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EllipBench：基于机器学习的椭圆度建模的大规模基准测试
应用椭偏光谱测量薄膜的光学特性和厚度，在反问题求解时传统的机器学习方法需要耗费大量时间和人工技术，为此，本研究提出了一种深度学习框架，结合残差连接和自注意机制，使用大规模基准数据集进行训练，在薄膜厚度预测方面取得了最先进的性能。
PDF2 days ago
全球经济中的最优贸易和工业政策：深度学习框架
我们提出了一个名为 DL-opt 的深度学习框架，旨在高效地解决可量化的一般均衡贸易模型中的最优政策问题。利用 DL-opt，我们解决了涉及 7 个经济体和 44 个行业的非合作性关税和产业补贴问题，在其中包括了部门性规模经济。我们的定量分
PDF2 days ago
KDDSaccadeDet: 基于新型双阶段架构的基于吉卜像素图像快速准确检测
通过模仿人眼的扫视运动，我们提出了 SaccadeDet 架构，针对巨像素图像进行目标检测。在 PANDA 数据集上的评估表明，我们的方法不仅在速度上超过了最先进的方法 8 倍，而且在巨像素级别病理学分析方面也有重大潜力，特别是应用于整张组
PDF2 days ago
利用深度学习和合成数据增强改善眼部疾病诊断
提出了一种集成学习技术用于早期检测和管理糖尿病视网膜病变（DR），精度较之前的模型更高，对患者的早期检测和治疗有帮助，提高了患者的整体护理质量。
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MM创新的基于语音的深度学习方法在帕金森病分类中的应用：一项系统综述
帕金森病是全球第二常见的神经退行性疾病，人工智能特别是深度学习在语音数据分析方面的显著改进大大提高了帕金森病的诊断，然而研究的进展受到公开可获取的基于语音的帕金森病数据集的限制，主要原因是隐私和伦理方面的考虑。该综述论述了基于深度学习的人工
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HF-Fed：基于分层的定制化联邦学习框架用于 X 射线成像
通过分解问题为本地数据适应和整体 X 射线成像，以及使用层次化超网络来提取特定领域的超参数条件共享的共同成像网络，本研究引入了基于层次框架的联合学习方法 (HF-Fed) 来优化定制化 X 射线成像，在不共享数据的情况下提供了一种增强 X
PDF2 days ago
CSWin-UNet: 用于医学图像分割的带有交叉窗口的 Transformer UNet
本研究提出了一种新的 U 型分割方法 CSWin-UNet，该方法将 CSWin 自注意机制与 UNet 相结合，以促进水平和垂直条纹的自注意力，显著提高了计算效率和感受野交互。此外，我们的创新解码器利用了一个内容感知重组运算符，根据预测的
PDF2 days ago
ICMLSDLNet：统计深度学习网络用于共现物体检测和识别
提出了一种名为 SDLNet 的新框架，使用深度学习网络进行统计分析，以识别多标签对象类别中与基本对象同时出现的对象，通过多标签检测器和共现矩阵分析实现。在公开数据集 Pascal VOC 和 MS-COCO 上进行了评估，并在第 4 节中
PDF3 days ago
CoMoTo: 跨模态非配对病变蒸馏提升乳腺病变在断层摄影术中的检测
该研究提出了一种名为 CoMoTo 的新型框架，利用未配对的乳房 X 光照片数据来改善数字乳腺断层摄影（DBT）中的病变检测。通过选择性地提取乳房 X 光照片中的病变特征，并确保这些特征在模型间对齐，CoMoTo 相比传统的预训练和基于图像
PDF3 days ago
BLAZE：通过动态分块和困难样例学习进行跨语言和跨项目的错误定位
通过动态分割源代码和硬样本学习的方式，BLAZE 方法利用大型语言模型在跨项目和跨语言的 Bug 定位方面取得了重大改进，其在 BEETLEBOX、SWE-Bench 和 Ye 等三个基准数据集上的评估表明，BLAZE 在 Top 1 准确
PDF3 days ago
基于语法的大型语言模型的游戏描述生成
通过在自动游戏设计中引入大型语言模型（LLMs）的上下文学习，本研究提出了能够优化生成游戏描述的方法。实验结果表明，该方法在游戏描述的生成方面表现出色。
PDF3 days ago
当人工智能打败密码欺骗时！一种深度学习框架用于区分密码和诱饵密码
使用深度学习的攻击框架 PassFilter 能够成功地破解和损害最先进的蜜语生成技术并且危及密码安全。
PDF3 days ago
深球面超像素
本研究介绍了针对全景图像（360° 视野）的第一个深度学习超像素分割方法，称为 DSS（Deep Spherical Superpixels）。通过利用球面 CNN 架构和可微分的 K-means 聚类范式，我们的方法能够生成符合球面几何的
PDF3 days ago
SIGIR通过 k 稀疏注意力实现稳健的知识追踪模型
知识追踪（KT）是根据学生的历史互动序列预测其未来表现的问题。本文提出了一种名为 sparseKT 的简单而有效的框架，通过引入 k-selection 模块和两种稀疏化启发式方法，提高了基于注意力的 DLKT 方法的鲁棒性和泛化性能。在实
PDF3 days ago
卷积神经网络生成合成轨迹
通过将轨迹数据转换为适用于基于卷积神经网络的模型的格式，本研究介绍了一个可逆的轨迹转换方法（RTCT），并通过与基于递归神经网络的轨迹生成对抗网络进行性能评估，证明了该方法在捕捉空间分布方面优于 RNN 模型，但在复制顺序和时间属性方面存在
PDF3 days ago
利用异质时间序列预测汽车供应链中的干扰
通过构建包含多个多元时序数据集，利用与能力、库存、利用率和处理相关的特征，我们展示了如何预测一级供应链中的操作中断。我们提出了一种新的方法，将增强的 Attention Sequence to Sequence Deep Learning
PDF4 days ago
融合知识图谱嵌入和深度学习的药物不良反应预测模型研究
基于知识图谱嵌入和深度学习的不良药物反应预测模型，可对不良反应进行统一预测，并提供有效的后续安全用药指导。
PDF4 days ago
基于物理模拟的乒乓球动画的策略与技能学习
我们提出了一种基于物理的乒乓球动画的策略和技能学习方法，通过分层控制系统和策略学习框架实现对多样化技能的学习和有效决策，并通过与现有方法的比较分析展示了该方法在乒乓球各种技能执行方面的能力。
PDF4 days ago
MM肠息肉的深度贝叶斯分割：医学影像中的良好校准预测
基于贝叶斯神经网络和深度学习技术，通过语义分割方法对结直肠息肉图像进行分析，以实现更准确的肿瘤检测和诊断。
PDF4 days ago
静态应用安全测试工具和大型语言模型在仓库级漏洞检测中的比较
比较了 15 种不同的 SAST 工具与 12 种热门或前沿的开源 LLM 在检测 Java、C 和 Python 三种流行编程语言的软件漏洞方面的表现，并发现 SAST 工具具有低漏洞检测率但相对较低的误报率，而 LLM 可以检测到 90
PDF4 days ago