科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
KARMA：基于知识图谱的自动推理实例化与对齐
机构 * Sejong University（世宗大学）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对基于模板对比合成的问题，提出KARMA方法，通过枚举知识图谱路径生成对比候选，用解耦槽级目标进行偏好监督，在多领域基准测试中表现优于基线。
Comments First version, 20 pages
一种用于副作用感知药物重新设计的先例引导协同科学家
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出PRECEDE用于副作用感知药物重新设计，将重新设计视为基于证据的推理，由LLM编排，定位为人监督的科学工作流，可审核、证伪且受先前药理学限制。
Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on AI for Science
CoFEND：用于冷启动药物-药物相互作用预测的跨模态融合端到端网络
机构 * College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Computing, Southern Illinois University Carbondale（南伊利诺伊大学卡本代尔分校计算机学院） ； School of Physics and Electronic Science, Zunyi Normal University（遵义师范学院物理与电子科学学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对新药冷启动药物-药物相互作用预测难题，提出CMF-ELN。利用多模态信息构建知识图谱，设计图自动编码器融合跨模态相似性，采用两阶段可解释性方案，提升预测准确性与机制解释性。
Comments 11 pages, 2 figures, accepted by KDD 2026
MKGR: 面向冷启动蛋白质-蛋白质相互作用预测的多模态知识图谱表示学习
机构 * College of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MKGR框架，结合区域感知蛋白质序列编码与四个生物医学知识图谱，通过桥接重建目标和成对门控模块，在冷启动场景下显著提升PPI预测性能。
MediEncoder: 高维因果中介分析的非线性表示学习
机构 * Boston University（波士顿大学）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MediEncoder框架，通过耦合编码器-解码器和交叉因子网络学习低维表示，结合交叉拟合高效影响函数估计自然直接和间接效应，实现高维非线性中介分析的多重稳健估计。
Comments 43 pages, 3 figures
自适应知识迁移的分层投影
机构 * Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出ProjectionTL框架，通过分层贝叶斯建模与自适应投影实现源选择与特征选择，缓解负迁移，提升跨域学习的准确性、稳定性和可解释性。
Comments We found a mistake in the proof that needs to be revised
Chem2Gen-Bench：在扰动响应空间中评估化学到遗传的翻译
机构 * National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学健康医疗大数据国家研究院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出Chem2Gen-Bench基准，包含26万化学和110万遗传扰动谱，评估化学与遗传扰动在共享靶点下的对齐与翻译保真度，发现背景调整可提高相似性但降低检索成功率，基础模型嵌入未一致优于基线。
模型选择在因果推断中的关键作用：基于InferBERT框架的药物警戒分类模型比较分析
机构 * Department of Stochastics, Institute of Mathematics, Budapest University of Technology and Economics（布达佩斯技术与经济大学数学研究所随机学系） ； Institute of Biostatistics and Network Science, Semmelweis University（塞梅维什大学生物统计学与网络科学研究所） ； Department of Computer Science, University of Warwick（华威大学计算机科学系）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究在InferBERT框架下比较XGBoost、ALBERT、BioBERT和Med-LLaMA四种模型，发现领域特定预训练（BioBERT）在药物警戒因果ADE检测中优于简单基线和大型LLM，校准改善ECE但对准确率和因果发现影响不一。
Comments 10 pages, 5 figures
基于Stein无偏风险的自适应导数估计
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 提出SURDE方法，通过Stein无偏风险评估候选滤波器长度并软组合输出，实现因果FIR导数滤波的噪声-偏差权衡，证明极小极大最优性，在仿真和真实数据上优于ICI和AWVE。
Comments Submitted to IEEE Transactions on Signal Processing, 23 pages
AAbAAC：用于自身免疫信息抽取的标注语料库
机构 * Inserm, Université Paris Cité, U1163 Institut Imagine（法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1163 想象研究所） ； Inria, Inserm, Université Paris Cité, U1346 HeKA（法国国家信息与自动化研究所、法国国家健康与医学研究院、巴黎西岱大学、U1346 HeKA） ； Freelance researcher（自由研究员）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract,journal_ref)
AI总结 针对自身免疫领域信息抽取性能不足，构建了包含115篇PubMed摘要的AAbAAC语料库，手动标注实体和关系，通过微调NER模型验证了其有效性。
Journal ref BioNLP 2026 - 25th Workshop on Biomedical Natural Language Processing, ACL, Jul 2026, San Diego (CA), United States
菲尔·伯恩（1953-2026）：从小分子到大数据 —— 一位多面有远见者的历程
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本文纪念2026年去世的菲尔·伯恩，回顾其从小分子到大数据的跨尺度科学生涯，提及他获国际计算生物学学会2026年度杰出服务奖却未能领奖，以及他在多领域的奠基贡献与纪念网站的相关信息。
Comments 8 pages, 3 figures
EpiBench：大型语言模型能否为抗体药物发现表位？
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本研究提出用于评估大型语言模型表位推理能力的基准EpiBench，发现现有通用LLMs在抗体药物发现相关表位推理上仍存局限，为改进序列感知型生物医学LLMs提供了测试平台。
神经技术安全防御方法中的威胁向量与现状
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)；分类 q-bio
AI总结 本文针对脑机接口安全研发滞后问题，回顾神经安全技术现状，全面调查BCI系统安全威胁，给出可应用于弥补神经安全差距的现有方法建议，助力提升神经技术安全。
