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放射治疗中的连续时空可变形图像配准（CPT-DIR）: 超越经典基于体素的方法
基于隐式神经表示的连续时空图像变形 (Continuous-sPatial-Temporal DIR，CPT-DIR) 方法显著提高了图像配准的准确性、自动化和速度，特别是在具有挑战性的区域，优于传统的 B 样条方法。
PDF2 months ago
基于双指数族的扩展广义线性模型中的 Dropout 正则化
在广义线性模型中研究 dropout 正则化的理论属性，应用于自适应平滑，表明 dropout 是一种有效的正则化方法，优于带有显式平滑惩罚的最大似然方法。
PDFa year ago
通过高效的 B 样条路径构建加速基于深度神经网络的本地汽车行驶规划
本文介绍了如何将 B-spline 与神经网络结合，通过引入一种新的 B-spline 路径构建方法，实现在约 11ms 内快速生成满足环境和汽车动力学约束条件的局部机动，在 Bench-MR 框架下，该方法在所考虑的任务中表现出远超其它规
PDF2 years ago
可变形图像配准的循环注册神经网络
采用递归对齐的方式，使用循环注册神经网络计算每个元素的局部变形，最终的空间对齐由所有局部变形的总和得到；使用该方法可以检测图像中非对齐的区域并学习如何适当地进行本地注册。在用于肺部磁共振图像的实验中，该方法与当前标准的参数化 B 样条配准方
PDF5 years ago
CVPRSplineCNN：使用连续 B 样条核进行快速几何深度学习
本文提出了用于不规则结构和几何输入的变体卷积神经网络 —— 基于样条的卷积神经网络，其创新之处在于基于 B 样条的卷积算子，使得计算时间不受卷积核大小的影响。作者在图像图形分类、形状对应和图节点分类等任务中验证了该方法的有效性。
PDF7 years ago
使用均匀 B 样条和 3D 循环缓冲区实现 MAVs 的实时轨迹重新规划
本文介绍了一种针对微型多旋翼飞行器（MAVs）的轨迹再规划方法，通过使用障碍物避难和占用格网等技术实现。
PDF7 years ago
B 样条技术用于波动率建模
本文探讨了将 B 样条应用于波动性建模，特别是在随机局部波动性模型中校准杠杆函数和参数化基于稀疏期权数据校准的无套利隐含波动率曲面。我们使用一种包括具有无限支持的基函数的经典 B 样条的扩展。
PDF11 years ago