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SLEEP-EDF
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新判据预测滞后谱嵌入的有效性
研究人员开发了一种新的判据，用于确定多元时间序列的无训练滞后谱嵌入的适用性。该判据基于平稳性和时间耦合性，可预测称为 D(tau) 的描述符是否能有效运行。该方法包括一个两部分的预测试：增强的 Dickey-Fuller 平稳性检查和功率基线饱和度检查。研究在各种数据集上验证了该判据，结果显示在符合判据的数据集上表现具有竞争力，而在不符合的数据集上则可预测地失败。
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脑电图基础模型在标准审计下仍泄露数据
研究人员开发了一个新的脑电图基础模型审计框架，该框架超越了单一端点评估。该框架联合审计多个端点，揭示了通过单项测试的模型仍可能泄露光谱属性。一个关键发现是，交叉编码器迁移审计证明了不同冻结编码器之间存在属性泄露，即使是标准的差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）等防御措施也未能阻止。
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新框架使用条件扩散模型进行多模态联邦学习
研究人员开发了一个名为 CondI 的新框架，用于解决多模态联邦学习中的缺失数据问题，尤其是在临床环境中。该方法使用条件扩散模型显式填充模态内未观察到的数据点，并利用可用的多模态上下文。该框架训练特定于模态的提取器和联合嵌入空间，使模型能够操作完整的语义结构，并提高对数据不完整的鲁棒性。在临床数据集上的实验表明，CondI 取得了与现有最先进方法相当的结果。