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本文提出了一种可解释的因果发现引导框架，用于从多模态多导睡眠图数据中推导睡眠恢复评分（SRS），证明其与感知恢复的一致性比传统的呼吸暂停-低通气指数（AHI）强高达2.5倍，在互联健康中具有潜在应用。
本文提出了个人护理公用设施（PCU），一种事件驱动架构，旨在弥合间断的临床护理与塑造健康的8759小时日常生活之间的鸿沟。它将连续的个人数据组织成有意义的事件，利用大型语言模型（LLMs）进行推理和沟通，同时将临床决策建立在证据上，并为2型糖尿病管理实例化了该框架。
AnyMo是一个几何感知的框架，用于安装无关的人体运动建模，它利用基于物理的IMU模拟和图编码，在零样本活动识别、跨模态检索和运动描述等多个数据集上实现了显著改进。