顺序诊断需要在诊断准确率与资源成本之间通过迭代信息收集实现平衡。现有的大型语言模型（LLM）方法虽编码了丰富的医学知识，但在成本约束下推理系统性不足，常导致过度检测。本文提出GraphDx框架，包含两大创新：一是自动利用LLM构建具有量化典型性、以行为为中心拓扑及诊断相关性和成本敏感双目标属性的医疗诊断知识图谱（MDKG）；二是引入感知、推理和决策三协作智能体，其中推理智能体在MDKG上进行确定证据评分和成本感知规划。基于MedQA和MIMIC-IV数据，结合三种LLM骨干（DeepSeek-V3、Kimi-k2、Llama-3.3）实验结果表明，GraphDx将诊断成功率从50-68%提升至79-93%，并减少20-54%的检测成本，提供了一种稳健、经济且可解释的自动临床诊断解决方案。
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GraphDx通过结合知识图谱和多智能体协作，有效弥合了大型语言模型在成本受限下的推理不足问题，显著提升诊断准确率同时降低检测成本，具有临床自动化诊断的广泛应用潜力。
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人脸表情识别是计算机视觉中的重要任务，应用于人机交互、心理健康监测、驾驶员警示和行为分析。虽然卷积神经网络（CNN）在现代表情识别中占主导地位，手工特征描述符如定向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）仍是经典基线。该研究比较了HOG+支持向量机（SVM）、LBP+逻辑回归以及轻量级CNN在FER-2013、CK+和KDEF三个数据集上的表现。结果显示，CNN整体表现最佳，尤其在复杂数据上，而HOG在受控环境中表现强劲，LBP表现较差。研究强调数据集复杂度显著影响表现，稳定的特征学习对实际应用至关重要。
AI生成视频通常包含跨帧不一致引起的微妙时间伪影。捕捉这些伪影的检测器应受益于视频预训练骨干网络，而非仅用图像预训练网络。但实际上，采用标准全局读出的视频骨干网络未必能超越强大的图像预训练探针。主要原因在于读出中过度的时空聚合，将每帧压缩成单个全局描述符，抑制了局部补丁级时间动态，丢失了重要的补丁间关系。基于此，作者提出Velocity Gated Patch Velocity Profiling (V-PVP)，一种轻量级读出模块，通过双流处理补丁速度场，仅增加约0.5M参数。V-PVP作为即插即用模块，在多种视频骨干和训练设置下均能稳定提升性能。该方法在完全冻结骨干情况下，在AIGVDBench上达到了95.28的AUC，证明替换聚合层激活了视频骨干的时间潜力，恢复其在AI生成视频检测上的优势。代码已公开。
广义少样本三维点云分割（GFS-PCS）旨在对场景中的基础类别和少量新类别进行分割。现有顶尖方法需基于三维标签、每次训练和少样本标注，利用稠密但有噪声的三维视觉语言先验来识别新类别。本文提出完全免训练、无三维标签且不依赖少样本支持的管道，将冻结的三维视觉语言模型RegionPLC与可提示概念分割器SAM3结合，通过多视图一致性确保新类别标签。该方法在ScanNet200数据集上使新类别mIoU提升2.6，基础类别准确率仅下降0.5，接近有监督方法三分之一的性能差距；在更难的ScanNet++上新类别mIoU几乎翻倍，提升显著。