EmoPhone: A Multi-Wave Dataset for In-the-Wild Mobile and Wearable Affect Sensing
研究通过构建一个包含智能手机、可穿戴设备和密集体验采样标签的多波数据集，采用不同方法解决情感感知中的用户间和跨时间泛化问题。
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Selected work
Representative Papers
MedVA: An End-to-End Neuro-Symbolic Agentic System for Medical Volume Visualization
本文提出MedVA系统，通过三个互补代理解决医学体积可视化中ROI选择和视觉强调控制问题，改进了现有基于MLLM方法的局限。
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Not the Same Protector: Deployment-Dependent Protective Intervention in LLMs
研究探讨了语言模型在不同输入方式（语音、文本、API）下对用户保护行为的差异，使用五个二元指标评估保护反应，发现语音输入导致更短且较少的保护性回应。
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KLOD: Locality-Preserving Knowledge Editing via Non-Target Distribution Preservation
本文提出KLOD方法，通过保持非目标分布来解决基于微调的知识编辑中的局部性退化问题。
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Flower Hub: A Reproducible Benchmarking Platform for Federated Learning in Simulation and Deployment
本文针对联邦学习中难以复现、比较和扩展的问题，提出Flower Hub平台，通过将基准测试打包为可执行的应用程序，支持在模拟和实际部署中统一评估。
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研究通过构建一个包含智能手机、可穿戴设备和密集体验采样标签的多波数据集，采用不同方法解决情感感知中的用户间和跨时间泛化问题。
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MedVA: An End-to-End Neuro-Symbolic Agentic System for Medical Volume Visualization
本文提出MedVA系统，通过三个互补代理解决医学体积可视化中ROI选择和视觉强调控制问题，改进了现有基于MLLM方法的局限。
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Not the Same Protector: Deployment-Dependent Protective Intervention in LLMs
研究探讨了语言模型在不同输入方式（语音、文本、API）下对用户保护行为的差异，使用五个二元指标评估保护反应，发现语音输入导致更短且较少的保护性回应。
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KLOD: Locality-Preserving Knowledge Editing via Non-Target Distribution Preservation
本文提出KLOD方法，通过保持非目标分布来解决基于微调的知识编辑中的局部性退化问题。
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Flower Hub: A Reproducible Benchmarking Platform for Federated Learning in Simulation and Deployment
本文针对联邦学习中难以复现、比较和扩展的问题，提出Flower Hub平台，通过将基准测试打包为可执行的应用程序，支持在模拟和实际部署中统一评估。
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