- 自主驾驶的户外激光雷达感知质量评估指导影像
本研究提出了一种新颖的基于图像引导的室外点云质量评估算法（IGO-PQA），该算法利用点云数据、对应的 RGB 环境图像和车辆目标真值注释生成基于单帧 LiDAR 点云的整体质量得分，并通过变换器实现无参考室外点云质量评估的直接预测。评估结 - 基于谱图小波的全参考点云质量评估
本研究介绍了一种基于谱图小波的全参考点云质量评估方法，利用新颖的基于谱图小波的度量标准对参考和失真点云之间的坐标和颜色信号进行比较，并通过支持向量回归将多个传统全参考度量标准和基于谱图小波的度量标准整合，从而实现准确的点云质量评估。实验结果 - 基于生成式基础模型的合成音频能辅助音频识别和语音建模吗？
最近基础模型的进展使得能够生成与音乐、事件和人类活动相关的高保真声音的音频生成模型成为可能。尽管现代音频生成模型取得了成功，但传统的音频生成质量评估方法主要依赖于类似 Frechet Audio Distance 的距离度量。相比之下，本文 - 渲染的三维纹理网格的感知裂纹检测
该研究提出了一种用于检测和定位渲染网格中裂缝伪影的新型感知性裂缝检测方法，并在大规模公共数据集上进行了实验证明其有效性和效率。
- 虚拟组织染色和数码病理的自主质量和幻觉评估
自动质量和幻觉评估方法 (AQuA) 在虚拟组织染色方面实现了 99.8% 的准确性和 98.5% 的与人工评估一致性，同时具有检测虚拟组织染色幻觉图像的超人表现，并显示其在数字病理学和计算成像中的各种图像生成和转换任务方面的可靠性。
- NTIRE 2024 AI 生成内容质量评估挑战赛
该论文报告了 NTIRE 2024 年 AI 生成内容质量评估挑战，该挑战受到了图像和视频处理领域中的一个主要挑战的关注，即 AI 生成内容的图像质量评估和视频质量评估。
- THQA: 用于智能头像的感知质量评估数据库
本文介绍了 Talking Head Quality Assessment（THQA）数据库，包括通过 8 种不同的语音驱动方法生成的 800 个 Talking Head 视频。通过大量实验表明了 THQA 数据库在角色和语音特征方面的丰 - 评估信息提取的质量
大规模语言模型的进展显著提高了从非结构化和半结构化数据源中提取信息的效率。本文引入了一个自动框架，用于评估信息提取的质量和完整性，重点关注实体及其属性的信息提取。讨论了如何处理大规模语言模型的输入 / 输出大小限制，并分析了在迭代提取信息时 - 将文本提示引入 AI 生成的图像质量评估
通过图像和提示的融合，IP-IQA 是一个多模态框架，旨在解决 AI 生成图像质量评估中的问题，并在 AGIQA-1k 和 AGIQA-3k 数据集上达到最先进的水平。
- COLING大型语言模型中的论证质量评估
对有争议问题的论述的计算处理在自然语言处理领域进行了广泛研究，其中论证质量评估是一个关键且具有挑战性的任务。本文提出了利用大型语言模型，通过系统指导其熟悉论证理论和场景以及解决相关问题的方式，以实现更可靠的论证质量评估，同时讨论了由此而产生 - 基于 Transformer 的医疗过程监测中的结构位置编码
基于 transformer 和本体领域特定知识的预测性流程监控方法， 在中风管理领域取得了有希望的实验结果。
- 辛普森悖论与翻译的准确性与流利性权衡
一篇关于翻译质量评估和机器翻译系统的研究，发现在语料库的层次上准确性和流畅度呈正相关，但在单个源段的层次上二者存在权衡，对于评估翻译质量和改进机器翻译系统具有重要影响。
- 基于深度学习与可解释人工智能的脑部 MR 图像动态伪影自动检测
MRI 数据获取中的质量评估是确保数据质量和下游分析或解释成功的关键步骤。本研究演示了一种深度学习模型，用于检测 T1 加权脑图像中的刚体运动。该模型是 ArtifactID 工具的一部分，旨在在线自动检测 Gibbs 环绕、穿越和运动伪影 - KVQ：短视频的万花筒视频质量评估
通过建立大规模的 Kaleidoscope 短视频数据库来解决 UGC 视频质量评估中的挑战，并提出了第一个短视频质量评估器 KSVQE，该评估器利用大规模视觉语言模型（如 CLIP）来理解视频内容并使用扭曲理解模块来区分扭曲，实验证明了 - ChatGPT 能评估研究质量吗？
ChatGPT 4.0 在评估期刊文章上进行研究评估的准确性方面仍不足，需要进一步改进和控制使用。
- 一种用于表面肌电信号的非侵入性神经质量评估模型
该研究提出了 QASE-net，这是一种新的非侵入式模型，用于预测 sEMG 信号的信噪比，实验结果显示 QASE-net 具有明显降低的预测误差和与真实结果更高的线性相关性，具备提高 sEMG 质量评估可靠性和精度的潜力。
- PQMass：使用概率质量估计评估生成模型质量
我们提出了一种综合的基于样本的方法来评估生成模型的质量。该方法能够估计从同一分布中抽取两组样本的概率，从而为评估单个生成模型或比较在相同数据集上训练的多个竞争模型的性能提供了统计学上严谨的方法。该方法能够直接在高维数据上进行操作，无需降维， - AAAIQAGait：从质量角度重访步态识别
通过质量评估策略和质量感知损失函数，提出了一种质量视角下的步态识别方法（QAGait），可解决实际场景中出现的低质量和具有挑战性的步态问题，并显著提高步态可靠性和性能表现。
- 基于不确定性的无参考点云质量评估
通过使用概率建模，本文提出了一种新的点云质量评估方法，使用条件变分自编码器对主观测试的评判随机性进行建模，并生成多个中间质量评分，最终将这些评分整合为准确的质量预测，实现对点云质量的准确评估。实验证明，该方法在不同数据集上表现出色，超越了先 - AAAI缩放和遮罩：图像和视频质量评估的新方法
本研究提出了一种名为 SAMA（缩放和遮蔽）的数据采样方法，通过将数据缩放成金字塔形状并使用遮蔽策略将其转换为规则的数据维度，从而在保持多尺度特征的同时，降低模型复杂度，并在图像和视频质量评估中取得了显著的性能提升。