本研究解决了个性化联邦学习中现有方法无法有效处理异构数据所导致的低准确性问题。提出了Calibre框架，通过引入客户端特定原型损失和聚合算法，实现自监督学习表示的校准，平衡通用性与客户端特异性。其实验结果显示，Calibre在非独立同分布设置下在准确性与公平性上均达到了最先进的表现。

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本研究提出一种基于对称性的亚像素精细化方法，提高棋盘角点检测准确性。算法简化目标函数，减少计算时间和过拟合风险，实验显示优于传统技术。

版本控制中修正提交消息的方法

本研究提出商归一化最大似然准则（qNML）用于贝叶斯网络结构学习，实验证明qNML能生成简约准确的预测模型，具有应用价值。

本文介绍了一种新的监督多标签分类方法，称为推理中的语义调整。该方法在推理过程中限制系统而不影响训练，相比其他神经符号技术，具有更好的理论和实际优势。通过实验和比较，结果表明推理中的语义调整可以构建更准确、资源更少且输出语义一致的基于神经网络的系统。

机器学习模型在临床决策中的作用越来越重要。一种基于投影的创新方法将临床专业知识与机器学习工作流结合，纠正电子病历数据中的错误，提供对患者健康状况的见解，并提升机器学习分类器的性能。该方法在早期脓毒症检测中验证，取得了较高的AUROC和精确度。

谷歌等公司最大的资产是人们对其的信任。人们希望能够相信知识工具的好处，不希望一直担心其生成是否准确。因此，我们需要更多的限定词来区分不同的产品。

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使用单个低成本 RGBD 摄像头的生物力学方法，可提供高精度的上肢运动学重建和全面上肢生物力学研究的潜力。

介绍了一种名为PlaneFormer的方法，用于重建场景平面表面。通过对3D感知平面记号应用变换器进行3D推理，实验结果表明其效果更好。

本文研究了使用大型语言模型（LLMs）对时间序列物理感知数据进行标注的可行性。研究发现LLMs能够准确标注数据，无需进行昂贵的微调或复杂的提示工程。

本文提出了一种名为PTQ4DiT的后训练量化方法，用于解决Diffusion Transformers（DiTs）中的量化挑战。该方法通过CSB和SSC解决通道不平衡和时间变化问题，并通过离线重新参数化策略降低计算成本。该方法实现了对DiTs的有效量化到8位精度（W8A8），并首次实现了对4位权重精度（W4A8）的有效量化。

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大型语言模型在医疗应用中存在偏见，倾向于为白人群体投射更高的费用和较长的住院时间，并在高生存率的医疗场景中表现乐观。未来研究需要解决和减轻语言模型的偏见问题，确保公平和准确的结果。