错

专题命中 医学数据与评测 ：diagnosis(abstract)

AI总结 IndustryBench通过中国国家标准和工业产品记录构建2049项工业采购问答基准，揭示LLM在工业QA中的可靠性问题，发现标准与术语能力最弱，扩展推理降低安全调整分数，安全违规率影响排行榜。