University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

A Cloud-Edge System for Multimodal Clinical Screening in Resource-Constrained Rural Settings

面向资源受限农村地区多模态临床筛查的云边协同系统

Hei Ting, Chan, Chenwei Wu, Xueshen Liu, Zesen Zhao, Boyuan Zheng, Luis Filipe Nakayama, Michael G. Morley, Liyue Shen, Jiasi Chen, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 该研究针对资源受限农村地区的多模态临床筛查问题，提出云边协同架构，经实验验证其诊断性能优异且成本更低，可适配部署约束。

Comments 31 pages, 3 figures. In Proceedings of Machine Learning Research, Volume 340, 2026 (Machine Learning for Healthcare Conference)

EgoCITE: Context-Augmented Indexing and Time-Aware Retrieval for Long-Horizon Egocentric Memory

EgoCITE：面向长时程自我中心记忆的上下文增强索引与时序感知检索

Le Zhang, Ke Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本研究针对长时程自我中心记忆系统的索引不可靠、忽略时序意图的问题，提出EgoCITE框架，经多数据集评估，其准确率优于基线且成本显著低于长上下文LLM智能体。

Distributed Online Submodular Maximization under Communication Delays: A Simultaneous Decision-Making Approach

分布式在线子模优化在通信延迟下的研究：一种同时决策方法

Zirui Xu, Vasileios Tzoumas

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出分布式在线贪心算法DOG，解决通信延迟下的子模优化问题，通过结合对抗性带宽学习与延迟反馈，在任意网络拓扑中实现同时决策，分析协调性能与收敛时间的权衡。

Comments Accepted to ACC 2026

Architecture Before the Formula: Individuating Neural Architecture Beyond the Composite Map

几何注意力：一种针对Transformer注意力的显式操作语义

Luis F. Rosario Freytes

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 几何注意力提出了一种显式操作语义，通过四个独立输入定义注意力层，支持多头、混合核和计划锚等显式领域选择，实现注意力机制的原理性比较与扩展。

Comments 34 pages. Major reconstruction and retitling of the withdrawn previous version. The incorrect non-completability theorem and all dependent claims have been removed. The present version replaces the earlier operator-first development with an analysis of neural-architecture individuation and architecture under composition. Submitted to JMLR