Imperial College London（帝国理工学院）

HiPath: Hierarchical Vision-Language Alignment for Structured Pathology Report Prediction

HiPath: 用于结构化病理报告预测的分层视觉-语言对齐

Ruicheng Yuan, Zhenxuan Zhang, Anbang Wang, Liwei Hu, Xiangqian Hua, Yaya Peng, Jiawei Luo, Guang Yang

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； Department of Bioengineering and Imperial-X, Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区生物工程系） ； Department of Pathology, Xiangtan Maternal and Child Health Hospital（湘潭 maternal and child health hospital pathology department） ； Department of Pathology, The First People’s Hospital of Xiangtan City（湘潭市第一人民医院病理科） 纠错

AI总结 提出HiPath框架，通过分层补丁聚合器、对比学习和槽位掩码诊断预测，在冻结UNI2和Qwen3骨干上实现结构化病理报告预测，准确率达68.9%，安全率97.3%。

Comments 10 pages, 1 figures, 3 tables

Predicting brain tumour enhancement from non-contrast MR imaging with artificial intelligence: a multi-cohort retrospective diagnostic accuracy study

基于人工智能从非对比MR成像预测脑肿瘤强化：一项多队列回顾性诊断准确性研究

James K Ruffle, Samia Mohinta, Guilherme Pombo, Asthik Biswas, Alan Campbell, Indran Davagnanam, David Doig, Ahmed Hammam, Harpreet Hyare, Farrah Jabeen, Emma Lim, Dermot Mallon, Stephanie Owen, Sophie Wilkinson, Sebastian Brandner, Parashkev Nachev

机构 * Queen Square Institute of Neurology, University College London, London, UK（伦敦大学学院医院神经科学研究所） ； National Hospital for Neurology and Neurosurgery, London, UK（伦敦神经病学与神经外科医院） ； NVIDIA, UK（英国NVIDIA公司） ； Great Ormond Street Hospital for Children, London, UK（伦敦儿童医院） ； Royal National Orthopaedic Hospital, Stanmore, Middlesex, UK（斯坦莫尔皇家骨科医院，中西敏，英国） ； University College Hospitals NHS Foundation Trust, London, UK（伦敦大学学院医院 NHS 基础信托） ； Royal Free Hospital, London, UK（伦敦皇家自由医院） ； Imperial College Healthcare NHS Trust, London, UK（伦敦帝国学院医疗信托） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 本研究开发并验证了深度学习模型，仅从非对比MRI预测肿瘤对比增强，在多个数据集上达到83.0%的平衡准确率，有望减少神经肿瘤成像中对钆的依赖。

Comments 44 pages

RTFF: Random-to-Target Fabric Flattening Policy using Dual-Arm Manipulator

RTFF：使用双臂机械手的随机到目标织物展平策略

Kai Tang, Dipankar Bhattacharya, Hang Xu, Fuyuki Tokuda, Norman C. Tien, Kazuhiro Kosuge

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Faculty of Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院设计工程学院） ； Unprecedented-scale Data Analytics Center, Tohoku University（东北大学大规模数据分析中心） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Department of Mechanical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学机械工程系） 纠错

AI总结 提出随机到目标织物展平任务，通过模板网格对齐和混合模仿学习-视觉伺服策略，实现双臂机器人对任意目标姿态的织物展平与对齐。

Comments 8 pages, 7 figures, conference

Impatient Bandits: Optimizing for the Long-Term Without Delay

不耐烦的赌博机：无需延迟地优化长期目标

Kelly W. Zhang, Thomas Baldwin-McDonald, Kamil Ciosek, Lucas Maystre, Daniel Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Spotify ； Reflection AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对推荐系统中长期用户满意度优化问题，提出一种结合贝叶斯滤波的延迟奖励预测模型和赌博机算法，利用短期代理信号加速学习，理论证明遗憾界依赖于渐进反馈价值，在播客推荐A/B测试中显著优于基线方法。

Comments To appear in Journal of Machine Learning (JMLR)