Data for Mathematical Copilots: Better Ways of Presenting Proofs for Machine Learning
用于数学助手的数据：为机器学习呈现证明的更好方式
Simon Frieder, Jonas Bayer, Sam Looi, Jacob Loader, Julius Berner, Katherine M. Collins, András Juhász, Fabian Ruehle, Sean Welleck, Gabriel Poesia, Ryan-Rhys Griffiths, Adrian Weller, Anirudh Goyal, Cameron Freer, Thomas Lukasiewicz, Timothy Gowers
机构
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University of Oxford（牛津大学）
；
University of Cambridge（剑桥大学）
；
Caltech（加州理工学院）
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Northeastern University（东北大学）
；
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
；
Stanford University（斯坦福大学）
；
FutureHouse Inc.（未来房屋公司）
；
Meta
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Vienna University of Technology（维也纳技术大学）
；
MIT（麻省理工学院）
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Imperial College London（伦敦帝国学院）
；
Collège de France（法兰西学院）
Discovering Latent Graphs with GFlowNets for Diverse Conditional Image Generation
利用GFlowNets发现潜在图以实现多样化的条件图像生成
Bailey Trang, Parham Saremi, Alan Q. Wang, Fangrui Huang, Zahra TehraniNasab, Amar Kumar, Tal Arbel, Li Fei-Fei, Ehsan Adeli
机构
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Dept. of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学）
；
Dept. of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University（精神病学与行为科学系，斯坦福大学）
；
Dept. of Biomedical Data Science, Stanford University（生物医学数据科学系，斯坦福大学）
；
Center for Intelligent Machines, McGill University（智能机器中心，麦吉尔大学）
；
MILA - Quebec AI institute（魁北克人工智能研究所）
AlignMerge - Alignment-Preserving Large Language Model Merging via Fisher-Guided Geometric Constraints
AlignMerge - 通过Fisher引导的几何约束实现的保持对齐的大语言模型合并
Aniruddha Roy, Jyoti Patel, Aman Chadha, Vinija Jain, Amitava Das
机构
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AI Institute, University of South Carolina（AI研究院，南卡罗来纳大学）
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Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院，Khargpur分校）
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Islamic University of Technology（伊斯兰科技大学）
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Stanford University, USA（斯坦福大学，美国）
；
Amazon AI, USA（亚马逊AI，美国）
；
HCL（HCL公司）
；
Evalueserve（Evalueserve公司）
；
Apple (USA)（苹果（美国））
；
Google (USA)（谷歌（美国））
；
Pragya Lab, BITS Pilani, Goa（Pragya实验室， BITS Pilani，Goa分校）
A Gaussian Parameterization for Direct Atomic Structure Identification in Electron Tomography
一种高斯参数化方法用于电子断层扫描中直接原子结构识别
Nalini M. Singh, Tiffany Chien, Arthur R. C. McCray, Colin Ophus, Laura Waller
机构
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Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley（电气工程与计算机科学系，加州大学伯克利分校）
；
Department of Materials Science, Stanford University（材料科学系，斯坦福大学）
Anatomy-Guided Representation Learning Using a Transformer-Based Network for Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound Images
基于变压器网络的解剖引导表示学习用于超声图像甲状腺结节分割
Muhammad Umar Farooq, Abd Ur Rehman, Azka Rehman, Muhammad Usman, Dong-Kyu Chae, Junaid Qadir
机构
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1 Department of Computer Science, Hanyang University, Seoul, 04762, South Korea
；
2 Department of Computer Science, The University of Alabama, Seoul, 04762, South Korea
；
3 Department of Biomedical Sciences, Seoul National University, Seoul, 08826, South Korea ( )
；
4 Department of Anesthesiology, Perioperative
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Pain Medicine, Stanford University, CA 94305, USA ( )
；
5 Department of Computer Science, Hanyang University, Seoul, 04762, South Korea ( )
；
6 Department of Computer Engineering, Qatar University, Doha, Qatar ( )
机构
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University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
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Sea AI Lab（Sea AI 实验室）
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Stanford University（斯坦福大学）
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University of Oxford（牛津大学）
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Yale University（耶鲁大学）
；
NTU（南洋理工大学）
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NUS（新加坡国立大学）
；
Boston University（波士顿大学）
CommentsUpon further review, we realized that the version submitted to arXiv was not the final draft and omits crucial results and discussion. To avoid confusion and ensure the integrity of the record, we request withdrawal and will resubmit once the complete work is ready
Patch-Based Diffusion for Data-Efficient, Radiologist-Preferred MRI Reconstruction
基于补丁的扩散模型用于数据高效、放射科医师偏好的MRI重建
Rohan Sanda, Asad Aali, Andrew Johnston, Eduardo Reis, Gordon Wetzstein, Sara Fridovich-Keil
机构
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Stanford University（斯坦福大学）
；
Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院）
；
Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging（斯坦福大学医学与成像人工智能中心）
；
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
机构
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The University of Hong Kong（香港大学）
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Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
；
Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
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University of California Irvine（加州大学尔湾分校）
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Stanford University（斯坦福大学）
Kentaro Barhydt, O. Godson Osele, Sreela Kodali, Cosima du Pasquier, Chase M. Hartquist, H. Harry Asada, Allison M. Okamura
机构
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Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院机械工程系）
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Department of Mechanical Engineering, Stanford University（斯坦福大学机械工程系）
Advancing Weakly-Supervised Change Detection in Satellite Images via Adversarial Class Prompting
通过对抗性类别提示推进卫星图像弱监督变化检测
Zhenghui Zhao, Chen Wu, Di Wang, Hongruixuan Chen, Cuiqun Chen, Zhuo Zheng, Bo Du, Liangpei Zhang
机构
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State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（信息工程测绘遥感国家重点实验室，武汉大学）
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School of Computer Science and Technology, Anhui University（计算机科学与技术学院，安徽大学）
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Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo（前沿科学研究院，东京大学）
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Institute of Geodesy and Photogrammetry, ETH Zürich（测绘学研究院，苏黎世联邦理工学院）
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Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学）
AI总结
提出对抗性类别提示方法，通过对抗性扰动和原型校正提升卫星图像弱监督变化检测性能。
CommentsAccepted by IEEE Transactions on Image Processing
机构
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The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
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Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室）
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Stanford University（斯坦福大学）
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Nanyang Technological University（南洋理工大学）
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SenseTime Group Ltd（商汤科技有限公司）
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Beihang University（北京航空航天大学）
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Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
