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科学与医疗

医学 AI

医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

共收录 2125 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医学数据与评测 2125 篇

2604.19281 2026-04-22 cs.HC cs.AI cs.CL cs.LG 57%

Beyond Semantic Similarity: A Component-Wise Evaluation Framework for Medical Question Answering Systems with Health Equity Implications

超越语义相似性:面向医疗问答系统的组件评估框架及其健康公平性影响

Abu Noman Md Sakib, Md. Main Oddin Chisty, Zijie Zhang

机构 * University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校) Khulna University of Engineering and Technology(库尔纳工程科技大学)

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

AI总结 本文提出VB-Score框架,评估医疗问答模型的四个组件,揭示模型在慢性病等特定群体中的性能差异,指出语义评估不足以确保医疗AI的安全性。

Comments Accepted in the Ninth Annual ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT) 2026

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2604.17956 2026-04-21 cs.LG stat.ME 57%

Federated Rule Ensemble Method in Medical Data

联邦规则集合方法在医疗数据中的应用

Ke Wan, Kensuke Tanioka, Toshio Shimokawa

机构 * Department of Medical Data Science(医学数据科学系) Wakayama Medical University(福冈医疗大学) Department of Biomedical Sciences and Informatics(生物医学科学与信息学系) Doshisha University(多摩大学) Department of Biostatistics(生物统计学系)

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

AI总结 本文提出一种联邦规则Fit框架,通过隐私保护直方图预处理、梯度提升树本地规则生成和ℓ1正则化系数估计,实现可解释的全局模型,优于现有联邦方法。

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2512.23786 2026-04-21 cs.CV cs.RO 57%

Bridging the Ex-Vivo to In-Vivo Gap: Synthetic Priors for Monocular Depth Estimation in Specular Surgical Environments

弥合体外到体内差距:用于镜面外科环境单目深度估计的合成先验

Ankan Aich, Emma D. Ryan, Kris Moe, Isaac Schmale, Li-Xing Man, Yangming Lee

机构 * RoCAL, Rochester Institute of Technology(罗切斯特理工学院RoCAL实验室) Department of Otolaryngology Head and Neck Surgery, University of Rochester Medical Center(罗切斯特大学医学中心耳鼻喉科与头颈外科部门) University of Washington, Department of Otolaryngology–Head and Neck Surgery(华盛顿大学耳鼻喉科与头颈外科部门)

专题命中 医学数据与评测 :CT(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出合成先验用于改善外科环境中单目深度估计,通过DV-LORA适应深度anything v2架构,在SCARED数据集上达到新状态,同时引入ROCAL-T 90数据集验证模型在真实临床场景中的鲁棒性。

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2604.17206 2026-04-21 cs.CV 57%

SciDraw-6K: A Multilingual Scientific Illustration Dataset Generated by Google Gemini

SciDraw-6K:由Google Gemini生成的多语言科学插图数据集

Davie Chen

机构 * University of Arts in Poznań(波兹南艺术大学)

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

AI总结 SciDraw-6K是6291个由Google Gemini生成的科学插图数据集,涵盖11种语言,用于支持多语言文本到图像研究和科学可视化领域适应。

Comments 9 pages, 5 figures. Dataset: https://huggingface.co/datasets/SciDrawAI/SciDraw-6K. Code: https://github.com/SciDrawAI/scidraw-6k

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2604.08809 2026-04-20 cs.LG stat.AP 57%

Structural Evaluation Metrics for SVG Generation via Leave-One-Out Analysis

通过留一验证分析评估SVG生成的结构评价指标

Haonan Zhu, Adrienne Deganutti, Elad Hirsch, Purvanshi Mehta

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

AI总结 本文提出基于留一验证分析的元素级评估方法,用于评估SVG生成的结构特性,引入四个结构性指标并验证其在多个生成系统中的实用性。

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2604.14919 2026-04-17 eess.SP 57%

A Numerical and Experimental Evaluation of Microbubble Communication Using OpenFOAM

