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English(EN) CrystalAR: Autoregressive Modeling for Symmetric Crystal Generation

AI 研究论文探讨晶体生成和 EHR 建模

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

arXiv 上发布了两篇新的研究论文，详细介绍了不同 AI 应用的进展。第一篇题为“CrystalAR: 用于对称晶体生成的自回归模型”，介绍了一种通过结合空间群对称性来生成晶体结构的新框架。第二篇论文“离散神经语际用于本体无关的 EHR 建模”提出了 MEDIATOR，这是一种新的分词器，通过实现开放词汇分词来改进电子健康记录的建模。 AI

影响 这些论文展示了专业 AI 应用的进步，有望改善科学发现和医疗保健数据分析。

排序理由 arXiv 上发表了两篇不同的学术论文，详细介绍了新颖的 AI 方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ziqiao Meng, Rongsheng Chen, Zhi Zheng, Nikita Kazeev, Zhenkun Wang, Andrey Ustyuzhanin, Wee Sun Lee ·

    CrystalAR：对称晶体生成的自回归建模

    arXiv:2610.27762v1 Announce Type: new Abstract: Deep generative modeling has achieved remarkable progress in crystal generation. Given the rich symmetries inherent in crystalline structures, recent work has sought to explicitly incorporate space-group symmetry into generative mod…

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Tong Ding, Caiwei Tian, Dongmin Bang, Ming Y. Lu, Sophia J. Wagner, Andrew Zhang, Rowland Pettit, Long Phi Le, Faisal Mahmood ·

    用于本体无关 EHR 建模的离散神经中间语言

    arXiv:2610.27047v1 Announce Type: cross Abstract: EHR foundation models promise scalable clinical prediction across health systems, yet their deployment is constrained by a tokenization bottleneck. The same clinical concept can appear as different ontology codes, local identifier…

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