阿拉伯语抑郁筛查有了对话系统：症状监测接上PHQ-9，检索嵌入选错模型MAP只剩4%
面向阿拉伯语使用者的对话式抑郁早期识别系统Rafiq把三件事接进同一段对话：逐条监测用户消息中的抑郁症状、在症状累积到三项时提议并完成PHQ-9九项量表、用检索增强生成从临床知识库取证据作答。系统在415条留出样本上症状识别准确率0.98，但检索环节的嵌入模型选择影响极大：阿拉伯语专用模型MAP为80%，一个通用多语言混合专家模型仅4%。
亚得里亚海再分析场不再只靠插值：扩散模型把1/12°粗场还原到1/24°，盐度误差降到0.35 psu
亚得里亚海的高分辨率海洋再分析场过去只能靠双线性插值或高成本区域模式嵌套获得，前者会抹平锋面与中尺度结构。OcDiffSR把条件去噪扩散概率模型用于海表温度、盐度与水平流速的联合超分辨率，以1/12°的GLORYS12V1粗场为条件输入，重建1/24°的Med MFC场。在独立测试年2009年，标量场误差明显低于插值与残差扩散模型CorrDiff，盐度RMSE为0.346 psu、温度RMSE为0.477°C，但流速分量相关系数仅约0.64。
量子强化学习用于5G及未来网络节能：仿真中收敛更快并降低基站能耗且保持服务质量
该文针对5G及未来网络中基站占无线接入网能耗约60-70%的问题，提出一种利用叠加与纠缠、通过参数化量子电路实现的量子强化学习算法，用于在用户设备动态变化时优化基站能耗；仿真显示其可显著降低能耗并保持服务质量，且在收敛速度和学习复杂度上持续优于深度强化学习与Q学习。
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