University of Cambridge（剑桥大学）

Deep Learning-Based Estimation of Ground Reaction Forces in Parkinsonian Gait Using an Optimized Set of IMU Data

基于深度学习的帕金森步态地面反作用力估计：使用优化的IMU数据集

Run Lin, Yingtian Tang, Jiawen Xu, Dongfei Huo, Lefan Wang, Helen Dawes, Dominic J. Farris, Dong Wang, Xijin Hua

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Exeter Medical School（埃克塞特大学医学院） ； NIHR Exeter BRC（英国国立卫生研究院埃克塞特生物医学研究中心） 纠错

AI总结 本研究首次提出混合CNN-BiLSTM深度学习框架，用优化的IMU数据集估计帕金森患者垂直地面反作用力，仅需2个IMU即可实现稳健估计，为相关可穿戴系统提供实用方案。

Comments 13 pages, 5 figures, 6 tables. Published in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

Journal ref IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 34, pp. 2729-2740, 2026

CultureVidBench: Benchmarking Cultural Understanding in Text-to-Video Generation

CultureVidBench：文本到视频生成中的文化理解基准测试

Xianjing Han, Yuhan Su, Yang Deng, Dong Ma, Wee Peng Tay, Bin Zhu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centrale Supélec（中央高等电力学院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 本研究推出CultureVidBench基准，评估7款T2V模型的文化理解能力，发现现有模型难捕捉细粒度文化细节，尤其针对代表性不足的文化区域与线索。

Comments Project page:https://hanxjing.github.io/CultureVidBench/

From Patches to Evidence Balls: Class-Conditioned Evidence Retrieval for Few-Shot Whole Slide Image Classification

从图像块到证据球：面向小样本全切片图像分类的类别条件证据检索

Di Zhang, Li Zhang, Jiashuai Liu, Junbo Lu, Zhi Zeng, Jiusong Ge, Chunze Yang, Yi Niu, Jian Chen, Kai He, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * XJTU（西安交通大学） ； JUFE（江西财经大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NUS（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 该研究针对小样本全切片图像分类任务，提出类别条件证据检索框架EviBall，通过组织证据球并结合任务特定类别查询，提升分类性能与可解释性，在四项相关任务上优于现有基线方法。