Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

GenFAR: A generalized representation of brain structure, derived from 49,246 multi-cohort MRIs via deep learning

GenFAR：基于49246例多队列MRI通过深度学习得到的脑结构通用表征

Vishnu M. Bashyam, Guray Erus, Junhao Wen, Pratik Chaudhari, Randa Melhem, Sindhuja Govindarajan Tirumalai, Gareth Harman, Yong Fan, Colin L. Masters, Paul Maruff, Sterling C. Johnson, Jurgen Fripp, Duygu Tosun, John C. Morris, Daniel S. Marcus, Pamela LaMontagne, Tammie Benzinger, Susan R. Heckbert, Mark Espeland, Marilyn S. Albert, Andrew J. Saykin, Paul M. Thompson, Timothy J. Hohman, Susan M. Resnick, R. Nick Bryan, Murat Bilgel, Yang An, David A. Wolk, Li Shen, Haochang Shou, Ilya M. Nasrallah, Christos Davatzikos

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Wisconsin School of Medicine and Public Health（威斯康星大学医学与公共卫生学院） ； CSIRO Health and Biosecurity（联邦科学与工业研究组织健康与生物安全部） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Wake Forest School of Medicine（维克森林医学院） ； Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 GenFAR是基于49246例多队列MRI的模块化深度学习框架，通过17类任务训练得到通用脑表征，可提升二级预测器的样本效率与准确性

Gaussian Meta-Space Augmentation for Stacking Ensembles in Multimodal IPMN Risk Stratification

用于多模态IPMN风险分层的堆叠集成的高斯元空间增强

Max A. Nelson, Eminenur Sen Tasci, Zhixiang Wang, Zongwei Zhou, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Elif Keles, Ziliang Hong, Sıtkı Safa Taflan, Muhammed Enes Tasci, Frank H. Miller, Michael B. Wallace, Rajesh N. Keswani, Gorkem Durak, Ulas Bagci

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Istanbul University（伊斯坦布尔大学） ； Mayo Clinic Florida（佛罗里达州梅奥诊所） 纠错

AI总结 该研究针对IPMN风险分层问题，提出cUPMI方法并结合多模态信息融合，构建RF堆叠模型，在多中心分析中取得优于基线的性能。

Comments Accepted at the International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2026), held in conjunction with MICCAI 2026. This is the authors' accepted manuscript; the final version will appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 11 pages, 3 figures

Better, Faster, Stronger: Programmatic Skill Learning Best Reduces Agent Cost

更好、更快、更强：程序化技能学习最能降低智能体成本

Zixi Huang, Xiheng Wang, Andrew Wang, William Jurayj, Bernal Jiménez Gutiérrez, Daniel Khashabi, Nicholas Andrews

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 该研究提出程序化技能学习的SpeedRunner编码智能体，通过分析轨迹重构技能，在三个具身环境中实现最优学习与成本降低，且对分布偏移和环境随机性能保持鲁棒性。

Kernel Methods for Learning Operators with Multiple Inputs and Outputs

用于学习多输入多输出算子的核方法

Adrien Weihs, Chunyang Liao, Jingmin Sun, Hayden Schaeffer

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

AI总结 针对科学机器学习中无限维对象映射学习难题，提出基于核的编码器-解码器框架，开发KernelMO核方法，在五类参数化偏微分方程上实现高精度且高效的算子学习，性能优于相关深度学习模型。