医学 AI

A dual-system approach for epilepsy diagnosis: integrating mamba-Bi-LSTM architecture with SHAP-based verification

一种双系统癫痫诊断方法：融合Mamba-Bi-LSTM架构与基于SHAP的验证

Mufeng Chen, Jia Xie, Fuchang Luo, Quansheng Ren

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)；medical AI(abstract)；分类 eess.SP；biomedical(journal_ref)

AI总结 提出双系统智能诊断框架，主判别系统结合Mamba与Bi-LSTM实现高精度，验证系统通过SHAP提供可解释性，准确率从92.6%提升至98.7%。

Comments 18 pages, 11 figures, 16 tables

Journal ref Biomedical Engineering Advances 11 (2026) 100218

Vision-Based Early Fault Diagnosis and Self-Recovery for Strawberry Harvesting Robots

基于视觉的草莓采摘机器人早期故障诊断与自恢复

Meili Sun, Chunjiang Zhao, Lichao Yang, Hao Liu, Shimin Hu, Ya Xiong

机构 * NERCITA 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 针对草莓采摘机器人视觉感知差、夹爪错位、空抓/误抓和滑落等问题，提出视觉故障诊断与自恢复框架，通过SRR-Net统一感知、相对误差补偿、微光学相机反馈及LSTM滑落预测，实现高精度定位与故障恢复。

Comments Accepted by Artificial Intelligence in Agriculture

A Unified LLM-Adaptable Framework for Cold-Start Cognitive Diagnosis

面向冷启动认知诊断的统一LLM可适配框架

Zihan Yao, Chentao Song, Yu He, Tianyu Qi, Jian Zhang, Weiping Fu, Jun Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(title,abstract)

AI总结 提出LMCD框架，通过知识扩散和语义-认知融合两阶段，利用大语言模型增强冷启动场景下的认知诊断性能。

Comments Under review

Batch Effects In Brain Foundation Model Embeddings

脑基础模型嵌入中的批次效应

Ye Tao, Bradley T. Baker, Yu Wu, Anand D. Sarwate, Sandeep Panta, Sergey Plis, Vince D. Calhoun

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；biomedical(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究评估了两个脑影像基础模型在多中心fMRI数据集中的嵌入表现，发现嵌入编码了显著的批次相关变异，并探讨了和谐化对嵌入的影响，揭示了不同模型对区域活动和区域交互的偏好。

LargeMonitor: Monitoring Online Task-Free Continual Learning via Large Pretrained Models

LargeMonitor: 通过大型预训练模型监控在线无任务持续学习

Mingqi Yuan, Xiaoquan Sun, Shihao Luo, Jiayu Chen

机构 * HKU（香港大学） ； Qicore Tech（启科科技） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出LargeMonitor框架，利用大型预训练模型（LVM和LMM）解耦检测与诊断，实现无任务持续学习中的零样本漂移检测和语义病因诊断，提升现有算法性能。

Teacher-Free Self-Training Amplifies but Does Not Compound: A Pass@$K$ Crossover on a Free-Verifier Domain

无教师自训练放大但不复合：自由验证器域上的 Pass@$K$ 交叉

Igor Lima Strozzi

机构 * Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 在自由验证器域上，使用无教师自训练（STaR）和批评者指导的选择，发现自训练放大模型能力但不复合，通过 Pass@$K$ 交叉诊断证实。

SDM-Q: Cost-Aware Staged Decision-Making for Multi-Omics Classification with Deep Q-Learning

SDM-Q: 基于深度Q学习的成本感知分阶段决策用于多组学分类

Nan Mu, Yangfan Xiao, Ling Wang, Xiaoning Li, Yue Kang, Chen Zhao

机构 * College of Computer Science, Sichuan Normal University（四川师范大学计算机学院） ； Department of Mathematics, College of Science and Mathematics, Kennesaw State University（数学系，科学与数学学院，肯纳邦克州立大学） ； Department of Computer Science, College of Computing and Software Engineering, Kennesaw State University（计算机科学系，计算与软件工程学院，肯纳邦克州立大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SDM-Q强化学习框架，将多组学诊断建模为有限步序贯决策问题，通过动作价值函数平衡分类正确性与模态获取成本，在四个公共数据集上有效减少冗余模态获取并保持竞争性分类性能。

Capacity-Controlled Global Attention for Graph Transformers

具有容量控制的全局注意力用于图变换器

Yang Liu, Dongxin Guo, Tom Zheng, Siu Ming Yiu, Liam Ning, Jikun Wu

机构 * Brain Investing Limited ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SigGate-GT，通过在图变换器中引入可学习的sigmoid门来缓解全局注意力的保守约束，从而解决过平滑、低秩瓶颈和训练不稳定等问题，提升了多个基准测试的性能。

Comments 13 pages, 2 figures, 15 tables

The Degeneracy of the Centre Comonad Model and the Precomposition Obstruction for Quantum Modalities on Presheaf Topoi

中心余单子模型的退化性与预层拓扑上量子模态的预复合障碍

Joey Woo

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文证明中心余单子模型将非交换代数映射为空预层，导致线性逻辑退化为经典笛卡尔逻辑，并指出预复合余单子必然产生这种退化，因此非退化量子模态必须避免预复合构造。

