脑电注意力识别不再用固定电极图：动态图加自注意力，三分类到91.67%
脑电注意力识别换掉了固定电极连接图。此前多频段特征靠简单拼接、通道关系按预设邻接矩阵处理，难以刻画任务中变化的通道耦合。DGCSA把电极当作图节点，用可学习邻接矩阵动态更新通道拓扑，并用自注意力补上全局依赖，同时以贝叶斯优化的频带权重融合功率谱密度与微分熵。在20名参与者、873段3秒脑电上，三分类准确率为91.67%，高于SVM、CNN与LSTM基线；VR场景的平均注意力得分也高于2D。
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脑电注意力识别换掉了固定电极连接图。此前多频段特征靠简单拼接、通道关系按预设邻接矩阵处理，难以刻画任务中变化的通道耦合。DGCSA把电极当作图节点，用可学习邻接矩阵动态更新通道拓扑，并用自注意力补上全局依赖，同时以贝叶斯优化的频带权重融合功率谱密度与微分熵。在20名参与者、873段3秒脑电上，三分类准确率为91.67%，高于SVM、CNN与LSTM基线；VR场景的平均注意力得分也高于2D。
一个由41位国际多学科专家组成的工作组系统检索了截至2025年3月17日的922篇文献，将2016年仅针对特发性肺纤维化（IPF）的急性加重（AE）定义修订为适用于全部纤维化间质性肺病（fILD）的AE-fILD定义（以弥漫性肺泡损伤为核心，伴或不伴机化性肺炎），并提出“急性呼吸恶化（ARW）”这一更广的概念框架以涵盖非DAD所致的急性呼吸恶化，同时汇总了流行病学、危险因素、预后与治疗证据，并讨论了AE作为临床试验终点的可行性。
该研究纳入98例复杂性区域疼痛综合征（CRPS）患者的178张热成像图和56名健康对照的837张热成像图，用U-Net深度学习自动分割肢体（平均Dice相似系数0.99），再对每张图每条肢体提取564个放射组学特征（强度、形状、纹理），通过WORC自动化机器学习框架在20次随机划分交叉验证中构建分类模型，该模型区分CRPS患者与健康对照热成像图的平均AUC为0.93（95% CI 0.90–0.97），显著优于三位临床医生的0.82、0.79和0.69（P<0.001）。
该方案描述了5W-PL研究的设计：依托维多利亚州数据链接中心（CVDL）的维多利亚链接图谱，将死亡率、精神卫生、医院、急诊、救护车及儿童保护、残疾、性侵、无家可归、酒精与毒品等14个数据集进行确定性加概率性链接，构建1970至2010年出生、2015至2025年服务使用记录的跨部门纵向队列，以识别12–25岁青少年的照护路径亚组、地理服务需求格局，并建立服务类型与强度的预测模型。
该研究利用2003至2023年共20年的海豚照片识别数据，拟合贝叶斯隐马尔可夫模型，估计澳大利亚Shark Bay西湾（WSB）与东湾（ESB）印太瓶鼻海豚（Tursiops aduncus）按年龄组划分的年存活率、丰度与补充率，并考察其与2011年海洋热浪引发的海草损失之间的关联，发现成年存活率在WSB由热浪前的0.99（0.98-1.00）降至热浪后的0.85（0.79-0.90）、在ESB由0.96（0.92-0.98）降至0.89（0.85-0.95），幼体和仔豚存活率下降幅度较小，两个海湾补充率均下降（WSB自2019年起出现恢复，ESB持续下降至研究结束），种群丰度在WSB下降39%、
该工作提出 OPGAgent，一个由 GPT-5.2 规划、按 ReAct 范式编排分层证据采集、专用工具箱与共识子智能体的多工具牙科智能体，并配套提出基于（位置、字段、取值）三元组、源自真实临床报告的 OPG-Bench 评测协议；在含 1,009 例匿名全景片与 5,219 条 VQA 对的 OPG-Bench 上，OPGAgent 取得 42.3% 精确匹配 F1、49.7% 综合得分、43.1% 精确率与每例 4.89 个假阳性，并在 MMOral-OPG 上以 62.53% 准确率领先。
《自然》新闻报道梳理了教育者与认知研究者对生成式AI削弱学生批判性思维的担忧，并援引一项《自然综述：心理学》评论的核心论点——生成式AI能提升学习者的任务表现，却未必带来高质量学习所需的深层认知与元认知加工，同时介绍了OECD等机构在批判性思维教学与测评上的长期工作。
该工作提出ISDS-MRI统一框架，利用图神经网络与序列特异性特征建模，从多序列MRI中完成缺血性卒中的检测、病灶分割与病灶体积估计，并可在MRI序列组合不完整时工作；在多个公开MRI数据集及新构建的孟加拉国三医院532例扫描数据集BGD-MRIS上评估，取得分割Dice 0.725、检测AUC 0.962、体积估计相对误差8.4%，相较对比方法Dice提升3.2%、检测提升2.6%、体积相对误差降低1.9%。
该研究以“儿童与青少年关节过度活动相关疾病下肢疼痛管理”为检索词，从Google搜索收集网页并获取Gemini生成的对应概览，用健康信息网站评估工具评价网页质量、用医学人工智能质量评估工具评价AI概览质量，共评估20个网页和4个AI概览，发现网页质量多为中等（14个中等、3个良好），AI概览质量均被评为良好，网页得分最低的维度是准确性，AI概览得分最低的维度是完整性与资源及参考文献的提供。
本研究提出“生成式辟谣”框架，将气候变化反智主张分类（CARDS）与谬误检测（FLICC）整合进大语言模型的提示流程，使模型接收一条气候迷思后输出符合“事实—迷思—谬误—事实”（真相三明治）结构的辟谣文本；作者用三种复杂度递增的提示策略分别搭配GPT-4、Palm2与Mixtral，并由四位作者（含一位气候虚假信息专家）对20条迷思生成的60份辟谣按事实、谬误、结构分项评分，结果显示GPT-4配简单提示与Mixtral配结构化提示表现较好，谬误解释得分普遍高于事实部分，且非专家标注者与专家之间在事实质量上一致性较差。