ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Bowel Obstruction Detection and Localization on Abdominal CT with Deep Learning

基于深度学习的腹部CT图像中肠梗阻的检测与定位

Moritz Vandenhirtz, Andrea Agostini, Dana Belde, Mélanie Roschewitz, Ismaiel Chikh Bakri, Tilo Niemann, André Euler, Julia E Vogt

机构 * Department of Computer Science ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； Department of Radiology Kantonsspital Baden affiliated Hospital for Research and Teaching of the Faculty of Medicine of the University of Zurich（苏黎世大学医学院附属巴登州立医院放射科（巴登大学苏黎世医学院研究与教学附属医院）） ； Department of Forensic Medicine Zurich University of Zurich（苏黎世大学法医学系） 纠错

AI总结 研究针对肠梗阻这一胃肠道疾病，提出含多任务目标的深度学习框架联合检测与定位梗阻及过渡区，还用可解释分类方法扩展，在腹部CT数据集上评估，模型检测准确率93%，过渡区定位Hit@10为95%，迈向关键临床标志自动识别。

Minimum Norm Interpolation via the Local Theory of Banach Spaces: The Role of $2$-Uniform Convexity

通过巴拿赫空间的局部理论实现最小范数插值：2-均匀凸性的作用

Gil Kur, Pierre Bizeul

机构 * Institute for Machine Learning, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院机器学习研究所） ； Department of Mathematics, Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所数学系） 纠错

AI总结 本文研究了在2-均匀凸性假设下最小范数插值器的性质，证明了其在线性和非线性模型中的偏差上界，并在特定条件下建立了非高斯协变量的泛化界。

Comments Submitted (minor corrections and improved readability from the previous version). A preliminary work titled "Minimum Norm Interpolation Meets the Local Theory of Banach Spaces'' appeared at the 2024 International Conference on Machine Learning (consider this information for citations)

When Ethics and Payoffs Diverge: LLM Agents in Morally Charged Social Dilemmas

当伦理与收益相悖时：道德两难情境下的大语言模型智能体

Steffen Backmann, David Guzman Piedrahita, Terry Jingchen Zhang, Emanuel Tewolde, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 研究道德要求与利润激励冲突时LLMs在道德两难博弈中的行为，引入\msim评估九个模型，通过ATEs估计因果效应、分析推理轨迹，发现模型道德行为有情境脆弱性，揭示了部署风险。