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潜在神经 PDE 求解器：用于偏微分方程的降阶建模框架
利用神经网络在粗粒化离散空间中学习系统的动力学，并通过降维简化了时间模型的训练过程，同时展示了与在全序空间上操作的神经 PDE 求解器相比，该方法具有竞争力的准确性和效率。
PDF4 months ago
ECG-SL：心电图 (ECG) 片段学习，一种用于 ECG 信号的深度学习方法
基于 ECG-SL 框架的心电信号分析方法，通过提取结构特征和学习时间信息，能够在心脏状况诊断、睡眠呼吸暂停检测和心律失常分类等临床应用中表现出竞争力。
PDF9 months ago
CVPR视频场景分割的场景一致性表示学习
提出了一种有效的自监督学习 (SSL) 框架，通过探索大量的数据增强和洗牌方法来提高模型的泛化能力，并引入一个简单的时间模型来验证镜头特征的质量，从而实现场景一致性。该方法在 Video Scene Segmentation 任务上取得了最
PDF2 years ago
Rescan: 室内 RGBD 扫描的归纳式实例分割
我们提出了一种算法，它可以通过分析建筑内部的 3D 扫描结果和语义实例信息，对建筑中的物体进行追踪，最终的实验结果表明，我们的算法在这一领域取得了比当前最先进网络更出色的表现。
PDF5 years ago
You2Me: 通过第一和第二人称交互推断自我中心视频中的身体姿态
本文提出了一种基于学习的方法，通过与另一个人的互动来估计身穿相机人的三维身体姿态，演示了我们的想法在多个领域的相关应用和视频实现。
PDF5 years ago
基于 HRV 的睡眠分期的 LSTM 知识迁移
本文介绍了使用心率变异性自动睡眠分期分类的最新技术，提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的时态模型，使用美国睡眠医学协会注释标准获取手腕运动 PPG 的睡眠分期，在小型数据集上展示了知识转移的成功。
PDF6 years ago
视频分割和识别的端到端生成框架
本研究提出了一种基于 Fisher 向量和时间模型相结合的端到端生成式方法来实现人类活动的分割和识别，其适用于各种视频数据集并且优于现有的最先进方法。
PDF9 years ago