医学 AI

Energy and Performance Benchmarking of Deep Learning Models for Breast Cancer Detection

用于乳腺癌检测的深度学习模型的能效与性能基准测试

Samar Garrab, Ghada Achour

专题命中 病理影像 ：medical image(abstract)；diagnosis(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本文在乳腺超声、BreakHis 400X 两个数据集上对比七种深度学习模型的能效与性能，发现不同模型在两个数据集上的表现不同，需综合多维度选择医学应用模型。

Comments Accepted at ICMLA 2026 (IEEE International Conference on Machine Learning and Applications). Camera-ready version submitted

Retrieval-Augmented Vision Foundation Models for Robust Leukemia Cell Classification across Multiple Microscopy Datasets

用于跨多个显微镜数据集实现稳健白血病细胞分类的检索增强视觉基础模型

Carlos Zamora, Hiram Zuniga, Ulises Orozco-Rosas, Kenia Picos

专题命中 病理影像 ：biomedical(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 本研究提出基于预训练视觉基础模型的两阶段检索增强框架，经多数据集测试，可实现跨异构数据集的稳健白血病细胞分类，为解决领域偏移问题提供低成本替代方案。

Comments Accepted at SPIE Optics + Photonics 2026 for oral presentation. 23 pages, 12 figures, 9 tables

Reasoning Shortcuts and Value Symmetries: What Symmetry Permits, Architecture Realizes, and Optimization Selects

推理捷径与价值对称性：对称性允许什么、架构实现什么以及优化选择什么

Xin Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 病理影像 ：pathology(abstract)

AI总结 该研究分析神经符号系统的推理捷径，发现现有框架的关键定义不适用于其评估的基准，重新测量揭示无法解释的对比例与可证明结构相关，还明确了对称性惰性、自同构存在性等问题的计算复杂度，区分了对称性允许与优化选择的内容。

Comments 55 pages, 2 figures, 8 tables