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Dempster–Shafer theory
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AI系统ProMUSE通过自适应成像降低阿尔茨海默病诊断成本
研究人员开发了ProMUSE，一个新颖的AI系统，旨在通过自适应地整合多模态数据来改善阿尔茨海默病的早期诊断。该系统最初使用低成本的临床评估并量化诊断不确定性。如果存在高不确定性，ProMUSE会逐步整合更昂贵的数据，如MRI和PET扫描，并利用Dempster-Shafer理论融合信息，减少对昂贵成像的依赖。在基准数据集上的实验表明，ProMUSE可以达到与全模态方法相当的准确性，同时显著减少对MRI/PET扫描的需求，为广泛筛查提…
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新AI框架通过不确定性建模增强审计风险评估
研究人员开发了UMAR，一个新颖的多智能体框架，旨在通过明确建模不确定性和证据冲突来改进审计风险评估。UMAR利用三个专业智能体——MD&A文本智能体、财务比率智能体和CAM智能体——生成具有校准不确定性的独立风险评分。然后使用Dempster-Shafer理论聚合这些评分，该理论量化了智能体间的异议。在SEC 10-K filings的3,200个公司年度观测值上的评估表明，UMAR的性能优于基线模型，AUROC达到0.782，PR…