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arXiv:2610.37844v1 发布类型：新 摘要：在形态学分析中，计算医学图像之间的最优传输映射具有基础性作用。然而，现有方法要么难以扩展至大型三维医学图像，要么依赖于正则化形式，只能提供近似的传输映射。为提高下游医学图像分析的准确性，我们提出了一种新颖的方法，通过参数化凸势函数来估计最优传输映射。根据构造，所得的传输映射必定无旋，符合布雷尼耶定理。我们在二维和三维医学影像数据集上对该方法进行了评估。实验结果表明，我们的方法能够实现更低的传输估计误差，并生成更高q
arXiv:2610.37819v1 发布类型：新 摘要：量子机器学习（QML）正日益被应用于医学分类任务，然而其在考虑子群体公平性标准下的表现仍缺乏深入研究。我们针对医学影像领域中的经典与量子分类器开展了一项实证性的公平性审计，并假设量子机器学习本身并不天然具备公平性。本研究评估了两种场景：基于DDI数据的皮肤病变分类（敏感属性为Fitzpatrick肤色类型）以及基于CheXpert衍生数据的胸部X光片分类（敏感属性为年龄组）。利用ResNet-18提取的特征嵌入，我们在基准设置及三种缓解策略下训练SVM、MLP、QSVM和QCNN模型：可微分的等权几率（EO）正则化、梯度反转学习（GRL），以及二者结合。同时，以基础模型（PanDerm、EVA-X）作为外部参考。
arXiv:2610.33440v1 发布类型：新 摘要：从现有问答库中适配医学语言模型时，选择一个紧凑的训练子集是至关重要的一步。我们研究了基于扰动的数据选择方法，该方法利用最终层表示的高斯扰动所衍生的两种信号：预测变化频率与非翻转边际收缩。在经过共享熵预过滤后，表示敏感度优先化（RSP）通过自动均方根缩放将这两种信号进行整合，而RSP-Drop则仅依据收缩程度对候选样本进行排序。这两种选择器在筛选过程中仅使用问题和答案选项。我们在MedGemma-4B上，针对五个医学问答数据集，在保留集规模分别为64、128和256个样本的情况下对其进行了评估。在主要预算为128个样本时，
arXiv:2610.31968v1 发布类型：新 摘要：准确估算救护车行驶时间对于紧急医疗调度至关重要，然而现有的决策支持方法往往依赖于静态查表或对救护车与普通乘用车行驶时间差异的简化假设。例如，这些方法通常假定救护车的行驶速度仅比普通乘用车快一个固定比例（如5%）。然而，这类假设很少经过真实救护车运行数据的验证，也难以充分反映行程优先级、时间背景以及起点—终点等因素的影响。我们利用瑞典斯科讷地区的历史救护车出行数据，有效弥补了上述局限性。我们的分析表明，救护车的行驶时间在不同时段、不同日期之间存在显著差异，并且……
arXiv:2610.33433v1 发布类型：新 摘要：语言的生产性，表现为将词语用于新颖语境的能力，是人类语言最引人注目的特征之一。然而，促成这种生产性的知识究竟有多抽象，目前仍不明确。我们比较了人类与计算语言模型在那些成功泛化依赖于形式信息的语境中的语言生产性。研究重点在于将一个以主动语态习得的新动词扩展至被动语境。结果发现，即使该新动词无法被赋予任何合理的语义，人类依然能够以符合关于语言形式之抽象概括的方式，将其主动用法扩展为被动用法。相比之下，大型语言模型仅在赋予其类似现有动词的语义时才表现出类似效果。