微气泡通信的数值与实验评估:基于OpenFOAM

Annika Tjabben, Carolin Conrad, Hans D. Schotten

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

AI总结 本文通过实验和数值分析评估微气泡在生物纳米物联网中的通信性能,探讨流体性质和对流对微气泡动力学的影响,验证OpenFOAM模拟的可靠性。

Comments Accepted to the 30th ITG-Symposium, Mobile Communications - Technologies and Applications in Osnabrück, Germany

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2604.13954 2026-04-16 cs.LG cs.AI 57%

HINTBench: Horizon-agent Intrinsic Non-attack Trajectory Benchmark

HINTBench:地平线代理内在非攻击轨迹基准

Jiacheng Wang, Jinchang Hou, Fabian Wang, Ping Jian, Chenfu Bao, Zhonghou Lv

机构 * Baidu Inc(百度公司) Beijing Institute of Technology(北京理工大学)

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

AI总结 研究内在风险审计,提出HINTBench基准,包含629条轨迹,评估风险检测、风险步定位和内在故障识别,发现强LLM在风险步定位上表现差,揭示内在风险审计的挑战。

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2604.13608 2026-04-16 cs.LG cs.AI 57%

Design Space Exploration of Hybrid Quantum Neural Networks for Chronic Kidney Disease

混合量子神经网络在慢性肾病中的设计空间探索

Muhammad Kashif, Hanzalah Mohamed Siraj, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique

机构 * eBrain Lab, Division of Engineering, New York University Abu Dhabi(纽约大学阿布扎比分校工程学院eBrain实验室) Center for Quantum and Topological Systems, NYUAD Research Institute, New York University Abu Dhabi(纽约大学阿布扎比分校量子与拓扑系统中心)

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

AI总结 本文通过评估625种混合量子神经网络模型,探讨了数据编码、量子电路架构和测量策略对慢性肾病诊断性能的影响,发现紧凑架构与合适编码可实现最佳准确率、鲁棒性和效率平衡。

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2604.11653 2026-04-14 cs.CV 57%

GazeVaLM: A Multi-Observer Eye-Tracking Benchmark for Evaluating Clinical Realism in AI-Generated X-Rays

GazeVaLM:一个多观察者眼动基准测试,用于评估AI生成X光片的临床真实性

David Wong, Zeynep Isik, Bin Wang, Marouane Tliba, Gorkem Durak, Elif Keles, Halil Ertugrul Aktas, Aladine Chetouani, Cagdas Topel, Nicolo Gennaro, Camila Lopes Vendrami, Tugce Agirlar Trabzonlu, Amir Ali Rahsepar, Laetitia Perronne, Matthew Antalek, Onural Ozturk, Gokcan Okur, Andrew C. Gordon, Ayis Pyrros, Frank H. Miller, Amir Borhani, Hatice Savas, Eric Hart, Elizabeth Krupinski, Ulas Bagci

机构 * Northwestern University(西北大学) Loyola University Chicago(洛约拉大学芝加哥分校) DuPage Medical Group(杜佩奇医疗集团) Emory University(埃默里大学)

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

AI总结 GazeVaLM通过眼动数据和临床标签,评估AI生成X光片的临床真实性,对比人类专家与LLM的诊断准确性。

Comments This work appears in ACM ETRA 2026

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2604.10293 2026-04-14 eess.SP 57%

Impact of Validation Strategy on Machine Learning Performance in EEG-Based Alcoholism Classification

验证策略对基于EEG的酒精成瘾分类机器学习性能的影响

Tahir Cetin Akinci, Yuksel Celik, Omer Faruk Ertugrul

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

AI总结 本文研究了验证策略对EEG酒精成瘾分类性能的影响,通过对比不同验证方法发现传统验证方法存在乐观偏差,AdaBoost方法表现最优,具有高准确率和平衡的灵敏度与特异度。

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2604.09791 2026-04-14 cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA 57%

Pioneer Agent: Continual Improvement of Small Language Models in Production

先驱代理:生产环境中小语言模型的持续改进

Dhruv Atreja, Julia White, Nikhil Nayak, Kelton Zhang, Henrijs Princis, George Hurn-Maloney, Ash Lewis, Urchade Zaratiana

机构 * Fastino Labs

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

AI总结 本文提出Pioneer Agent,通过闭环系统自动化小语言模型的持续改进,通过冷启动和生产模式提升模型性能,发现有效训练策略。

Comments 43 pages, 10 figures, 14 tables

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2604.01481 2026-04-03 cs.LG cs.AI 57%

