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Lifschitz
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AI模型在肝纤维化分期基准测试中表现不一
研究人员开发了LiFS，这是一个用于评估AI在多序列MRI肝纤维化分期方面性能的新大规模数据集和基准测试。研究发现，虽然最佳AI方法在某些方面可与资深放射科医生媲美，并超越初级放射科医生，但AI的平均性能通常与初级放射科医生相当。为AI部署确定的主要挑战包括跨中心数据异质性、标签不平衡以及增强对比序列的变异性，方法选择显示出对鲁棒性有一定影响，但未能完全缩小性能差距。
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研究人员改进了 Gelfond 理性原则以用于答案集语义
研究人员改进了 Gelfond 理性原则，为非单调逻辑编程中的答案集语义开发了更全面的基础原则。该研究质疑了最小模型属性、约束单调性和基础性的强制性，认为它们可能过于严格。提出了新的良好支持性、关于默认否定最小化和关于认知否定最小化的原则，以确保答案集是可构造的并最小化知识。