Open-H-Embodiment: A Large-Scale Dataset for Enabling Foundation Models in Medical Robotics
Open-H-Embodiment: 一个大规模数据集，用于在医疗机器人中启用基础模型
Open-H-Embodiment Consortium, :, Nigel Nelson, Juo-Tung Chen, Jesse Haworth, Xinhao Chen, Lukas Zbinden, Dianye Huang, Alaa Eldin Abdelaal, Alberto Arezzo, Ayberk Acar, Farshid Alambeigi, Carlo Alberto Ammirati, Yunke Ao, Pablo David Aranda Rodriguez, Soofiyan Atar, Mattia Ballo, Noah Barnes, Federica Barontini, Filip Binkiewicz, Peter Black, Sebastian Bodenstedt, Leonardo Borgioli, Nikola Budjak, Benjamin Calmé, Fabio Carrillo, Nicola Cavalcanti, Changwei Chen, Haoxin Chen, Sihang Chen, Qihan Chen, Zhongyu Chen, Ziyang Chen, Shing Shin Cheng, Meiqing Cheng, Min Cheng, Zih-Yun Sarah Chiu, Xiangyu Chu, Camilo Correa-Gallego, Giulio Dagnino, Anton Deguet, Jacob Delgado, Jonathan C. DeLong, Kaizhong Deng, Alexander Dimitrakakis, Qingpeng Ding, Hao Ding, Giovanni Distefano, Daniel Donoho, Anqing Duan, Marco Esposito, Shane Farritor, Jad Fayad, Zahi Fayad, Mario Ferradosa, Filippo Filicori, Chelsea Finn, Philipp Fürnstahl, Jiawei Ge, Stamatia Giannarou, Xavier Giralt Ludevid, Frederic Giraud, Aditya Amit Godbole, Ken Goldberg, Antony Goldenberg, Diego Granero Marana, Xiaoqing Guo, Tamás Haidegger, Evan Hailey, Pascal Hansen, Ziyi Hao, Kush Hari, Kengo Hayashi, Jonathon Hawkins, Shelby Haworth, Ortrun Hellig, S. Duke Herrell, Zhouyang Hong, Andrew Howe, Junlei Hu, Zhaoyang Jacopo Hu, Ria Jain, Mohammad Rafiee Javazm, Howard Ji, Rui Ji, Jianmin Ji, Zhongliang Jiang, Dominic Jones, Jeffrey Jopling, Britton Jordan, Ran Ju, Michael Kam, Luoyao Kang, Fausto Kang, Siddhartha Kapuria, Peter Kazanzides, Sonika Kiehler, Ethan Kilmer, Ji Woong Kim, Przemysław Korzeniowski, Chandra Kuchi, Nithesh Kumar, Alan Kuntz, Federico Lavagno, Yu Chung Lee, Hao-Chih Lee, Hang Li, Zhen Li, Xiao Liang, Xinxin Lin, Jinsong Lin, Chang Liu, Fei Liu, Pei Liu, Yun-hui Liu, Wanli Liuchen, Eszter Lukács, Sareena Mann, Miles Mannas, Brett Marinelli, Sabina Martyniak, Francesco Marzola, Lorenzo Mazza, Xueyan Mei, Maria Clara Morais, Luigi Muratore, Chetan Reddy Narayanaswamy, Michał Naskręt, David Navarro-Alarcon, Cyrus Neary, Chi Kit Ng, Christopher Nguan, David Noonan, Ki Hwan Oh, Tom Christian Olesch, Allison M. Okamura, Justin Opfermann, Matteo Pescio, Doan Xuan Viet Pham, Tito Porras, Hongliang Ren, Ariel Rodriguez Jimenez, Ferdinando Rodriguez y Baena, Septimiu E. Salcudean, Asmitha Sathya, Preethi Satish, Lalithkumar Seenivasan, Jiaqi Shao, Yiqing Shen, Yu Sheng, Lucy XiaoYang Shi, Zoe Soulé, Stefanie Speidel, Mingwu Su, Jianhao Su, Idris Sunmola, Kristóf Takács, Yunxi Tang, Patrick Thornycroft, Yu Tian, Jordan Thompson, Mehmet K. Turkcan, Mathias Unberath, Pietro Valdastri, Carlos Vives, Quan Vuong, Martin Wagner, Farong Wang, Wei Wang, Lidian Wang, Chung-Pang Wang, Guankun Wang, Junyi Wang, Erqi Wang, Ziyi Wang, Tanner Watts, Wolfgang Wein, Yimeng Wu, Zijian Wu, Hongjun Wu, Luohong Wu, Jie Ying Wu, Junlin Wu, Victoria Wu, Kaixuan Wu, Mateusz Wójcikowski, Yunye Xiao, Nan Xiao, Wenxuan Xie, Hao Yang, Tianqi Yang, Yinuo Yang, Menglong Ye, Ryan S. Yeung, Nural Yilmaz, Chim Ho Yin, Michael Yip, Rayan Younis, Chenhao Yu, Sayem Nazmuz Zaman, Milos Zefran, Han Zhang, Yuelin Zhang, Yidong Zhang, Yanyong Zhang, Xuyang Zhang, Yameng Zhang, Joyce Zhang, Ning Zhong, Peng Zhou, Haoying Zhou, Xiuli Zuo, Nassir Navab, Mahdi Azizian, Sean D. Huver, Axel Krieger
机构
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Open-H-Embodiment Consortium
；
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
；
University of Southern California（南加州大学）
；
University of Cambridge（剑桥大学）
；
University of Tokyo（东京大学）
；
