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YZS 模型：基于图卷积网络和 Transformer-Attention 的有机药物溶解度预测模型
通过引入深度学习框架，结合基于注意力机制的转换器、长短期记忆神经网络和图卷积网络，我们的研究旨在提高溶解度预测的准确性，为药物设计和选择提供新的见解和支持，为药物发现中的深度学习发挥重要作用展示了巨大潜力。
PDF5 days ago
用于脂肪肝疾病检测的鲁棒优化的深度特征解耦网络
通过使用深度学习框架，本文提出了一种创新的方法来消除分类器的识别弱点，提高其平均性能，特别针对医学图像分类、不同类别之间的平衡、脂肪肝、对抗训练等领域展开研究。
PDF7 days ago
PenSLR: 波斯语端到端手语识别使用合奏
本文介绍了 PenSLR，一种基于手套的手语识别系统，采用惯性测量单元（IMU）和五个柔性传感器，结合深度学习框架以及利用连接主义时序分类（CTC）损失函数，通过多序列比对算法提供的新方法进行集成，优化其在波斯手语上的性能表现，实验结果显示
PDF8 days ago
IJCAI基于深度学习的足球中的上下文冲刺分类
本研究提出一种深度学习框架，用于将足球中的冲刺自动分类为上下文类别，实验结果显示，我们的模型以 77.65% 的准确率将测试数据集中的冲刺分类为 15 个类别，表明该提议的框架在促进足球冲刺的集成分析方面具有潜力。
PDF11 days ago
ICLR利用深度学习从多光谱影像中识别的北非燃气燃烧引起的黑碳喷流
通过卫星图像检测和量化燃气喷烧导致的黑碳排放量，结果显示该地区的黑碳排放量相当于 100 万吨 CO2 等效，大约占总排放量的四分之一，该研究为实施有效的减轻石油和天然气运营的气候影响的政策提供了关键性步骤。
PDF22 days ago
一种适用于 WeatherProof 挑战赛 CVPR 2024 Workshop UG2 + 的两阶段恶劣天气语义分割方法
我们团队利用两阶段深度学习框架，在恶劣天气条件下的语义分割任务中通过预处理数据、生成高保真度地面真值，以及应用 InternImage 网络等方法，成功获得了 0.43 的平均交并比（mIoU）竞赛得分，在竞赛中获得了第四名的可观成绩。
PDF24 days ago
可微分的近端图匹配
本文介绍了一种基于邻近算子的图匹配算法 (DPGM)，通过将图匹配问题转化为一系列凸优化问题，实现了从图亲和矩阵到节点对应预测的可微分映射，该方法能够与深度学习框架有机地集成在一起，同时在合理的迭代次数内收敛于稳定点，并在多样数据集和 PA
PDFa month ago
调整全局 MFD 速度估算的深度学习方法与本地链路配置
本研究提出了一种基于深度学习框架 (GATs 与 GRUs 相结合) 的交通优化方法，通过引入 Local Correction Factor (LCF) 来准确估计每个路段的速度，从而弥补了传统模型在细粒度交通优化和分析方面的不足。实验结
PDFa month ago
基于差异形式的变换器的腹部 MRI-CT 可变形图像配准
本文旨在创建一个深度学习框架，能够估计直接配准腹部 MRI 和 CT 图像的变形矢量场（DVF）。该方法以可微分形变为基础，利用从概率可微形变配准模型提取的保持拓扑特征来准确获取腹部运动，并将其用于 DVF 估计。该模型通过将在运动追踪中表
PDF2 months ago
利用高阶动态模态分解和视觉 Transformer 对小型数据集中的超声心动图图像进行自动心脏病理识别
提出了一种基于深度学习框架的自动心脏病理识别系统，该系统通过实时心脏超声图像序列进行分析，包括使用 HODMD 算法进行数据增强和特征提取，并在第二阶段使用 Vision Transformer（ViT）进行有效的从零开始训练，结果表明该系
