Evaluating consumption effects of intelligent control algorithms for district heated buildings
本文针对现有建筑能耗评估方法难以区分智能控制效果与其他干扰因素的问题，提出了一种基于模型的分解方法，利用丹福斯十年实测数据验证了其在量化和追踪区域供热建筑中智能控制具体节能贡献方面的有效性。
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95 篇论文
Group-Sparse Smoothing for Longitudinal Models with Time-Varying Coefficients
本文提出了一种名为 TV-Select 的统一框架，通过结合 B 样条近似与双重惩罚机制（组 Lasso 与光滑惩罚），在纵向数据变系数模型中同时实现变量选择以及区分效应是时变还是恒定的结构识别，从而在避免过拟合的同时提升估计精度与预测性能。
Optimising antibiotic switching via forecasting of patient physiology
该论文提出了一种基于神经过程的预测系统，通过模拟患者生命体征轨迹并对照临床指南而非历史决策来判断口服抗生素转换时机，从而在 MIMIC-IV 和 UCLH 数据集上显著提升了抗生素管理决策支持的效率与准确性。
Estimating Reproducibility in Genome-Wide Association Studies
该论文提出了可重复率（RR）和假不可重复率（FIR）两个概率指标，用于定量评估全基因组关联研究（GWAS）中主要发现的可重复性及不可重复结果中潜在的真阳性，并给出了相应的估计方法。
Controlling the joint local false discovery rate is more powerful than meta-analysis methods in joint analysis of summary statistics from multiple genome-wide association studies
该论文提出了一种基于联合局部错误发现率（Jlfdr）控制的汇总统计量联合分析新方法，证明其在控制错误发现率的前提下比传统荟萃分析方法具有更高的统计功效，尤其适用于处理多个全基因组关联研究中的异质数据。
EarthquakeNPP: A Benchmark for Earthquake Forecasting with Neural Point Processes
该论文提出了名为 EarthquakeNPP 的基准测试平台，旨在通过引入更严谨的数据集和评估协议来弥补现有神经点过程（NPP）基准的缺陷，实验结果表明当前测试的 NPP 模型在加州地震预测任务中均未能超越经典的 ETAS 模型，暗示其尚未具备实际预报能力。
Equipoise calibration of clinical trial design
该论文通过建立临床试验设计统计特性与临床均势失衡之间的形式化联系，提出了一种“均势校准”方法，证明常规设计的统计功效与假阳性率足以在阳性结果下提供强有力的均势失衡证据，从而为定义稳健的临床试验设计提供了操作化标准。
Offline Dynamic Inventory and Pricing Strategy: Addressing Censored and Dependent Demand
本文提出了一种基于离线数据的创新算法，通过构建高阶马尔可夫决策过程并结合生存分析技术，有效解决了在需求具有依赖性和 censoring（截断）特性的动态库存与定价问题，从而估计出最大化长期利润的最优策略。
Constructing Evidence-Based Tailoring Variables for Adaptive Interventions
本文针对自适应干预中缺乏实证选择“定制变量”（包括测量时机、决策时机及截断值）指导的问题，提出了一套系统框架，并论证了虽然可利用二次观测数据，但通过专门设计的优化随机对照试验能提供更直接因果证据来构建基于证据的定制变量。
Singular Bayesian Neural Networks
该论文提出了一种基于奇异贝叶斯神经网络的参数高效方法，通过将权重矩阵参数化为低秩分解形式，在显著减少参数量的同时实现了优于传统均值场方法的校准性、分布外检测能力及泛化性能。
SEED-SET: Scalable Evolving Experimental Design for System-level Ethical Testing
本文提出了 SEED-SET 框架，这是一种基于贝叶斯实验设计的系统级伦理测试方法，它通过结合领域客观评估与利益相关者的主观价值判断，利用分层高斯过程建模和新型采集策略，有效解决了自主系统在高风险场景中伦理对齐评估的难题，并在测试候选生成效率与高维空间覆盖度上显著优于基线方法。
Trajectory-informed graph-based clustering for longitudinal cancer subtyping
该研究提出了一种结合多模态临床数据与纵向患者轨迹的轨迹导向图聚类方法，通过构建包含时间变化特征及临床状态转换的患者相似性图，成功识别出具有不同预后轨迹且与疾病进展模式一致的癌症亚型，从而弥补了传统静态分型方法的不足并推动了个性化肿瘤学的发展。
Novel g-computation algorithms for time-varying actions with recurrent and semi-competing events
该研究提出了两种新的 g-计算算法，旨在同时解决时间变化干预中的时间变化混杂与半竞争事件（如死亡）问题，并通过模拟研究和基于国家纵向青少年至成人健康调查数据的实证分析，验证了其在评估吸烟预防对中年高血压及死亡风险影响时的无偏性与优越性。
Bayesian Synchronization of Proxy Paleorecords with Reference Chronologies
该论文提出了一种名为 BSync 的贝叶斯同步框架，通过推断单调时间映射函数来对齐代理古记录与参考年表，从而在稀疏独立年龄约束下实现比现有方法更准确且具备完善不确定性量化的年代同步。
Gimbal Regression: Orientation-Adaptive Local Linear Regression under Spatial Heterogeneity
本文提出了一种名为“万向节回归”（Gimbal Regression）的确定性、几何感知局部回归框架，旨在通过显式利用邻域几何构建方向性权重并采用闭式求解，解决因各向异性或低维邻域导致的局部回归病态问题，从而在空间异质性分析中实现更稳定、可审计的估计。
Spectral Decomposition Reveals Surface Processes on Europa
该研究利用 JWST 数据通过光谱分解技术揭示了木卫二表面 CO₂富集区与异常冰纹理的共现关系，表明其挥发分分布不仅受地质 emplacement 影响，还受近表面微物理过程控制，从而深化了对木卫二表面 - 内部物质交换及其宜居性的理解。
Conformal prediction for high-dimensional functional time series: Applications to subnational mortality
该论文提出了一种针对高维函数时间序列的模型无关且分布自由的共形预测方法，通过比较拆分式与序列式共形预测在日本和加拿大分省年龄别死亡率数据上的表现，展示了其在有限样本下构建预测区间的优越性。
A Python implementation of some geometric tools on Kendall 3D shape space for practical applications
本文针对将肯德尔 3D 形状空间理论转化为实际计算流程的难题，提出了一套基于 Python 的几何工具，旨在弥补现有库（如 Geomstats）在高级 3D 形状分析方面的功能缺失，从而为研究人员提供高效且易于使用的软件解决方案。
Bayesian Design and Analysis of Precision Trials with Partial Borrowing
该论文针对精准医疗中异质性效应估计的需求，提出了一种基于协变量分布拟合度对外部数据进行个体加权、并结合贝叶斯先验进行试验设计的部分信息借用框架，旨在优化稀疏亚组的临床试验效能。
Estimands and the Choice of Non-Inferiority Margin under ICH E9(R1)
本文通过模拟研究阐述了在 ICH E9(R1) 框架下，非劣效性试验中非劣效界值的选择必须反映目标估计量（estimand），并指出由于历史试验与当前试验在估计量定义或处理中断事件策略上的差异，可能导致基于历史证据推导的界值存在挑战。