阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，导致痴呆症，早期干预可以从分析语言异常中受益匪浅。在这项工作中，我们探讨了大语模型（LLM）作为健康助理的潜力，该助理是通过使用文本学习（ICL）从患者生成的文本（ICL）中进行AD诊断的，其中通过一些输入输出示例定义了任务。经验结果表明，常规ICL方法（例如基于相似性的选择）在AD诊断方面的表现较差，这可能是由于该任务的固有复杂性 ...

高分辨率3D点云对于检测工业检查中微妙的结构异常非常有效。然而，它们的密集和不规则的性质构成了重大挑战，包括高计算成本，对空间未对准的敏感性以及难以捕获局部结构差异的困难。本文介绍了基于注册的异常检测框架，该框架将多型比对与集群差异分析结合在一起，以实现精确的3D异常定位 ...

处理器芯片设计技术是计算机科学和相关领域的关键边界驾驶突破。随着信息技术的快速发展，传统的设计范式面临三个主要挑战：制造技术的物理限制，对设计资源的不断升级需求以及生态系统多样性的增加。自动化处理器芯片设计已成为解决这些挑战的一种变革性解决方案 ...

在现实世界中，建模多功能是作为核心问题而产生的。当前的多关系检索方法提出了三个主要挑战：1）通常从预定义的外部知识中提取的利益是不变的。无法随用户的实时消费偏好而动态发展 ...

现有的努力促进3D异常检测（3D-AD）的多模式融合，主要集中于设计更有效的多模式融合策略。但是，很少关注分析多模式融合体系结构（拓扑）设计在3D-AD贡献中的作用。在本文中，我们旨在弥合这一差距，并就多模式融合体系设计对3D-AD的影响进行系统研究 ...

图形神经网络（GNN）是用于图形结构数据的强大深度学习模型，证明了各种领域的成功。最近，数据库（DB）社区越来越认识到GNN的潜力，促使一系列研究重点是通过基于GNN的方法改善数据库系统。但是，尽管有了显着进步，但缺乏全面的审查和对GNN如何改善DB系统的理解 ...