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心脏数字双生体的逆问题求解：综述
心脏数字孪生是个体化的虚拟表示，用于理解复杂的心脏机制。本文综述了解决心电图反问题的方法、验证策略、临床应用和未来展望，涵盖了确定性和概率方法，包括传统和基于深度学习的技术。整合物理定律与深度学习模型有潜力，但需要克服动态电生理学的准确捕捉
PDF17 days ago
MWIRSTD：一种 MWIR 小目标检测数据集
提供一个由 14 个视频序列组成的新颖的中波红外小目标检测数据集 (MWIRSTD)，其中包含大约 1053 张带注释目标的小物体的图像，使用冷却的中波红外成像器拍摄，为研究人员开发和评估在真实中波红外场景中的小目标检测的最先进方法提供了独
PDF22 days ago
多视角三维物体识别的深度模型综述
综述了基于多视图三维物体识别方法在三维分类和检索任务方面的最新进展，聚焦于基于深度学习和基于 Transformer 技术的方法，包括常用的三维数据集、相机配置和视角数量、视角选择策略、预训练卷积神经网络架构、融合策略以及在三维分类和检索任
PDF2 months ago
DSAF：一种用于数值天气预报降尺度的双阶段自适应框架
基于深度学习技术，提出了一种新的适应性框架 (DSAF) 来解决区域天气预报 (NWP) 下缩尺度和偏差校正问题，DSAF 在设计中独特地融入了自适应元素，以确保对不断变化的天气条件作出灵活的响应。实验证明，DSAF 在现有最先进模型的基础
PDF6 months ago
基于深度学习的上行多用户 SIMO 波束赋型设计
通过提出一种名为 NNBF 的无监督深度学习框架，该研究旨在设计上行接收多用户单输入多输出（MU-SIMO）波束成形，以增强吞吐量并提供计算效率高于传统方法的解决方案。实验结果表明，NNBF 相对于零强制波束成形（ZFBF）和最小均方误差（
PDF9 months ago
MM多阶层食品分类
通过在 VFN 中的每个食物图像上注释含有营养成分信息的食物项目，我们引入了 VFN-nutrient 数据集，旨在将食物项目与营养数据库对齐。为了解决此问题，我们提出了一个多阶段层次结构的食物项目分类框架，通过在训练过程中迭代聚类和合并食
PDF10 months ago
超越语言：句子表示的全面调查
本文综述了句子表示学习的各种方法，包括传统的和基于深度学习的技术，并对该领域的主要贡献和挑战进行了系统梳理，结论强调了句子表示学习在自然语言处理中的重要性和面临的挑战，并提出了未来研究方向和改进句子表示质量和效率的潜在途径。
PDFa year ago