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该论文提出一个对比学习框架，将EEG信号与冻结的预训练文本编码器的嵌入空间对齐，用于解码想象言语，并在Chisco数据集上验证了其在固定意图解码、相似度检索和语义结构探针方面的能力。
CliQ-RRG 是一个用于问答式放射学报告生成的两阶段框架，利用疾病感知的视觉与文本对齐、先验引导的跨扫描注意力以及 GraphRAG 增强的大语言模型重构，生成具有临床依据的报告，在两个胸部 X 光基准测试中优于以往方法。
本文提出了用于体积显微镜数据的3D Masked Autoencoders，并展示了在下游单细胞任务中，3D建模优于2D最大投影和基于切片的变体，而通过与蛋白质语言模型的跨模态对齐进一步提升了性能。