University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Don't Let a Few Network Failures Slow the Entire AllReduce

不要让少数网络故障拖慢整个 AllReduce

Peiqing Chen, Jiedong Jiang, Nengneng Yu, Yuefeng Wang, Sixian Xiong, Wei Wang, Zaoxing Liu

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； Utrecht University（乌特雷赫大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

AI总结 针对网络故障导致 AllReduce 性能下降的问题，提出基于信息论下界的 OptCC 算法，通过四阶段流水线设计在带宽损失高达 50% 时仍接近无故障性能。

Automated Erythrocyte Detection and Tracking for Retinal Blood Flow Quantification in Erythrocyte-Mediated Angiography

自动红细胞检测与追踪用于红细胞介导血管造影中的视网膜血流定量

Chiao-Yi Wang, Havish S Gadde, Yi-Ting Shen, Saige M. Oechsli, Osamah Saeedi, Yang Tao

机构 * Department of Bioengineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA（生物工程系，马里兰大学，学院公园，MD 20742，美国） ； Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD 21201, USA（眼科学与视觉科学系，马里兰大学医学院，巴尔的摩，MD 21201，美国） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA（电气与计算机工程系，马里兰大学，学院公园，MD 20742，美国） 纠错

AI总结 提出EMTrack框架，通过流上下文模块和拓扑感知追踪策略实现红细胞自动检测与追踪，用于视网膜血流定量，并在新数据集RBF-EMA上优于基线方法。

Medication-Aware Financial Exploitation Detection for Alzheimer's Patients Using Edge-Aware Interaction Risk Modeling

基于边缘感知交互风险建模的阿尔茨海默病患者药物感知金融剥削检测

Farzana Akter, Lisan Al Amin, Rakib Hossain, Chaitanya Gunupudi, Faisal Quader

机构 * Cognitive Links LLC ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 提出一种药物感知框架，通过同步药物依从性与交易监控，利用交互感知逻辑模型提升对认知风险金融事件的检测，尤其在药物脆弱窗口期召回率从0.7442提升至0.9070。

Rethinking Amortized Neural Representations for High-Resolution Terrain Elevation Data

重新思考高分辨率地形高程数据的摊销神经表示

Haoan Feng, Xin Xu, Leila De Floriani

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 针对地形高程数据，提出HUVR+SIREN超网络方法，通过替换坐标解码器为平滑可微版本，在统一基准上实现最佳高度和导数保真度，且支持后训练量化压缩。

Comments 12 pages, 7 figures, 10 tables