住院成人脓毒症AI预测模型：系统综述、亚组荟萃分析与临床负担情境分析
系统综述旨在汇总机器学习与深度学习模型对住院成人脓毒症的预测表现，并单独描述相关医疗负担。 纳入相关研究开展系统综述与亚组荟萃分析，并按预测时间窗与验证成熟度分层，另用韩国国家住院索赔数据分析负担。
AI驱动矿山灾害管理的演进趋势：从统计模型到物理信息神经网络与可解释AI的综述
该综述认为，AI/机器学习在岩爆预测、边坡稳定性分析与瓦斯突出预报等任务中已显示出应用潜力，但纯数据驱动模型受数据稀缺、类别不平衡与物理一致性不足制约，深度学习黑箱性也限制其在安全关键场景的可信度；整体属叙述性综述，证据档位为C。 研究设计为综合性文献综述，梳理AI在矿山地质灾害
过程监督提升检索智能体的可靠性与跨域泛化：RAG-Gym框架与Re²Search++
结论：将监督信号从最终答案转向检索过程本身，所构建的Re²Search++在多跳信息检索基准上取得提升，且在域外设置下提升更明显；作者据此认为过程监督可产生更可靠、更可泛化的检索智能体。该结论属计算实验层面的证据支持，尚非临床或真实业务场景证据。 设计：属方法学与基准评测类研究，
通用大模型作为受限晶体组分生成器：Elpasolite基准评估
在Elpasolite大化学空间基准上，通用大语言模型经迭代提示-应答框架可平均找回目标区域中96%的低能Elpasolite组分，作者据此提示其在目标性质空间覆盖上可能优于既往任务专用生成模型，但该结论基于单一基准，属提示性证据。 研究为计算基准评估类设计，材料未报告具体样本量
代表性社会选择框架：从学习理论到AI对齐的理论研究
结论：作者提出“代表性社会选择”框架，将大规模群体决策建模为基于有限个体—议题样本的社会选择问题，并用机器学习理论给出机制泛化性质与Arrow型不可能定理；属理论证明，未涉及实证效应。 设计与做法：属理论/方法学研究，非临床试验。作者以“个体—议题对”的有限样本代表总体，把代表性
LLM智能体长期记忆防投毒：双源背书与来源绑定授权的可执行监控评估
在受控工具调用场景中，要求两个独立来源背书或用户显式授权的策略，配合每次动作前检查，可阻止攻击者选定的动作被执行；但作者明确表示，这仅支持在构造化工作流中的条件性执行与恢复，尚不足以证明部署中背书可得且正确。 研究含证明与实验两部分：抽象记忆模型中证明策略在允许变换下保持；另设1
OpenCV：开源计算机视觉库
OpenCV 是一个以 C++ 实现的开源计算机视觉库，提供图像处理与深度学习相关功能，供科研与工程中构建视觉算法。
ToxPipe: integrating AI into toxicoinformatics
ToxPipe is a modular, fully open-source software stack designed to accelerate toxicological data analysis and decision-making by integrating
Raising the quality of insights in agentic analytics
In just a few years, generative AI has changed the face of enterprise analytics, notably by making analytics accessible to users across the
风湿病指南驱动大语言模型聊天机器人全国多中心评估
在真实使用场景中，基于德国风湿病指南开发的大语言模型聊天机器人获得以正面为主的用户反馈，提示其在患者自我管理与教育中可能具有辅助价值；但指南依从性评估结果与医师判断一致性较弱，尚不足以下结论认为其可替代专业指导。 研究为开发与全国多中心评估，共开发10个疾病特异性聊天机器人，通过
