Orochi 4.0纯Python架构统一全散射数据还原与实空间PDF建模
结论：作者提出Orochi 4.0这一开源纯Python架构，将全散射数据还原、对称性感知晶体学建模与实空间PDF模拟统一于同一环境；属方法学软件报告，证据档位C，提示其可改善工作流碎片化问题。 设计：预印本的方法学/软件架构报告，非对照实验；描述Orochi 4.0以纯Pyth
ADAPT for Science：自演化科学优化的多智能体框架
该预印本提出多智能体框架 ADAPT for Science，在引力波探测器设计任务上，于同等科学评价预算下取得比最优经典优化器低 54.9% 的损失；属计算基准研究，证据档位 C。 设计为方法提出与基准比较：以可微物理模拟器进行探测器设计，并在八个未见过的探测器拓扑上评测；对照
基于常规电子健康记录数据的院内谵妄预测模型：系统综述
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日，纳入开发预测模型的研究，提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
人工智能的地缘政治
该出版物主题为人工智能的地缘政治。 摘要内容仅为第三方网站免责声明，未涉及研究设计与方法。
生成式AI与医师在放射诊断中的系统评价与荟萃分析
证据支持：在放射诊断任务中，生成式AI总体准确率低于专家医师，合并差异为医师高出13.0个百分点（95% CI 0.9–25.2，P=0.038）。 设计为系统评价与荟萃分析，前瞻性注册于PROSPERO（CRD420251040000），遵循PRISMA-DTA；检索Medli
Orochi 4.0：纯 Python 全散射约化与 PDF 建模开源包
该预印本介绍开源纯 Python 软件包 Orochi 4.0，将全散射数据约化、对称性晶体建模与实空间 PDF 模拟整合于同一环境；属方法学工具报告，证据档位 C，未提供定量验证数据。 研究设计为软件架构与功能描述，非对照实验；材料未报告样本量、干预与对照设置及随访时长，仅说明
云环境中HPC应用的智能体编排
该报告主题为云环境下高性能计算（HPC）应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述，未提供研究设计、方法或数据细节。
儿科临床生成式AI开发与实施建议：政策声明
该政策声明认为，生成式人工智能（GenAI）在儿科医疗中具有潜在应用价值，但真实世界验证有限，准确性、偏倚、可靠性与可持续性等问题尚存，因此当前证据不足以支持其在儿科临床的常规落地，需以严格监管与问责为前提推进。 研究设计为政策声明类文献，非原始研究，材料未报告样本量、干预与对照
AlloPool：从分子动力学模拟推断蛋白别构的深度学习框架
AlloPool可基于分子动力学模拟推断蛋白质别构特性。 该框架为图神经网络，通过迭代剪枝残基间相互作用以揭示别构相关网络。
ICU脓毒症患者血糖追踪与预测的数字孪生框架
本研究报告一个面向ICU脓毒症患者的数字孪生框架，用于实时血糖监测与短期预测；结果显示该框架可在标准笔记本电脑上于数秒内完成新患者的初始化与个性化，并在不同数据条件下维持较准确的血糖预测，属可行性层面的提示性证据。 研究设计为方法学开发与初步部署评估：以连续血糖测量数据训练机器学