DISCO-TAB: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Privacy-Preserving Synthesis of Complex Clinical Data

DISCO-TAB:一种用于隐私保护合成复杂临床数据的分层强化学习框架

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Amir Rahmani, Hajar Homayouni

机构 * Computational Science Research Center, San Diego State University(圣地亚哥州立大学计算科学研究中心) School of Nursing and Department of Computer Science, University of California, Irvine(加州大学尔湾分校护理学院与计算机科学系) Fowler College of Business, San Diego State University(圣地亚哥州立大学福勒商学院) Department of Computer Science, San Diego State University(圣地亚哥州立大学计算机科学系)

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

AI总结 本文提出DISCO-TAB框架,结合微调LLM与多目标判别器,通过强化学习优化,解决临床数据生成中的复杂依赖和类别不平衡问题,提升合成数据的临床有效性与统计真实性。

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2510.24379 2026-04-03 cs.CV 57%

A Luminance-Aware Multi-Scale Network for Polarization Image Fusion with a Multi-Scene Dataset

一种考虑亮度的多尺度网络用于极化图像融合与多场景数据集

Zhuangfan Huang, Xiaosong Li, Gao Wang, Tao Ye, Haishu Tan, Huafeng Li

机构 * Guangdong-HongKong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic Technology, School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University(广东-香港-澳门智能微纳光电子技术联合实验室,物理与光电工程学院,佛山大学) State Key Laboratory of Dynamic Measurement Technology, North University of China(动态测试技术国家重点实验室,中北大学) School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology(信息工程与自动化学院,昆明理工大学)

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

AI总结 本文提出考虑亮度的多尺度网络,通过多尺度空间权重矩阵和全局-局部特征融合机制,提升极化图像融合在复杂光照环境下的性能,使用多场景数据集验证了方法的优越性。

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2604.00537 2026-04-02 cs.CV cs.AI 57%

MATHENA: Mamba-based Architectural Tooth Hierarchical Estimator and Holistic Evaluation Network for Anatomy

MATHENA:基于Mamba的牙科建筑层次估计器和整体评估网络

Kyeonghun Kim, Jaehyung Park, Youngung Han, Anna Jung, Seongbin Park, Sumin Lee, Jiwon Yang, Jiyoon Han, Subeen Lee, Junsu Lim, Hyunsu Go, Eunseob Choi, Hyeonseok Jung, Soo Yong Kim, Woo Kyoung Jeong, Won Jae Lee, Pa Hong, Hyuk-Jae Lee, Ken Ying-Kai Liao, Nam-Joon Kim

机构 * OUTTA Seoul National University(首尔国立大学) Sangmyung University(祥明大学) Gwangju Institute of Science and Technology(光州科学技术院) Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University(三星医学中心,成均馆大学) Samsung Changwon Hospital, Sungkyunkwan University(三星昌原医院,成均馆大学) NVIDIA AI Technology Center(英伟达人工智能技术中心)

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

AI总结 MATHENA通过整合多分辨率SSM驱动检测器和轻量级Mamba-UNet,实现了牙科诊断的统一框架,包括龋齿分割、异常检测和牙科发育阶段分类,取得高精度结果。

Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables

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2509.03311 2026-04-02 eess.SP cs.IT math.IT 57%

Credible Uncertainty Quantification under Noise and System Model Mismatch

可信不确定性量化在噪声和系统模型不匹配下的应用

Penggao Yan, Xingqun Zhan, Rui Sun, Li-Ta Hsu

专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种统一的多指标框架,通过非可信指数、负对数似然和能量分数等指标,结合经验位置检验和方向探测技术,有效区分噪声模型不匹配与系统模型不准确,提升诊断准确性。

Comments This manuscript has been submitted to IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

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2603.29922 2026-04-01 cs.CV cs.AI 57%

Training deep learning based dynamic MR image reconstruction using synthetic fractals

