Anthropogenic Forcing, Climate Change, and the Shape of Warming: Statistical Inference for Distributional Cointegration
本文提出新的统计方法来分析人为因素与温度分布长期变化的关系，解决了传统回归方法无法区分不同影响路径的问题。
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Selected work
Representative Papers
Let Confidence Change, Not the Prediction: Prediction-Preserving Repair for Post-hoc Calibration
该研究提出CORD方法，通过修复校准后的概率向量来保持原始预测不变，同时改善了模型的校准性能。
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Enhancing Low-Resource Language Reasoning via High-Resource Language Feature Transfer
研究通过从高资源语言向低资源语言转移任务相关稀疏潜在特征，以增强低资源语言的推理能力，解决跨语言性能差异问题。
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Null-Space Diffusion Restoration with Adaptive Uncertainty-Guided Fusion for Ultrasound Speckle Reduction
为解决超声成像中的斑点噪声问题，提出了一种基于自适应不确定性引导的空域扩散（UGNS）框架，通过在稳定包络域中进行一致性校正来有效减少噪声同时保持解剖结构。
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Accelerated S-NFC for Million-Chaff RCS Computation Using Low-Rank Compression of Concatenated Block Rows
该研究通过低秩压缩拼接块行的方法加速S-NFC，解决大规模箔条云RCS计算问题，减少存储和计算成本，提高求解速度。
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Anthropogenic Forcing, Climate Change, and the Shape of Warming: Statistical Inference for Distributional Cointegration
本文提出新的统计方法来分析人为因素与温度分布长期变化的关系，解决了传统回归方法无法区分不同影响路径的问题。
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该研究提出CORD方法，通过修复校准后的概率向量来保持原始预测不变，同时改善了模型的校准性能。
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Enhancing Low-Resource Language Reasoning via High-Resource Language Feature Transfer
研究通过从高资源语言向低资源语言转移任务相关稀疏潜在特征，以增强低资源语言的推理能力，解决跨语言性能差异问题。
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Null-Space Diffusion Restoration with Adaptive Uncertainty-Guided Fusion for Ultrasound Speckle Reduction
为解决超声成像中的斑点噪声问题，提出了一种基于自适应不确定性引导的空域扩散（UGNS）框架，通过在稳定包络域中进行一致性校正来有效减少噪声同时保持解剖结构。
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Accelerated S-NFC for Million-Chaff RCS Computation Using Low-Rank Compression of Concatenated Block Rows
该研究通过低秩压缩拼接块行的方法加速S-NFC，解决大规模箔条云RCS计算问题，减少存储和计算成本，提高求解速度。
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