Disentangling Long-Term Memory via Latent Neuro-Symbolic Reasoning
本文提出LGM框架，通过潜在神经符号推理解决长期记忆中的信息纠缠问题，使用稀疏自编码器构建动态记忆图，实现更有效的个性化响应。
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Selected work
Representative Papers
Mask IPL: Noise-Free Intrinsic Position Learning via Computation Graph Clipping for Event-Based Spike-Driven Tracking
该研究通过计算图裁剪方法解决IPL在事件驱动的尖峰跟踪中引入噪声的问题，提高跟踪精度而不增加参数。
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On Edge in the Dental Chair: Designing VR Support for Moments of Dental Anxiety
研究通过设计与特定牙科事件相协调的虚拟现实系统，以减轻患者在牙科治疗过程中的焦虑。
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Rubric-Aligned Disentangled Evaluation of Human Simultaneous Interpreting
研究解决了自动评估同声传译的问题，通过构建专业注解语料库并使用改进的COMET-KIWI编码器，提高了与人工评分的相关性。
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Robust Rank Aggregation for Multimodal Speech-Based Alzheimer's Disease Detection
提出了一种鲁棒的排序聚合框架，通过整合归一化的预测排名而非后验概率来解决多模态语音阿尔茨海默病检测中模型置信度不匹配的问题。
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该研究通过计算图裁剪方法解决IPL在事件驱动的尖峰跟踪中引入噪声的问题，提高跟踪精度而不增加参数。
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Robust Rank Aggregation for Multimodal Speech-Based Alzheimer's Disease Detection
提出了一种鲁棒的排序聚合框架，通过整合归一化的预测排名而非后验概率来解决多模态语音阿尔茨海默病检测中模型置信度不匹配的问题。
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