TENET: Time-point Encoding Network for Multivariate Time Series Anomaly DetectionTENET 用当前点潜在表示检测时序异常
TENET 用当前点潜在表示检测时序异常
把异常评分改为当前点系统状态兼容性估计，缓解局部变化造成误报，对无监督时序异常检测有工程参考。
学术研究
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Spectral-Spatial InterpretationSSI 全网格归因在 HLS Burn Scar 用约 6% 预算超越 MC-Owen，并在多数据集取得最佳删除/插入 AUC。
SSI 全网格归因在 HLS Burn Scar 用约 6% 预算超越 MC-Owen，并在多数据集取得最佳删除/插入 AUC。
为多光谱模型提供逐位置的通道归因，替代全局热图或通道排序；对模型调试、审计和归因评估有直接参考价值。
Effectiveness of Curriculum Learning Depends on Reward Sparsity and Competing Optima最小模型显示稀疏奖励下课程学习或为学习必需
最小模型显示稀疏奖励下课程学习或为学习必需
为 RL 课程设计提供依据：稀疏奖励或存在竞争最优时，课程可改变奖励景观并避免坏局部最优。
Cognitively Constrained Partners for Zero-Shot Coordination in Real-Time Partitioned Control提出认知约束伙伴用于零样本人机协调
提出认知约束伙伴用于零样本人机协调
用反应延迟与感知限制构造模拟伙伴，初步证据显示可匹配强 cross-play 基线，为实时人机协作训练与评估提供参考。
ARENA: Active Region attENtion Aggregation for interpretable solar flare predictionARENA 弱监督预测太阳耀斑，得分 0.45
ARENA 弱监督预测太阳耀斑，得分 0.45
弱监督多示例学习配合 attention 可定位关键区域，对可解释科学预测有参考，但应用面窄。
Bringing foundational models to the front lines of TB screening博客：将 基础模型（foundational models）带到 TB 筛查一线
博客：将 基础模型（foundational models）带到 TB 筛查一线
信息不足，影响待观察
Reading, Writing, Sharing, and Interacting with the World through VideoReading, Writing, Sharing, and Interacting with the World through Video
Video foundation models have advanced rapidly in understanding and generating visual sequences, while video world models seek to capture the underlying dynamics of the world they depict. Despite their different objectives, both concern the relationship between video observations and an evolving world. This survey adopt
AI 解读生成中，稍后自动补充要点
BrainCodes: A Lightweight EEG Foundation Model over Discrete Neural CodesBrainCodes 用 800 小时 EEG 预训练，参数最多少 97%
BrainCodes 用 800 小时 EEG 预训练，参数最多少 97%
展示轻量自监督 EEG 基础模型可在可穿戴边缘部署，对生理信号预训练与小型化有参考。
Sustainability of TSFM Deployment and Pretraining: From Carbon Footprint Analysis to Mitigation via Pruning移除 7.9% 参数，TSFM 降 6 to 9% 开销
移除 7.9% 参数，TSFM 降 6 to 9% 开销
量化 TSFM 预训练碳成本与剪枝收益，为部署选型和降本提供参考
Not All Retained Clients Are Equal: Client Selection for Federated UnlearningPDF 联邦遗忘学习通信减 69%、计算减 57--61%
PDF 联邦遗忘学习通信减 69%、计算减 57--61%
用路径依赖客户端选择减少联邦遗忘学习所需客户端、通信与计算，对联邦学习中的遗忘请求处理有工程参考价值。
When to Trust Memory: Retrieval-Guided Probabilistic Spatiotemporal Forecasting under Distribution ShiftREMIND 用检索记忆应对时空分布偏移
REMIND 用检索记忆应对时空分布偏移
用检索相似度与 memory dispersion 自适应切换概率分支，改善分布偏移下校准，适合非平稳时空预测评估。
