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该论文将来自 540 万患者队列的私有健康记录蒸馏为一个已发布的图注意力网络评分工具，使大语言模型智能体能够在不暴露患者数据的情况下，发现用于 13 种免疫介导疾病的全血细胞计数（CBC）血液生物标志物，其中位 AUC 提升较文献种子基线高出 4.18 个百分点。
本文提出了一种图注意力网络（GAT）方法，用于建模土壤样本中的空间依赖性，以预测微塑料和有机物，取得了较高的R²值，但由于样本量小，交叉验证泛化能力有限。
EEG-tGAT是一种时间增强的图注意力网络，通过融合时间注意力和dropout机制来改进交互序列的可供性分类。该模型在GATv2基础上进行了增强，适用于时间维度语义不均匀的序列数据。