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RNADyn: A Benchmark for Generating and Understanding RNA Dynamics
Ribonucleic acid (RNA) functions through conformational changes that are not fully captured by static structures. However, large-scale standardized RNA dynamics data remain limited, and existing approaches typically trea…
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Less Decoder is More Encoder: Geometric Representation Learning from Novel View Synthesis
This paper examines the role of Novel View Synthesis (NVS) in geometric representation learning. In principle, NVS should reason about 3D scene structure, thereby enabling transferable multi-view geometric representation…
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图像分类器是高效的自监督视频表征学习器
Image Classifiers are Efficient Self-Supervised Video Representation Learners
提出 VideoMSN，一种用于视频高效自监督时空表征学习的掩码孪生网络框架。它不依赖重型3D架构或重建式自编码器，而是复用标准图像分类器处理无标注数据。
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FreqSpaNet：用于物理层硬件完整性检测的SFPF频率与空间学习
FreqSpaNet: Frequency and Spatial Learning of SFPF for Physical Layer Hardware Integrity Detection
摘要显示，未经授权的硬件替换可在保留无线设备逻辑身份的同时改变其物理实现，给硬件完整性验证带来挑战。时空频极化指纹（SFPF）能捕获设备在多个频率与方向上的响应，但其频域与空域维度具有不同的结构依赖关系。为此作者提出 FreqSpaNet，一个用于开集硬件异常检测的 SFPF 表征学习网络：频率分支捕获相邻频率间的局部变化，几何感知空间分支利用角度信息建模方向关系，两者经自适应融合并结合互补预训练。实验显示其平均 AUROC 达 96.…
意义：为无线设备硬件完整性验证提供频域-空域联合表征方法，对物理层安全与设备身份认证研究有参考价值。
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PerturbRx：学习治疗条件下的潜在状态转换以预测患者药物反应
PerturbRx: Learning Treatment-Conditioned Latent Transitions for Patient Drug Response Prediction
摘要显示，PerturbRx是一个治疗条件下的表示学习框架，用于预测患者级别的癌症治疗反应。它从上下文匹配但细胞未配对的对照和处理的单细胞群体中训练药物和剂量条件的转换预测器，然后冻结并迁移到预处理患者概况，无需治疗后测量。在TCGA和患者来源异种移植基准上，PerturbRx取得了最强的综合预测性能。
意义：该框架利用扰动预训练的潜在转换作为特征，无需治疗后数据即可预测反应，为精准肿瘤学中的药物反应预测提供了新思路。
