- 寻找适用于热红外行人追踪的轻量级网络架构
本文对于热红外行人追踪任务进行了自动网络架构搜索的初步尝试，采用了 ResNet 作为主干网络结构，以单重底部和双重底部单元作为搜索的基本单元，搜索空间内包含了八种操作候选项。为了加快搜索过程，在评估操作候选项之前，采用了随机通道选择策略。 - 分布式滤波电路的自动设计和优化采用强化学习
提出的自动化方法利用强化学习算法来改善分布式过滤电路（DFCs）的设计，消除了工程师设计经验的依赖，从而显著降低了电路设计的主观性和限制性。实验结果表明，与传统的工程师驱动方法相比，该方法在设计效率和质量上都有明显的改进，特别是在设计复杂或 - 利用卷积神经网络自动分类体 MRI 序列类型
提出了一种自动分类胸、腹部和盆腔的三维 MRI 序列的方法，以减少临床医生的监督并确保 DICOM 标头的有效性，实验结果表明这种方法优于先前的 MRI 序列分类器。
- 使用 BERT 监测极端社交媒体上反犹太主义言论的演变
通过自动化方法和无监督机器学习，从极端社交媒体中提取反犹太主义的主题和术语，以监测其情绪和演变，预防仇恨升级。
- 揭示潜在因果规则：一种异常事件解释的时态点过程方法
提出了一种自动化方法，使用时间点过程建模来发现规则并解释事件的发生，通过采用期望最大算法进行规则和参数更新，最终优化规则集合，展示了在合成和真实医疗数据集中准确性能表现。
- 3D 椎骨测量：使用局部解剖椎骨轴线对人脊柱网格模型进行椎骨尺寸评估
介绍了一种基于三维脊柱模型的新型全自动测量脊椎形态的方法，实验结果表明该方法能够准确测量低分辨率患者特定的脊椎网格，平均绝对误差为 1.09 毫米，以及通过人工创建的腰椎脊柱，平均绝对误差值为 0.7 毫米，我们的定性分析表明，使用我们的方 - 乳腺癌组织中染色胶原底物 RNAscope 的灰度纹理特征分割
此研究探讨了灰度纹理特征在乳腺癌组织中自动分割和分类 RNAscope 转录本位置的有用性，结果显示出灰度纹理特征的潜力，因其在自动化 RNAscope 定量方面与专家注释者表现相似（F1 得分：0.571 vs. 专家间 F1 得分：0. - 使用机器学习神经网络算法检测塞浦路斯希腊儿童的发育性语言障碍
利用神经网络机器学习算法，开发了一种自动化方法用于检测儿童发展性语言障碍，通过感知和产出数据对模型进行训练，并且获得了较高的准确性以及对于儿童语言发展技能的重要性。
- 自动化评估面向安全上下文的 AI 生成代码的正确性
本文提出了一种名为 ACCA 的完全自动化方法，用于评估用于安全目的的 AI 生成的代码的正确性。该方法使用符号执行来评估 AI 生成的代码是否与参考实现相同，并通过比较结果与领域中广泛使用的不同基准解决方案以及 OpenAI 开发的人工智 - 利用大型语言模型自动化科学文章的分类和趋势分析：以眼科为例应用
提出了一种基于大型语言模型的自动化文章分类方法，主要关注眼科领域，但可扩展到其他领域，采用自然语言处理技术，包括零 - shot 学习的 LLM 模型，通过比较不同变种的 BART，BERT 以及其变种（如 distilBERT，SciBE - 开发基于机器学习的子宫肿瘤影像临床决策支持工具
子宫平滑肌肉瘤是一种罕见但具有侵袭性的恶性肿瘤。本研究利用 MRI 图像进行分割，并通过放射组学特征实现诊断自动化，展示了在少于 150 个标记图像的情况下接近人类水平性能的可能性。同时，鉴别不同类型的子宫肿瘤仍然是一个挑战。
- ViCE！在图像生成评估中模仿人类的认知行为
通过模拟人类认知过程，我们提出了一种新的自动化的视觉概念评估方法（ViCE），用于评估生成 / 编辑的图像与相应提示 / 说明之间的一致性，并为图像评分。虽然这种模拟人类在图像评估过程中的新假设正处于初步评估阶段，但结果令人鼓舞，并为一种新 - 高效机器翻译语料库生成
本篇论文提出了一种有效且半自动化的方法，用于人工编辑后的机器翻译语料库生成，该方法基于在线训练定制的 MT 质量估计指标并需要人类参与，实现了有待优化问题的优先级排序和最佳解的自动处理。尤其地，该方法解决了人工编辑效率低下，从而降低了人工成 - CS-TRD: 一种横截面树轮检测方法
该论文提出了一种基于边缘检测和联通的树木年轮定位方法，可以自动定位树干的中心并达到高精确度和自动化。
- 基于深度学习的睾丸组织组织学图像中小管上皮层分割方法
本文提出了一种基于卷积神经网络的自动化测试 icular 组织组织病理图像处理方法，使用深度学习技术实现对睾丸上皮层的自动分割，并取得了较好的结果。
- 使用基于搜索的生成算法和蒙特卡洛树搜索生成即时战略游戏单位
本研究提出了一种基于搜索的自适应卡中心树方法的实时策略游戏单位生成算法，生成的单位能保证平衡性和独特性。
- 全球范围内数字语言支持评估
该研究开发了一种基于 Mokken 比例分析的自动化方法，用于评估 ISO 639 认可的每种语言在数字语言支持方面的表现，并在全球范围内监测。
- RigNet: 基于神经网络的关节角色绑定
该研究提出 RigNet：一种基于深度学习的自动化动画角色建模软件，通过输入 3D 模型可以精确预测骨骼结构和表面权重，并且可以比其他算法更好地模拟动态效果。
- 远程估算自由流速度
用卷积神经网络和航拍图像来自动估算道路段的自由流速度。
- 使用 UCT 算法在一天内找出具有竞争力的网络架构
本论文提出了使用蒙特卡罗规划结合两种不同的 UCT（基于树的上限置信度）推导来搜索网络架构，并在一天内找到了 MNIST、SVHN 和 CIFAR-10 的一个具有竞争力的网络，将搜索时间扩展到五天，能够超越人类架构及其同类层次的竞争者。