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transcutaneous electrical nerve stimulation
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经典机器学习在AI4Pain挑战赛中疼痛定位方面优于深度学习
研究人员对使用生理信号进行受试者无关的疼痛定位时，传统特征工程与深度学习进行了探索性比较分析。该研究使用了AI4Pain 2026挑战赛数据集，其中包含皮肤电活动、脉搏波、呼吸和外周血氧饱和度的数据。结果显示，一种经典方法——极端随机树——取得了0.539的最高宏F1分数，比深度学习模型高出7.4个百分点，其中EDA光谱特征是最重要的区分因子。一个值得注意的发现是，疼痛检测和定位准确率之间存在持续的26个点的差距，这表明自主神经通路在…
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TimingLLM 以高精度预测 Verilog 的综合后时序
研究人员开发了 TimingLLM，一个新颖的两阶段框架，旨在无需综合工具即可预测 Verilog 代码的综合后时序。第一阶段采用微调的 LLM 生成结构-时序线索，第二阶段使用另一个 LLM 预测最差负时序裕度 (WNS) 和总负时序裕度 (TNS)。该方法在 VerilogEval 基准测试上实现了高精度，并与现有方法相比显示出更快的执行时间。