PDF2 months ago
通过特征解耦和对比学习来提升土地覆盖分类中的跨年数据再利用
基于最新的域自适应和泛化进展，我们提出了一种深度学习框架 (REFeD) 来结合来自两个不同领域的遥感和参考数据 (例如历史数据和新数据)，以改善当前的土地覆盖映射过程。实验评估结果表明，来自相同 (或类似) 研究地点的不同时间段的年度外信
PDF2 months ago
实时在术中 X 射线中的导丝追踪和分割
提出了一种用于实时导丝分割和跟踪的两阶段深度学习框架，包括一个用于精确定位导丝的 Yolov5s 检测器和一个用于分割导丝的新颖高效网络，通过定量和定性评估证明该方法在临床术中图像上表现出更高的鲁棒性和比当前技术更好的性能。
PDF3 months ago
借助 Cartogram 辅助的深度学习提升开放系统中的需求预测
我们提出了一种深度学习框架来预测公共自行车租赁和归还模式，通过利用卡图法来实现对新安装站点需求以及长期预测的预测，我们在首尔，南韩的公共自行车租赁和归还数据上展示了我们框架的有效性和潜在应用。
PDF3 months ago
通过整合多分辨率特征实现准确的空间基因表达预测
TRIPLEX 是一个深度学习框架，通过整合多分辨率特征来准确预测基因表达，相较于现有的模型，在均方误差、平均绝对误差和皮尔逊相关系数方面表现优秀，并能够与基因表达谱和肿瘤注释密切匹配，强调其在癌症诊断和治疗方面的潜力。
PDF4 months ago
基于空间感知 Transformer-GRU 框架的增强型青光眼诊断从 3D OCT 成像
提出了一种新颖的深度学习框架，基于 3D 光学相干断层扫描（OCT）成像进行自动青光眼检测，取得了优于现有方法的表现，为提高临床决策支持系统和改善青光眼管理患者预后提供了重要潜力。
PDF4 months ago
通过领域注意力的 CT 强健肺气肿百分比定量：多族裔动脉硬化研究 (MESA) 肺部研究
通过融合图像特征和定量扫描仪先验信息，我们开发了一个基于深度学习的端到端框架来准确量化计算机断层扫描（CT）中的肺气肿，并在大规模研究和临床应用中取得了显著改进。
PDF4 months ago
基于 Transformer 革新混合整数规划问题的求解方法
利用变压器模型解决容量限制批量问题，并通过深度学习框架和线性规划解决被认为是 NP - 难的问题，提供了解决时效、优化率和可行性等方面超越当前最先进解法的算法。
PDF4 months ago
DivaTrack: 从加速度增强的三点追踪器获取多样的身体和动作
基于深度学习框架的 DivaTrack 能够通过增加稀疏三点输入与输入的线性加速度来改善脚接触预测，利用两阶段模型将不明确的下半身姿势与脚接触和上半身姿势的预测相结合，通过在不同类型运动的两个参考坐标系中学习预测进行平滑，能够在真实时间内精
PDF5 months ago
MM重新审视宇宙距离梯度与深度学习方法，并探索其应用
使用一种称为 LADDER（深度距离估计与重建学习算法）的新型深度学习框架，我们研究了利用宇宙的 “宇宙距离阶梯” 进行重建的前景。LADDER 通过使用巴拿松型 Ia 型超新星样本中的表观星等数据，并将数据点之间的完全协方差信息纳入训练，
PDF5 months ago
AAAIE2HQV：通过理论启发的模型辅助深度学习从事件相机生成高质量视频
提出了一种名为 E2HQV 的新型 E2V 范例，该范例利用了模型辅助的深度学习框架，从基于事件相机的基本成像原理中精心推导出的理论驱动的 E2V 模型，以及为了进一步提高视频帧质量而设计的时间偏移嵌入模块。对真实世界事件相机数据集的综合评
PDF6 months ago