Comments 9 pages

Benchmarking Deep Time Series Models for Equity Portfolios

深度时间序列模型在股票组合中的基准测试

Aoxin Zhang, Yuhan Cheng, Kwanting Leung

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 构建2018-2024年CRSP日频股票基准，结合多准则可接受性分析与约束投资组合层，评估15种深度和统计时间序列架构，发现无模型占优，TransEnc-8排名第一可接受性0.352。

Comments 51 pages, 28 figures, 43 tables; includes appendices

Understanding How Enterprises Adopt the Model Context Protocol for LLM-Driven Software Engineering

理解企业如何采用模型上下文协议进行基于LLM的软件工程

Kehui Chen, Yicheng Sun, Jacky Keung, Zhenyu Mao, Xiaoxue Ma

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 通过对20名从业者的访谈，研究企业采用模型上下文协议（MCP）的现状，发现MCP支持跨系统协作和任务解耦，但面临生态系统碎片化、协调困难等问题，并提出标准化和低代码等改进需求。

Comments 12pages, preliminary version accepted at the 26th International Conference on Quality, Reliability, and Security (QRS 2026)

Artificial Intelligence for Instability in Inorganic Perovskites: From Mechanism Discovery to Engineering Strategies

无机钙钛矿不稳定性的人工智能：从机理发现到工程策略

Xue Zhao, Chuan-Xin Cui, Zi-Hao Xu, Yuan-Long Pang, Jun-Jie Li, Jin-Wu Jiang

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文综述了人工智能在三维全无机卤化物钙钛矿CsPbX3不稳定性研究中的应用，涵盖稳定性判别、微观机制分析、可靠性建模及工程增强，并讨论了数据质量、可解释性等挑战与未来方向。

Comments 6 figures

REFLECT: Intervention-Supported Error Attribution for Silent Failures in LLM Agent Traces

REFLECT: 针对LLM智能体轨迹中静默失败的干预支持错误归因

Xiaofeng Lin, Yingxu Wang, Tung Sum Thomas Kwok, Daniel Guo, Sahil Arun Nale, Charles Fleming, Guang Cheng

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出REFLECT方法，通过诊断候选错误步骤、使用诊断特定补丁进行受控重放测试，并利用验证结果作为对比证据来细化归因，在四个基准上取得最高定位准确率。

Strong Likelihood Principle: Strengthening a Principle or Misunderstanding the Likelihood Function

强似然原理：强化原理还是误解似然函数

Paul William Vos

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 本文重新审视强似然原理，指出其源于对似然函数定义域的混淆，通过二项分布与负二项分布族的比较及Fisher信息度量几何结构，论证强似然原理退化为弱似然原理。

Comments 15 pages, 3 figures

PACT: Learning Diverse Diagnostic Strategies via Privileged Synthesis and Branch Consensus

PACT: 通过特权合成与分支共识学习多样化诊断策略

Gen Li, Yuanze Hu, Zhichao Yang, Qingchen Yu, Jianwei Lv, Yue Guo, Yujing Liu, Faguo Wu, Hongwei Zheng, Xiandong Li, Bo Yuan, Yifan Sun, Zhaoxin Fan

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu（百度） ； ByteDance（字节跳动） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出PACT框架，通过特权合成对话数据和多分支共识训练，使LLM同时学习多种诊断推理范式，在中文医疗诊断基准上取得最优性能。

Comments 16 pages, 5 figures, 5 tables

Auditable Graph-Guided Root Cause Analysis for Kubernetes Incidents

可审计的图引导的Kubernetes事件根因分析

Anastasiia Kuvshinova, Seungmin Jin

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出Graph Traversal Agent，结合LLM推理与确定性图操作，通过类型化证据图、有界搜索和独立验证实现可审计的根因分析，在ITBench上F1从0.6087提升至0.9130。

Comments 8 pages, 1 figure. Preprint

Clinical Reasoning in the Age of AI: Longitudinal Cognition and Human-AI Collaboration

人工智能时代的临床推理：纵向认知与人机协作

Irene Yi, Grace Brown, Sufian Aldogom, Nathan Roll, Eric J. Basile, Pamela M. Resnikoff, Bianca Sanchez, Chirag Lodha, Isaac Gutterman, Oscar Schiff, Keira Salata, Benjamin Mujkic, Ammar Ahmed

专题命中 诊断辅助 ：medical AI(abstract)

AI总结 本研究通过混合方法揭示临床推理的纵向结构，发现当前AI系统主要支持单次就诊任务，与医生多就诊的推理过程存在关键不匹配，为设计更符合真实临床推理的AI系统提供方向。

Agentic multi-fidelity learning of quasiparticle and excitonic properties

准粒子和激子性质的智能多保真学习

Arnab Neogi, Aaron Forde, Christopher A. Lane, Sergei Tretiak, Jian-Xin Zhu

机构 * Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部） ； Center for Integrated Nanotechnologies, Materials Physics and Applications Division, Los Alamos National Laboratory（集成纳米技术中心，材料物理与应用部，洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 诊断辅助 ：diagnosis(abstract)

AI总结 提出智能引导的多保真框架，通过置信度加权和少量高精度参考点，结合机器学习校正GW-BSE计算中的数值不稳定性，准确预测应变MoS2-WS2双层中的准粒子带隙和激子结合能。