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多组学数据中基于综合内外数据集关系的癌症亚型鉴定
该研究提出了一种新颖的方法，通过融合多组学数据实现对癌症亚型的识别。所提出的方法名为 LIDAF，利用基于不同组学数据之间和内部的线性关系的亲和矩阵（线性组间和组内数据亲和融合）进行聚类。该方法通过使用经典相关分析基于欧氏距离生成距离矩阵，
PDF7 months ago
基于动态空间传播网络的深度填充
本文提出了一种名为 DySPN 的动态空间传播网络，通过注意力机制学习像素之间的关联性，以生成 RGB 图像的密集深度图，并采用扩散抑制技术防止过度平滑。实验结果表明，在 KITTI Depth Completion 和 NYU Depth
PDF2 years ago
时空可分离图卷积网络用于姿态预测
研究提出了一种基于图卷积网络的新颖的空时可分图卷积网络 (STS-GCN)，它可以在一个单一的图框架内，完全捕捉动态演化和空间关节交互，并使用内部学习的空间和时间的关联矩阵，优于当前技术，在长期预测方面取得了超过 32% 的平均性能提升，在
PDF3 years ago
CVPR单目三维物体检测深度条件动态消息传递
通过深度 - 和感知信息，并利用动态信息传递网络，预测适应性的卷积中心偏差，混合深度依赖过滤权重和亲和矩阵，解决单目 3D 物体检测的问题，并展示该方法在 KITTI 基准数据集上的最新成果，rank 第一。
PDF3 years ago
ICML神经协作子空间聚类
研究介绍了神经协同子空间聚类，一种无需谱聚类辅助即可发现低维子空间中数据点集簇的神经模型。关键在于分类器的构建和两个相关矩阵的协同训练。与其他聚类算法相比性能更优。
PDF5 years ago