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Yi Liu
Yi Liu
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Sheaf GNN：区分真实价值与检查点依赖
一篇新的研究论文介绍了区分Sheaf图神经网络（GNNs）中真实任务级价值与单纯检查点依赖的方法。该研究提出了两个可估量项：检查点依赖性，它检查固定预测器的映射；以及协议相对替换，它重新训练模型以消除映射能力。研究结果表明，这些网络中的学习映射可以控制拟合计算，而不一定代表不可或缺的边缘几何结构，这突显了超越简单检查点分析进行严格评估的必要性。
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联邦学习方法融合跨区域的 HIV 试验数据
研究人员开发了一种新颖的联邦学习方法，可以在不共享个体级别信息的情况下分析不同区域的 HIV 预防试验数据。该方法能够估计区域特定的生存曲线和因果对比，解决了在抗体介导预防 (AMP) 试验中观察到的治疗效果异质性问题。通过降低与目标人群不一致的数据源的权重，该方法增强了隐私保护并提高了推断精度。
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新框架使用图学习来改进RTL设计质量估算
研究人员开发了StructRTL，一个使用结构图学习来改进寄存器传输级（RTL）设计质量估算的新框架。该方法利用控制数据流图（CDFG）来捕捉重要的结构语义，其性能优于以前的基于Token的方法。该框架还整合了来自映射后网表的知识蒸馏，以进一步提高预测精度，在RTL质量估算方面取得了新的最先进成果。