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random sampling
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新框架推动 AI 驱动的研究构思和科学编码
研究人员开发了两种新颖的框架：Tree-of-Ideas (ToI) 和 Idea Search，旨在增强自动化研究构思和科学编码。ToI 重构学术轨迹以识别不断发展的方法和差距，然后跨越这些路径进行推理以产生研究思路，在新颖性和扎实性方面优于现有方法。Idea Search 将动态的“Idea Bank”集成到 LLM 的树搜索中，改进了科学方法的探索，并在单细胞 RNA 测序批次整合等任务中取得了更好的结果。
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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。