使用合成分形训练深度学习动态MRI图像重建

Anirudh Raman, Olivier Jaubert, Mark Wrobel, Tina Yao, Ruaraidh Campbell, Rebecca Baker, Ruta Virsinskaite, Daniel Knight, Michael Quail, Jennifer Steeden, Vivek Muthurangu

机构 * UCL Centre for Translational Cardiovascular Imaging, University College London(伦敦大学学院UCL转化心血管影像中心) Department of Cardiology, Royal Free London NHS Foundation Trust(皇家自由伦敦NHS基金会信托心脏病科) Institute of Cardiovascular Science, University College London(伦敦大学学院心血管科学研究所)

专题命中 医学数据与评测 :MRI(abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文研究了合成分形数据是否可用于训练深度学习模型进行动态MRI重建,以避免心脏MRI数据的隐私、许可和可用性限制。通过生成分形数据训练3D UNet模型,并与基于心脏MRI数据的模型进行比较,结果表明合成分形数据能提供与真实数据相当的重建质量。

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2603.27942 2026-04-01 cs.CV cs.AI 57%

JaWildText: A Benchmark for Vision-Language Models on Japanese Scene Text Understanding

JaWildText:面向日文场景文本理解的视觉-语言模型基准测试

Koki Maeda, Naoaki Okazaki

机构 * Institute of Science Tokyo, Tokyo, Japan(东京科学大学,日本东京) Research and Development Center for Large Language Models, National Institute of Informatics, Tokyo, Japan(国立信息学研究所大型语言模型研发中心,日本东京)

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

AI总结 本文提出JaWildText基准测试,针对日文场景文本理解中的多脚本、垂直书写和字符多样性问题,包含3241个实例和112万字符标注,涵盖STVQA、KIE和手写OCR三个任务,评估14种VLM模型,发现最佳模型在三个任务上的平均得分为0.64。

Comments 18 pages

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2509.26351 2026-03-31 cs.LG 57%

LLM-Assisted Emergency Triage Benchmark: Bridging Hospital-Rich and MCI-Like Field Simulation

基于大语言模型的急救分级基准:连接医院丰富与MCI类现场模拟

Joshua Sebastian, Karma Tobden, KMA Solaiman

机构 * University of Maryland Baltimore County(马里兰大学巴尔的摩县分校)

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

AI总结 本文提出一个开放的急救分级基准,通过大语言模型辅助构建,解决现有基准不可用的问题,涵盖医院环境和MCI模拟两种场景,提升临床AI数据集的可重复性和可访问性。

Comments Submitted to GenAI4Health@NeurIPS 2025. This was the first version of the LLM-assisted emergency triage benchmark dataset and baseline models. A related but separate benchmark-focused study on emergency triage under constrained sensing has been accepted at the IEEE International Conference on Healthcare Informatics (ICHI) 2026 (see arXiv:2602.20168)

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2603.27460 2026-03-31 cs.CV cs.AI 57%

Project Imaging-X: A Survey of 1000+ Open-Access Medical Imaging Datasets for Foundation Model Development

