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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|

AI最前沿 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等: 陈培颖 2022-9-6 17:16; MIR 第四期于 8 月正式出版，作者包括苏黎世理工学院 Luc Van Gool 教授团队、布里斯托机器人实验室张丹丹博士团队、清华大学戴琼海院士团队等，内容涵盖人脸 - 素描合成、机器人辅助显微手术等，全文开放获取、免费下载！ Facial-sketch Synthesis: A New Challenge ...; 个人分类: 好文推荐|1094 次阅读|没有评论

戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络: 陈培颖 2022-8-17 09:21; 看透密集遮挡并重建遮挡物背后的场景图像是一项重要但具有挑战性的任务。清华大学戴琼海院士团队提出了一种基于事件增强的图像去遮挡成像多模态融合的混合网络，该网络使用事件流提供完整的场景信息，并使用图像帧提供颜色和纹理信息。同时，文章提出了一种基于脉冲神经网络 (spiking neural network, SNN)的事件流 ...; 个人分类: 好文推荐|1647 次阅读|没有评论

综述：从远程操作到自动机器人辅助显微手术: 陈培颖 2022-8-11 09:12; 与传统的显微手术相比，机器人辅助显微手术(Robot-assisted microsurgery, RAMS)具有很多优势。为进一步提升RAMS的医疗成果产出，应大力发展集成先进控制策略，成像技术及微型传感器的显微手术平台。仅过去的几十年间，显微手术机器人已经变成一个迅速发展的研究领域，吸引着全世界的目光。尽管优势明显，但其仍然面临诸 ...; 个人分类: 好文推荐|728 次阅读|没有评论

ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成：一个新的挑战: 陈培颖 2022-8-2 17:19; MIR第四期发表苏黎世联邦理工大学研究团队重磅综述，第一作者为苏黎世联邦理工大学(ETH Zurich)博士后研究员范登平。文章旨在对人脸素描合成(FSS)进行全面研究，首次构建了一个高质量的FSS数据集，通过回顾89种经典方法从而展示了最大规模的FSS研究。此外，文章对现有的19个前沿模型进行了综合实验，同时提出了一个简 ...; 个人分类: 好文推荐|1798 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域；来自复旦大学、中科院自动化所等团队: 陈培颖 2022-7-12 16:51; MIR第三期正式出版，作者来自复旦大学、中科院自动化所、南方科技大学等高校及研究机构，内容涵盖自然语言处理、机器学习等热门领域，全文开放获取、免费下载！综述 | 复旦大学邱锡鹏团队 Paradigm Shift in Natural Language Processing Tian-Xiang Sun,Xiang-Yang Liu, ...; 个人分类: 好文推荐|672 次阅读|没有评论

精选综述 | 用于白内障分级/分类的机器学习技术: 陈培颖 2022-7-4 17:10; 全球范围内，白内障是造成视力受损和失明的主要原因。多年来，研究人员在开发最先进的白内障自动分类和分级机器学习技术方面取得了重大进展，旨在早期预防白内障，提高临床医生的诊断效率。来自南方科技大学的研究团队全面综述了基于眼科图像的白内障分类/分级机器学习技术的最新进展。文章从传统的机器学习方法和深度学 ...; 个人分类: 好文推荐|865 次阅读|没有评论

复旦邱锡鹏团队 | 综述：自然语言处理中的范式转换: 陈培颖 2022-6-15 09:09; 在深度学习的时代，多数自然语言处理(NLP)任务的建模已经融合到几种主流范式中。然而，分散在不同自然语言处理任务中的范式转换尚未得到系统的综述和分析。复旦大学邱锡鹏教授团队试图总结这一研究领域的最新进展和趋势，即范式转换或范式转移。文章回顾了近年来这种范式转换的现象，并重点介绍了几种有可能解决不同NLP任 ...; 个人分类: 好文推荐|1016 次阅读|没有评论

最新好文 | 基于因果推断的可解释对抗防御: 陈培颖 2022-6-9 16:26; 基于深度学习的模型容易受到对抗性攻击。在敏感和安全关键场景中，防御对抗攻击至关重要。然而，深度学习方法仍然缺乏有效的对抗攻击防御机制。现有的大多数方法只是针对特定对抗性样本使出的权宜之计。中科院自动化所研究团队采用因果推理来探索对抗性样本的工作机制，并建立了一个因果模型来描述对抗性样本的产生和表 ...; 个人分类: 好文推荐|1256 次阅读|没有评论

高质量综述集锦 | 涵盖进化计算、深度视听学习、目标跟踪......: 陈培颖 2022-5-18 12:53; 综述 : 动态事件触发的控制与估计受限于系统组件(如传感器、控制器) 有限的计算和处理能力以及共享的网络带宽，如何有效地利用计算及通信资源已成为一个众多网络化系统中的一个关键设计问题。与经典的时间触发机制(time-triggered mechanisms, TTMs)相比，事件触发机制(Event-triggered me ...; 个人分类: 好文推荐|758 次阅读|没有评论

中科院自动化所何晖光团队 | 一种基于RGEC的新型网络: 陈培颖 2022-5-10 16:24; 基于RGEC，中科院自动化所何晖光研究员团队设计了一种新的网络，令浅层不同方向卷积核共享权重。实验结果表明，该方法在保持较高性能的同时，在浅层仅需要较少的卷积核和参数。相比于常规CNN，它保持了相同的输出通道，不会增加额外的计算负担。结果表明，浅层卷积核可以很好地从RGEC的旋转对称性中受益。更少的卷 ...; 个人分类: 好文推荐|1084 次阅读|没有评论

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