University of Tokyo, Graduate School of Information Science and Technology（东京大学信息科学与技术研究生院）
；
University of Tokyo, Institute of Industrial Science（东京大学工业科学研究所）
Automated HER2 scoring with uncertainty quantification using lensfree holography and deep learning
利用无透镜全息和深度学习进行自动HER2评分及不确定性量化
Che-Yung Shen, Xilin Yang, Yuzhu Li, Leon Lenk, Aydogan Ozcan
机构
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Electrical and Computer Engineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校电气与计算机工程系）
；
Bioengineering Department, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校生物工程系）
；
California NanoSystems Institute (CNSI), University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所）
；
Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, CA, 90095, USA（加州大学洛杉矶分校计算机科学系）
机构
*
Electrical & Computer Engineering Department（电气与计算机工程系）
；
Bioengineering Department（生物工程系）
；
California NanoSystems Institute (CNSI)（加州纳米系统研究所）
；
Department of Surgery（外科医学系）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
Scale-Adaptive Generative Flows for Multiscale Scientific Data
多尺度科学数据的自适应生成流
Yifan Chen, Eric Vanden-Eijnden
机构
*
Department of Mathematics, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校数学系）
；
Machine Learning Lab, Capital Fund Management（资本基金管理有限公司机器学习实验室）
；
Courant Institute, New York University（纽约大学柯朗研究所）
Rajeev Yasarla, Shizhong Han, Hsin-Pai Cheng, Apratim Bhattacharyya, Shweta Mahajan, Litian Liu, Yunxiao Shi, Risheek Garrepalli, Hong Cai, Fatih Porikli
机构
*
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
；
University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
；
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
；
University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
机构
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MIT（麻省理工学院）
；
Stanford University（斯坦福大学）
；
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
；
University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
；
University of Washington（华盛顿大学）
；
University of Toronto（多伦多大学）
；
University of Michigan（密歇根大学）
；
National University of Singapore（新加坡国立大学）
；
University of Tokyo（东京大学）
机构
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Department of Computer Science, University of California, Los Angeles, CA, USA（加州大学洛杉矶分校计算机科学系）
；
Princeton AI Laboratory, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿大学普林斯顿AI实验室）
100-LongBench: Are de facto Long-Context Benchmarks Literally Evaluating Long-Context Ability?
100-LongBench：事实上的长上下文基准是否真的在评估长上下文能力？
Wang Yang, Hongye Jin, Shaochen Zhong, Song Jiang, Qifan Wang, Vipin Chaudhary, Xiaotian Han
机构
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Case Western Reserve University（凯斯西储大学）
；
Texas A&M University（德克萨斯A&M大学）
；
Rice University（里德大学）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
；
Meta
Accelerated Alternating Projections for Robust Principal Component Analysis
加速交替投影用于鲁棒主成分分析
HanQin Cai, Jian-Feng Cai, Ke Wei
机构
*
Department of Mathematics, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校数学系）
；
Department of Mathematics, Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学数学系）
；
School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院）
ResNets Ensemble via the Feynman-Kac Formalism to Improve Natural and Robust Accuracies
通过费米-狄拉克公式式方法提升ResNets的自然和鲁棒准确性的集成方法
Bao Wang, Binjie Yuan, Zuoqiang Shi, Stanley J. Osher
机构
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Department of Mathematics（数学系）
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Computer Science Department（计算机科学系）
；
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
；
Tsinghua University（清华大学）
；
Yau Mathematical Sciences Center（杨振宁数学科学中心）