Project Imaging-X:1000多个开放访问医学影像数据集的调查

Zhongying Deng, Cheng Tang, Ziyan Huang, Jiashi Lin, Ying Chen, Junzhi Ning, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Wei Li, Yinghao Zhu, Shujian Gao, Yanyan Huang, Sibo Ju, Yanzhou Su, Pengcheng Chen, Wenhao Tang, Tianbin Li, Haoyu Wang, Yuanfeng Ji, Hui Sun, Shaobo Min, Liang Peng, Feilong Tang, Haochen Xue, Rulin Zhou, Chaoyang Zhang, Wenjie Li, Shaohao Rui, Weijie Ma, Xingyue Zhao, Yibin Wang, Kun Yuan, Zhaohui Lu, Shujun Wang, Jinjie Wei, Lihao Liu, Dingkang Yang, Lin Wang, Yulong Li, Haolin Yang, Yiqing Shen, Lequan Yu, Xiaowei Hu, Yun Gu, Yicheng Wu, Benyou Wang, Minghui Zhang, Angelica I. Aviles-Rivero, Qi Gao, Hongming Shan, Xiaoyu Ren, Fang Yan, Hongyu Zhou, Haodong Duan, Maosong Cao, Shanshan Wang, Bin Fu, Xiaomeng Li, Zhi Hou, Chunfeng Song, Lei Bai, Yuan Cheng, Yuandong Pu, Xiang Li, Wenhai Wang, Hao Chen, Jiaxin Zhuang, Songyang Zhang, Huiguang He, Mengzhang Li, Bohan Zhuang, Zhian Bai, Rongshan Yu, Liansheng Wang, Yukun Zhou, Xiaosong Wang, Xin Guo, Guanbin Li, Xiangru Lin, Dakai Jin, Mianxin Liu, Wenlong Zhang, Qi Qin, Conghui He, Yuqiang Li, Ye Luo, Nanqing Dong, Jie Xu, Wenqi Shao, Bo Zhang, Qiujuan Yan, Yihao Liu, Jun Ma, Zhi Lu, Yuewen Cao, Zongwei Zhou, Jianming Liang, Shixiang Tang, Qi Duan, Dongzhan Zhou, Chen Jiang, Yuyin Zhou, Yanwu Xu, Jiancheng Yang, Shaoting Zhang, Xiaohong Liu, Siqi Luo, Yi Xin, Chaoyu Liu, Haochen Wen, Xin Chen, Alejandro Lozano, Min Woo Sun, Yuhui Zhang, Yue Yao, Xiaoxiao Sun, Serena Yeung-Levy, Xia Li, Jing Ke, Chunhui Zhang, Zongyuan Ge, Ming Hu, Jin Ye, Zhifeng Li, Yirong Chen, Yu Qiao, Junjun He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics(上海光学精密机械研究所) Fudan University(复旦大学) University of Cambridge(剑桥大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The University of Hong Kong(香港大学) Fuzhou University(福州大学) University of Washington(华盛顿大学) Stanford University(斯坦福大学) Incept Labs Monash University(莫纳什大学) Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine(上海交通大学医学院附属瑞金医院) Alibaba DAMO Academy(阿里巴巴达摩院) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) South China University of Technology(华南理工大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University(清华大学丘成桐数学科学中心) Chinese Academy of Sciences(中国科学院) Tsinghua University(清华大学) Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院深圳先进技术研究院) Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University(复旦大学人工智能创新与产业研究院) Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science(上海科学智能研究院) Nankai University(南开大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Zhejiang University(浙江大学) School of Informatics, Xiamen University(厦门大学信息学院) University College London(伦敦大学学院) Sun Yat-sen University(中山大学) Alibaba Group, DAMO Academy, New York, NY, USA(阿里巴巴集团达摩院(纽约)) Tongji University(同济大学) University of Toronto(多伦多大学) Department of Psychological and Cognitive Sciences, Tsinghua University(清华大学心理与认知科学系) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) Arizona State University(亚利桑那州立大学) Academy for Clinical Innovation and Translation of Shanghai(上海临床创新转化研究院) University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) ELLIS Institute Finland(芬兰ELLIS研究所) Aalto University(阿尔托大学) Shandong University(山东大学) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学)

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

AI总结 本文调查了1000多个开放访问医学影像数据集,揭示了其规模小、任务碎片化和分布不均的问题,并提出元数据驱动融合方法和交互发现门户,为医学影像数据集的整合和基础模型发展提供路线图。

Comments 157 pages, 19 figures, 26 tables. Project repo: \url{https://github.com/uni-medical/Project-Imaging-X}

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2603.26781 2026-03-31 cs.CR cs.LG 57%

Efficient Encrypted Computation in Convolutional Spiking Neural Networks with TFHE

在卷积脉冲神经网络中实现高效的加密计算:TFHE

Longfei Guo, Pengbo Li, Ting Gao, Yonghai Zhong, Haojie Fan, Jinqiao Duan

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学网络空间安全学院) School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学数学与统计学院) Center for Mathematical Science, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学数学中心) Steklov-Wuhan Institute for Mathematical Exploration, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学斯捷克洛夫-武汉数学探索研究所) Department of Mathematics and Department of Physics, Great Bay University(大湾区大学数学与物理学院) Guangdong Provincial Key Laboratory of Mathematical and Neural Dynamical Systems(广东省数学与神经动力系统重点实验室)

