Density-Ratio Rescoring for Imbalanced Classification
该研究通过密度比重评分（DRR）方法解决不平衡分类问题，利用调查整合法对多数样本重新加权，并结合基础分类器提高稀有类排名的精度。
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Selected work
Representative Papers
Sparse Regression Distilled from a Single Robust Fit
该研究提出了一种惩罚蒸馏方法，通过SCAD估计器拟合稳健初始估计器的实证拟合曲面，并在固定设计下传递响应替换有界性，以解决稀疏回归问题。
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EmoPhone: A Multi-Wave Dataset for In-the-Wild Mobile and Wearable Affect Sensing
研究通过构建一个包含智能手机、可穿戴设备和密集体验采样标签的多波数据集，采用不同方法解决情感感知中的用户间和跨时间泛化问题。
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PetQA: Benchmarking Veterinary Knowledge and Clinical Reasoning
研究通过创建PetQA基准，使用多种模型评测方法解决兽医知识和临床推理在大语言模型中的应用问题。
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STRIVE: Multi-Agent Structured Temporal Reasoning with Integrated Verification for Longitudinal Radiology Report Generation
为解决纵向放射学报告生成中的任务干扰和错误追溯问题，STRIVE通过多代理结构化时间推理与集成验证方法，提高报告的准确性和一致性。
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Density-Ratio Rescoring for Imbalanced Classification
该研究通过密度比重评分（DRR）方法解决不平衡分类问题，利用调查整合法对多数样本重新加权，并结合基础分类器提高稀有类排名的精度。
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Sparse Regression Distilled from a Single Robust Fit
该研究提出了一种惩罚蒸馏方法，通过SCAD估计器拟合稳健初始估计器的实证拟合曲面，并在固定设计下传递响应替换有界性，以解决稀疏回归问题。
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EmoPhone: A Multi-Wave Dataset for In-the-Wild Mobile and Wearable Affect Sensing
研究通过构建一个包含智能手机、可穿戴设备和密集体验采样标签的多波数据集，采用不同方法解决情感感知中的用户间和跨时间泛化问题。
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PetQA: Benchmarking Veterinary Knowledge and Clinical Reasoning
研究通过创建PetQA基准，使用多种模型评测方法解决兽医知识和临床推理在大语言模型中的应用问题。
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STRIVE: Multi-Agent Structured Temporal Reasoning with Integrated Verification for Longitudinal Radiology Report Generation
为解决纵向放射学报告生成中的任务干扰和错误追溯问题，STRIVE通过多代理结构化时间推理与集成验证方法，提高报告的准确性和一致性。
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