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Chenfiona

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征稿启事| 期刊目录| 走访课题组| 小编探会| 编辑之家| 好文推荐| 写作讲座| 最新资讯|

置顶 · 挺进Q1区全球前10名！MIR首个影响因子发布: 2024-6-21 10:30; 今日，科睿唯安(Clarivate Analytics)发布最新《期刊引证报告》(Journal Citation Reports)。由中国科学院自动化研究所主办、Springer全球发行的英文学术期刊Machine Intelligence Research(简称MIR，中文名《机器智能研究(英文)》)获得首个影响因子(Impact Factor)： 6.4 ，在两个所属领域均位列 Q1区，领域最佳排 ...; 个人分类: 最新资讯|537 次阅读|没有评论

专题好文 | 创新视听内容的联合创作: 计算机艺术面临的新挑战: 陈培颖 2024-3-26 09:19; 近年来，人工智能生成内容(AIGC)与艺术作品主要特征的交叉研究不断深入，计算机艺术由此迅速发展。视听内容生成逐渐应用于各种实践任务，包括视频或游戏配乐、协助艺术家创作、艺术教育等方面，可见其应用前景之广。本文从利用人工智能(AI)技术进行视觉艺术生成和听觉艺术生成的视角，介绍了视听内容生成方面的创新 ...; 个人分类: 好文推荐|693 次阅读|没有评论

欧洲科学院院士蒋田仔团队 | 脑成像数据的多模态融合: 方法与应用: 陈培颖 2024-3-18 17:26; 神经成像数据通常包括多种模态，如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描等，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了充分利用不同模态的互补表征，我们需要进行多模态融合，以挖掘模态间和模态内的信息。这些丰富的信息，使得结合多种模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征变得越 ...; 个人分类: 好文推荐|1092 次阅读|没有评论

金耀初团队&郑锋团队 | 综述: 深度工业图像异常检测: 陈培颖 2024-2-27 17:34; 深度学习的迅速发展为工业图像异常检测(IAD)领域奠定了里程碑。欧洲科学院院士金耀初教授联合南方科技大学郑锋团队从神经网络架构、监督级别、损失函数、评价指标和数据集的角度全面审视了基于深度学习的图像异常检测技术。此外，团队提取了该技术在工业制造中可适用的场景，并回顾了在本文提出的场景下可用的I ...; 个人分类: 好文推荐|897 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 特约专题: AI for Art: 陈培颖 2024-2-19 17:23; MIR新年第一期已正式出版，12篇最新好文免费下载，其中6篇文章来自特约专题Artificial Intelligence for Art，欢迎阅读！ Special Issue Vol.21, No.1 专题客座编委：牟伦田，北京工业大学高峰，北京大学李子晋，中央音乐学院刘家瑛，北京大学姚鸿勋，哈尔滨工业大 ...; 个人分类: 期刊目录|662 次阅读|没有评论

专题征稿Special Issue on Transformers for Medical Image Analysis: 陈培颖 2024-2-5 17:56; MIR专题Transformers for Medical Image Analysis现公开征集原创稿件，截稿日期为2024年7月1日。欢迎赐稿！ &nbs ...; 个人分类: 征稿启事|758 次阅读|没有评论

下载量TOP好文 | 人工智能领域高下载文章集锦 (2022-2023年): 陈培颖 2024-1-23 17:24; 本期精选2022-2023年MIR 下载量TOP20好文，并附上部分论文的中文导读、作者报告及宣传短视频，欢迎阅读及观看。 MIR提供相应文章纸刊免费邮寄服务，欢迎感兴趣的老师同学们在公众号后台回复收件地址及文章登记领取。相关推荐：引用量TOP好文 | 人工智能领域高引用文章集锦 (2022 ...; 个人分类: 好文推荐|841 次阅读|没有评论

引用量TOP好文 | 人工智能领域高引用文章集锦 (2022-2023年): 陈培颖 2024-1-9 17:33; 自 2022 年出版以来， MIR 发表了诸多前沿好文，特此整理引用量 TOP 好文如下，并附上部分论文的中文导读、作者报告及宣传短视频，欢迎阅读及观看。文末提供相应文章纸刊免费邮寄服务，欢迎感兴趣的老师同学们登记领取。 01 引用量：75次 YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving ...; 个人分类: 好文推荐|840 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...: 陈培颖 2023-12-26 16:51; Machine Intelligence Research 目录 Vol.20, No.6 MIR第六期已于12月正式出版，来自ETH Zurich、清华大学、哈尔滨工业大学、华南理工大学等海内外著名高校的学者们带来了肺癌影像组学中的机器学习、实用图像盲去噪、单目深度估计等前沿内容，全文免费下载，欢迎阅读！ ...; 个人分类: 期刊目录|703 次阅读|没有评论

综述 | 清华张学工教授: 肺癌影像组学中的机器学习: 陈培颖 2023-12-18 17:08; 肺癌是全球范围导致癌症相关死亡的主要原因。医学影像技术，如计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)，常被应用于非侵入性肺癌诊断。在临床实践中，医生根据从CT和PET图像中提取肿瘤的特征做出决策，如大小、形状和位置。近年来，研究人员提出了各种影像特征，能够捕捉比人眼可感知到范围更大的信息，这促进了 ...; 个人分类: 好文推荐|1113 次阅读|没有评论

哈工大江俊君团队 | DepthFormer: 利用长程关联和局部信息进行精确的单目深度估计: 陈培颖 2023-12-12 16:35; 在三维场景感知领域，深度估计作为核心技术之一，为其他感知决策任务提供关键的环境结构信息。提高单目深度估计模型的准确率有助于实现更准确的三维环境感知，从而增强自动驾驶汽车、机器人导航等应用的安全性和可靠性。哈尔滨工业大学江俊君教授团队旨在解决监督单目深度估计的问题。首先，通过一个严谨细致的 ...; 个人分类: 好文推荐|1035 次阅读|没有评论

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