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

AI总结 本文提出FHE-DiCSNN框架,利用脉冲神经网络的离散特性实现安全高效的加密计算,结合卷积方法提升准确率并减少模拟时间,实验验证其在MNIST和FashionMNIST上的有效性。

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2603.26483 2026-03-30 cs.LG 57%

EcoFair: Trustworthy and Energy-Aware Routing for Privacy-Preserving Vertically Partitioned Medical Inference

EcoFair:面向隐私保护垂直分区医疗推断的可信且节能路由

Mostafa Anoosha, Dhavalkumar Thakker, Kuniko Paxton, Koorosh Aslansefat, Bhupesh Kumar Mishra, Baseer Ahmad, Rameez Raja Kureshi

机构 * School of Digital and Physical Science, University of Hull(赫尔大学数字与物理科学学院)

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

AI总结 EcoFair通过轻量级优先路由机制,在保持数据本地化的同时,减少边缘侧推断能耗,同时保持分类性能,提升高危病例的敏感性。

Comments 16 pages, 4 figures, 4 tables

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2512.02787 2026-03-27 cs.RO cs.CV 57%

Diagnose, Correct, and Learn from Manipulation Failures via Visual Symbols

通过视觉符号诊断、纠正并学习操纵失败

Xianchao Zeng, Xinyu Zhou, Youcheng Li, Jiayou Shi, Tianle Li, Liangming Chen, Lei Ren, Yong-Lu Li

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Southern University of Science and Technology(南方科技大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 本文提出ViFailback框架,通过视觉符号提升标注效率,并释放大规模数据集和基准测试,验证了框架在故障诊断和纠正中的有效性。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project Website: https://x1nyuzhou.github.io/vifailback.github.io/

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2603.24772 2026-03-27 cs.CL cs.AI cs.LG 57%

Evaluating Fine-Tuned LLM Model For Medical Transcription With Small Low-Resource Languages Validated Dataset

评估细调LLM模型在医疗转录中的表现:针对小规模低资源语言验证数据集

Mohammed Nowshad Ruhani Chowdhury, Mohammed Nowaz Rabbani Chowdhury, Sakari Lukkarinen

机构 * School of ICT and Industrial Management(信息通信技术与工业管理学院) Metropolia University of Applied Sciences(Metropolia应用科学大学) Rensselaer Polytechnic Institute(伦斯勒理工学院)

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

AI总结 本研究通过在有限的芬兰语验证数据集上微调LLaMA 3.1-8B,评估了领域对齐的NLP模型在医疗转录中的有效性,结果显示BLEU、ROUGE-L和BERTScore F1等指标表现良好,表明细调在芬兰语医疗口语转录中的可行性。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables

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2603.22954 2026-03-25 cs.CR cs.LG 57%

Privacy-Preserving EHR Data Transformation via Geometric Operators: A Human-AI Co-Design Technical Report

通过几何运算实现隐私保护的电子健康记录数据转换:一个人工智能与人类协同设计技术报告

Maolin Wang, Beining Bao, Gan Yuan, Hongyu Chen, Bingkun Zhao, Baoshuo Kan, Jiming Xu, Qi Shi, Yinggong Zhao, Yao Wang, Wei Ying Ma, Jun Yan

机构 * Hong Kong Institute of AI for Science (HKAI-Sci), City University of Hong Kong(香港人工智能科学研究院(HKAI-Sci),香港城市大学) Department of Biostatistics, City University of Hong Kong(香港城市大学生物统计学系) Institute of Digital Medicine, City University of Hong Kong(香港城市大学数字医学研究院) YIDU TECH co. Ltd.(YIDU科技有限公司)

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

AI总结 本文提出一种隐私保护的数据转换框架,通过几何运算在保持医学语义和统计特性的同时,防止直接关联受保护的患者属性,解决了数据共享中的隐私和互操作性问题。

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2603.21669 2026-03-24 cs.RO cs.CV 57%

PRM-as-a-Judge: A Dense Evaluation Paradigm for Fine-Grained Robotic Auditing

PRM-as-a-Judge:细粒度机器人审计的密集评估范式

Yuheng Ji, Yuyang Liu, Huajie Tan, Xuchuan Huang, Fanding Huang, Yijie Xu, Cheng Chi, Yuting Zhao, Huaihai Lyu, Peterson Co, Mingyu Cao, Qiongyu Zhang, Zhe Li, Enshen Zhou, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang, Xiaolong Zheng

