University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Sedentary Behavior Classification for Wearable Sensors with a CNN-BiLSTM Model

基于CNN-BiLSTM模型的可穿戴传感器久坐行为分类

Yuliang Chen, Weiwei Shi, Jingjing Zou, Rong Zablocki, Animesh Kumar, Jordan A. Carlson, Sheri J. Hartman, Mikael Anne Greenwood-Hickman, Paul R. Hibbing, Marta Jankowska, Jay Yang, Arun Kumar, Loki Natarajan

机构 * Halıcıoğlu Data Science Institute, University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校哈利乔格鲁数据科学学院） ； Herbert Wertheim School of Public Health and Human Longevity Science, University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校赫伯特韦特海姆公共卫生与人类长寿科学学院） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校计算机科学与工程系） ； Center for Children’s Healthy Lifestyles & Nutrition, Children’s Mercy Kansas City, University of Missouri-Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校儿童慈善医疗堪萨斯城分院儿童健康生活方式与营养中心） ； Kaiser Permanente Washington Health Research Institute（凯撒永久华盛顿健康研究所） ； Department of Kinesiology and Nutrition, University of Illinois Chicago（芝加哥伊利诺伊大学运动机能学与营养系） 纠错

AI总结 本研究提出基于髋部加速度计数据预训练的CNN-BiLSTM模型CHAP，可迁移至腕部数据实现坐/非坐分类，微调后性能优于从头训练的Transformer，为腕部传感器久坐行为检测提供了有效方案。

MIMIC-MJX: Neuromechanical Emulation of Animal Behavior

MIMIC-MJX：动物行为的神经机械模拟

Charles Y. Zhang, Yuanjia Yang, Aidan Sirbu, Elliott T. T. Abe, Emil Wärnberg, Eric J. Leonardis, Diego E. Aldarondo, Adam Lee, Aaditya Prasad, Jason Foat, Kaiwen Bian, Joshua Park, Rusham Bhatt, Vyom N. Patel, Hutton Saunders, Austin O. Barbano, Akira Nagamori, Ayesha R. Thanawalla, Kee Wui Huang, Fabian Plum, Hendrik K. Beck, Steven W. Flavell, David Labonte, Blake A. Richards, Bingni W. Brunton, Eiman Azim, Bence P. Ölveczky, Talmo D. Pereira

机构 * Department of Organismic and Evolutionary Biology（有机与进化生物学系） ； Harvard University（哈佛大学） ； Computational Neurobiology Laboratory（计算神经生物学实验室） ； Salk Institute for Biological Studies（生物研究 institute） ； Neurosciences Graduate Program（神经科学研究生项目） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Mila ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； eScience Institute（eScience 院） ； Computational Neuroscience Center（计算神经科学中心） ； Department of Brain and Cognitive Sciences（脑与认知科学系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Picower Institute for Learning and Memory（记忆学习研究所） ； Molecular Neurobiology Laboratory（分子神经生物学实验室） ； Department of Bioengineering（生物工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Howard Hughes Medical Institute（霍华德·休斯医学研究所） 纠错

AI总结 MIMIC-MJX通过学习生物合理的神经控制策略，实现了对动物行为的神经机械模拟，具有高准确性和广泛适用性。

Comments Project page available at https://mimic-mjx.talmolab.org

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors