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G-FARS: 基于梯度场的自回归采样算法用于 3D 零件分组
本文提出了一种名为 “3D 部件分组” 的新任务，在这个任务中，需要找出各个零散部件之间的所有可能组合。为了解决这个挑战，我们提出了基于梯度场的自回归采样框架（G-FARS），专门为 3D 部件分组任务量身定制。通过设计一个基于梯度场的选择
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2 months ago
通过深度学习推进增材制造：现有进展与未来挑战的综述
综述了近期对应用深度学习改进增材制造过程的研究，总结了其贡献和局限性，并指出了该领域中当前的挑战和前景，包括广泛几何类型的深度学习模型泛化、管理增材制造数据和模型的不确定性、利用生成模型克服有限和噪声的增材制造数据问题，以及揭示深度学习在增
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4 months ago
多模态图学习的生成任务
多模态图学习 (MMGL) 是一个通用、系统化的框架，用于捕捉具有关系结构的多模态邻居的信息并且在预训练的语言模型中增强其文本生成能力。
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9 months ago
非线性系统参数估计的机器学习方法
利用 Huber 损失函数的神经网络来准确估计复杂非线性系统的参数，该方法通过训练神经网络使用带有噪声的时间序列数据，使其逐步收敛到准确的参数，并在阻尼振荡器、Van der Pol 振荡器、Lotka-Volterra 系统和 Loren
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10 months ago
黑板架构添加链接和容器的介绍与评估
本文探讨加入容器和链接对象在黑板架构中的应用，以提高黑板架构的使用效率和应对包含多种关系的复杂任务能力。
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a year ago
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