ELIMAIA--ELIMED激光驱动质子束线在23.45 MeV下的相对与绝对剂量学调试
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本研究完成ELIMAIA--ELIMED激光驱动质子束线的剂量学调试，通过辐射变色膜、法拉第杯等测量及蒙特卡罗模拟，确立剂量学链并明确在线监测系统运行极限。
FastJM：用于高效实现纵向与生存数据半参数联合模型的R包
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 FastJM是用于高效实现三类半参数联合模型的R包，采用定制线性扫描算法解决计算瓶颈，提供统一接口支持模型相关操作及动态预测等功能。
近临界密度靶中利用雪犁场加速离子束的局限性
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文探究级联离子加速方案，讨论将离子束加速扩展至相对论能量的可能性，指出激光驱动离子加速受带电粒子与强电磁场相互作用基本特性限制，该方案或为实现相对论能量提供途径。
SchemaLink：用于LinkML模式管理的智能Web编辑器
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文提出基于Web的SchemaLink，通过图形化语言和RAG方法简化LinkML模式的设计与管理，生成高质量模式，相关资源开源提供。
研究助手：阿斯利康的研发智能体系统
机构 * AstraZeneca（阿斯利康）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 阿斯利康研发了基于LLM的智能体系统Research Assistant，整合多类生物医学数据，支持两种问答模式，可溯源证据，为研发工作提供支持。
Comments 16 pages, 3 figures
通过科学关键词表征和平
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本研究通过分析不同背景下SDG 16相关学术出版物的关键词差异，揭示和平概念在学科和国别间的不同表征，为研究重点和科学政策制定提供依据。
Apodex Discovery：用于评估和构建发现式人工智能的现实基准与环境
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 Apodex Discovery是评估和构建发现式AI的框架，含三个核心组件，在AAV衣壳设计等任务中较现有方法取得性能提升，推动AI评估向可验证的真正发现研究发展。
Comments 85 pages, 9 figures, 38 tables
跨尺度的磁性活性物质
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本综述聚焦携带固有磁偶极矩的活性自推进粒子，调研跨尺度相关实验与理论，阐明偶极相互作用的作用，讨论相关模型与涌现现象，概述磁性活性系统的挑战与机遇。
Tobit模型与两部分Hurdle模型在半连续纵向数据中的比较及其在克隆性造血中的应用
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文比较了Tobit模型与两部分Hurdle模型，推导了二者等价的数学条件，通过模拟研究发现Hurdle模型更灵活稳健，将二者应用于克隆性造血研究，得到的结果与标准线性模型大致一致。
功能金属表面的直接激光干涉图案化：从写入几何到功能界面
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本综述以DLIP为模型系统，指出仅靠几何无法预测金属表面功能，需分离写入几何与形成的界面，明确跨领域变量可转移性，为DLIP表面工程提供预测框架。
Comments Review article, 6 figures, 2 tables
从枚举到覆盖：大型异构信息网络上的近最优P部稠密子图搜索
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文针对异构信息网络的稠密P部子图问题，提出用覆盖替代枚举的自适应剥离算法，实现近最优近似比，在真实网络上较枚举方法大幅加速，可验证子图近最优性。
声驱动毫米级螺旋机器人：受限流体环境中的超声协同操控
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huzhou Institute of Zhejiang University（浙江大学湖州研究院） ； Huzhou Normal University（湖州师范学院） ； Huzhou Vocational and Technical College（湖州职业技术学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 该研究提出协调多声场方法，利用声辐射力与声流协同实现毫米级螺旋机器人在受限流体环境的可控运动，提升了操控性，为相关生物医学应用提供支撑。
用于电磁源重建的多频远场数据增强
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文针对电磁源重建中多频远场数据欠采样的问题，提出基于ALOHA方法的两阶段数据增强策略，实现了高子采样率和强噪声下的准确稳定重建，性能优于标准ℓ₁压缩感知基线。
Comments 22 pages, 7 figures, 4 tables
基于双折射超构光学的高分辨率超构立体显微镜
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文提出一种基于双折射超构光学的全超构立体显微镜，通过消除视场不匹配问题实现高横向（435 nm）与深度（1026 nm）分辨率成像，可应用于生物医学与工业检测领域。
Comments 14 pages, 5 figures
打破电磁传感中隐身性与灵敏度之间的权衡
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 该研究通过集成变换光学架构设计多功能核壳结构，研制微波原型实现4.9-5.1 GHz内超3 dB散射抑制与六倍信号增强，解决了电磁传感隐身性与灵敏度的权衡问题，为弱信号检测提供新框架。
用于健康虚假信息验证的基于证据的检索增强Transformer框架
机构 * Yobe State University（约贝州立大学） ； Yobe AI Research Laboratory (YAIR Lab)（约贝人工智能研究实验室） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； College of Computer Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学计算机科学与工程学院）
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本研究针对发展中国家健康虚假信息验证的本地语境缺失问题，提出基于WHO和尼日利亚疾控中心证据的检索增强Transformer框架，经实验评估BERT模型表现最佳，为资源受限地区开发相关系统提供基础。
Comments 17 pages, 2 figures, To appear in the Reimagining knowledge systems for digital transformation and sustainable development in the 21st century conference 2026, faculty of social sciences education. Federal University of Education, Zaria
基于自动自参考传输矩阵表征的复杂介质宽带光控制
专题命中 生物医学文本 ：biomedical(abstract)
AI总结 本文提出基于空间态层析的自动自参考传输矩阵测量技术，规避传统外部参考的限制，在多模光纤不同光源 regime 下实现完整传输矩阵恢复与高保真光束整形，拓展复杂介质光控制至宽带应用。
Comments Main text 13 pages, 4 figures. Supplementary Information 18 pages, 13 figures
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