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(多模态人工智能系统国家重点实验室,自动化研究所,中国科学院) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University(多媒体信息处理国家重点实验室,计算机科学系,北京大学) Beijing Academy of Artificial Intelligence(北京人工智能研究院) Tsinghua University(清华大学) University of Sydney(悉尼大学) Beihang University(北航大学)

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

AI总结 本文提出PRM-as-a-Judge方法,通过过程奖励模型对轨迹视频进行密集评估,引入OPD指标系统,验证了宏一致性与微分辨率特性,揭示了主流策略在长周期任务中的行为特征与失败模式。

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2603.21660 2026-03-24 cs.CV 57%

OmniFM: Toward Modality-Robust and Task-Agnostic Federated Learning for Heterogeneous Medical Imaging

OmniFM:迈向模态鲁棒且任务无关的联邦学习 for 异质医学影像

Meilin Liu, Jiaying Wang, Jing Shan

机构 * School of Software, Shenyang University of Technology(沈阳理工大学软件学院)

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

AI总结 OmniFM提出一种统一训练分类、分割、超分辨率、视觉问答和多模态融合的联邦学习框架,通过频域洞察提升跨模态一致性,实现任务无关和模态鲁棒的联邦学习。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Main)

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2603.21251 2026-03-24 cs.NI eess.SP 57%

WirelessBench: A Tolerance-Aware LLM Agent Benchmark for Wireless Network Intelligence

WirelessBench: 一种面向无线网络智能的容忍感知LLM代理基准

Jingwen Tong, Fang Liu, Linkai Xv, Shiliang Lu, Kangqi Li, Yiqian Zhang, Yijie Song, Zeyang Xue, Jun Zhang

专题命中 医学数据与评测 :diagnosis(abstract);分类 eess.SP

AI总结 WirelessBench提出一种容忍感知的LLM无线代理基准,通过三层认知体系和三个设计原则,解决现有基准在连续故障和灾难性错误检测上的不足,提升无线网络管理的自主性。

Comments This paper is submitted to a possiable journal for publication

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2603.19993 2026-03-23 cs.CV 57%

MedSPOT: A Workflow-Aware Sequential Grounding Benchmark for Clinical GUI

MedSPOT: 一种面向临床GUI的流程感知序列接地基准

Rozain Shakeel, Abdul Rahman Mohammad Ali, Muneeb Mushtaq, Tausifa Jan Saleem, Tajamul Ashraf

机构 * Gaash Research Lab, National Institute of Technology Srinagar, India(加什研究实验室,印度锡里纳杰尔国家理工学院) e\& Group, UAE(e&集团,阿联酋) Mohammad Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), UAE(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(MBZUAI),阿联酋) King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Saudi Arabia(国王 Abdullah 科学技术大学(KAUST),沙特阿拉伯)

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

AI总结 MedSPOT针对临床GUI中需流程驱动的序列推理问题,通过216个任务驱动视频和597个标注关键帧,评估多模态模型在医疗软件中的可靠性与安全性。

Comments Project page: https://rozainmalik.github.io/MedSPOT_web/

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2603.18773 2026-03-20 cs.LG cs.AI 57%

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)

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。

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2603.15670 2026-03-19 cs.AI cs.LG 57%

I Know What I Don't Know: Latent Posterior Factor Models for Multi-Evidence Probabilistic Reasoning

我了解我所不知道的:用于多证据概率推理的潜在后验因子模型

Aliyu Agboola Alege

机构 * Epalea

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

AI总结 本文提出LPF模型,通过将变分自编码器的潜在后验转换为软似然因子,实现对无结构证据的可 tractable 概率推理,同时保持校准的不确定性估计。

Comments 202 pages, 52 figures, 105 tables. Comprehensive presentation of the Latent Posterior Factors (LPF) framework for multi-evidence probabilistic reasoning, including theoretical analysis, algorithmic design, and extensive empirical evaluation across synthetic and real-world benchmarks

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