MIRCID: Inferred Hub-miRNAs Drive Cross-Task Improvements in Drug Mechanistic Modeling
该研究通过MIRCID框架利用推断的枢纽miRNA增强药物作用机制建模，解决了匹配miRNA数据不可用的问题，提高了模型性能。
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Selected work
Representative Papers
BinoGen: Scaling egocentric binocular data for embodied visual perception and learning
为了解决收集大规模第一人称双目视觉数据困难的问题，BinoGen通过生成环境和观察者变化来创建室内双目视觉体验，用于改善视觉感知任务。
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Pose2Muscle: Structured Spatio-Temporal Decoding for Discrete Muscle Activity Estimation from Human Pose
为解决长期监测肌肉活动不便的问题，提出Pose2Muscle框架，通过人体姿态估计离散肌肉活动状态，无需使用sEMG信号。
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Multiple Myeloma Lesion Segmentation on Whole-Body Diffusion-Weighted Imaging via Efficient Anatomical Anticipation and Multimodal Confirmation
本文针对多发性骨髓瘤病灶在全身扩散加权成像上自动分割的难题，提出了一种结合高效解剖预测和多模态确认的两阶段框架。
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A multicenter benchmark and clinically structured metric for coronary CTA report generation
研究建立了多中心基准和临床结构化指标CSM_CCTA，用于评估冠状动脉CTA报告自动生成的准确性与解剖特异性。
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Latest Papers
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该研究通过MIRCID框架利用推断的枢纽miRNA增强药物作用机制建模，解决了匹配miRNA数据不可用的问题，提高了模型性能。
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为了解决收集大规模第一人称双目视觉数据困难的问题，BinoGen通过生成环境和观察者变化来创建室内双目视觉体验，用于改善视觉感知任务。
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为解决长期监测肌肉活动不便的问题，提出Pose2Muscle框架，通过人体姿态估计离散肌肉活动状态，无需使用sEMG信号。
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Multiple Myeloma Lesion Segmentation on Whole-Body Diffusion-Weighted Imaging via Efficient Anatomical Anticipation and Multimodal Confirmation
本文针对多发性骨髓瘤病灶在全身扩散加权成像上自动分割的难题，提出了一种结合高效解剖预测和多模态确认的两阶段框架。
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A multicenter benchmark and clinically structured metric for coronary CTA report generation
研究建立了多中心基准和临床结构化指标CSM_CCTA，用于评估冠状动脉CTA报告自动生成的准确性与解剖特异性。
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