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random sampling
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新的Idea Search框架通过LLM增强科学编码
研究人员开发了一个名为Idea Search的新框架，以提高树搜索算法在自动化科学编码中的效率。该方法集成了动态的“思想库”（Idea Bank）来指导代码变异，旨在防止搜索陷入无益的循环。思想库通过将现有方法分解为原子思想来填充，并在执行过程中发现新颖的概念时进行更新。在应用于单细胞RNA测序批次整合时，Idea Search相比强大的基线表现出显著的改进，提高了平均得分并取得了更高的最佳得分。
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情节采样可改善低数据场景下的医学图像分割
研究人员开发了一种情节采样方法，以改善医学图像分割的类别平衡批次构建，特别是在数据集不平衡的场景中。该技术改编自少样本学习，在CT体成分分割上进行了评估，并在低数据条件下显示出优于随机采样和加权采样的性能。研究强调了在比较采样策略时考虑训练迭代预算的重要性，表明情节采样提供了一种低成本、模型无关的方法来解决医学影像中的类别不平衡问题。