作者审阅的论文

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本文通过数学方法确立了缩放定律和交换率，以量化脑数据在提升机器学习模型方面的价值，并确定了任务与大脑对齐、噪声及样本量等方面的具体条件，在这些条件下收集神经记录有助于提高模型的性能和鲁棒性。

本文介绍了 FairHealth，这是一个开源 Python 库，旨在通过提供一个统一的模块化框架来弥合医疗人工智能在低资源环境中的关键差距，该框架集成了公平性审计、隐私保护的联邦学习、低带宽可解释性，以及针对全球南方数据集的专用工具。

本文提出了一种非解析模型，证明非晶固体中的玻色峰完全源于配位数的涨落，而弹簧强度的涨落主要仅贡献于阻尼。

本文介绍了一类通过图态和裸辅助比特方法生成的容错 $[[n,1,3]]$ 非 CSS 量子纠错码，证明了其在各种噪声模型下对钩形错误的鲁棒性，以及相较于现有标志比特和裸辅助比特方法的优越性能。

本研究将 GWA 和 LAB 巡天的中性氢 21 厘米发射 - 吸收观测结果与 TIGRESS 数值模拟进行比较，确定中性星际介质由约 19.8% 的冷相、32.5% 的不稳定相和 47.8% 的暖相组成，该分布与模拟结果一致，并凸显了未来需要更灵敏的射电观测以进一步约束这些气体比例。

本文介绍了 Wasserstein 拉格朗日力学（WLM），这是一种新颖的框架和算法，它通过最小化阻尼作用量从时间快照中学习二阶群体动力学，从而克服梯度流在准确建模周期性、涡旋动力学和集群行为等复杂现象方面的局限性。

本文基于 SDSS DR17 呈现了一个包含 930 个中等质量黑洞活动星系核的均匀选取样本，将低质量活动星系核的红移覆盖范围扩展至 $z \approx 0.6$ ，并揭示了吸积活动潜在的宇宙演化特征，即在较低红移处最大吸积率和光度呈下降趋势。

本文介绍了一种基于 U-Net 的生成对抗网络（GAN），该网络在逼真的普朗克类模拟数据上进行训练，能够同时去除前景污染、仪器噪声和波束卷积效应，从而成功重建高保真宇宙微波背景图，在银河系区域之外实现了低于 1% 的重建误差。

本文提出并验证了“智能体优先工具 API"范式，该范式以语义六动词协议和结构化决策支持元数据取代传统面向人类的 CRUD 接口，从而显著提升企业生产系统中自主智能体的任务成功率与错误恢复能力。

本文提出了上下文 Plackett-Luce（CPL）模型，这是一种高效的神经网络模型，它结合了并行评分与轻量级自回归选择过程，以有效处理具有歧义性的多模态序列预测任务，同时保持计算效率。