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Title题目SpinFlowSim: A blood flow simulation framework for histology-informeddiffusion MRI microvasculature mapping in cancerSpinFlowSim：用于癌症组织学信息驱动的扩散MRI微血管映射的血流模拟框架01文献速递介绍在扩散磁共振成像（dMRI）中，水质子的运动通过磁场梯
采用数字孪生文档体系后，AI误诊事故根本原因分析时间从72小时降至2.3小时。这昭示着医疗AI文档已超越传统"纸面工程"的范畴，正在演变为驱动医疗智能进化的数字神经系统。未来医疗AI的核心竞争力，将取决于其数字孪生体系对临床复杂性的刻画深度与响应敏捷度。
DCGAN-论文阅读笔记
在本文中，提出了一种新方法，通过引入源自彩票假设 (Lottery Ticket Hypothesis，LTH) 的图中奖彩票 (Graph Winning Ticket，GWT) 概念，显著提高自适应时空图神经网络 (ASTGNN) 的计算效率。通过在训练之前采用预先确定的星型拓扑作为 GWT，本文在边缘减少和高效信息传播之间取得平衡，在保持高模型性能的同时降低了计算需求。生成自适应时空图的时间
Communicative Agents for Software Development（大模型驱动的全流程自动化软件开发框架）作者希望提出的自然语言到软件框架的潜力可以照亮将llm集成到软件开发中的新可能性，并标志着自然语言处理、软件工程和集体智能领域新前沿的曙光。
为了收集对人类低级视觉方面感知的更丰富、更细致的理解，Q-Pathway选择收集一种新的注释格式，称为pathway反馈，对低级视觉属性（如噪声、亮度、清晰度）进行详尽的自然语言描述，然后得出一般结论。格式如下：（1）首先，这些描述可以更完整、更准确地保留人类的感知。例如，如果图像既有暗区也有亮区，如图3（a）所示，亮度分数可能无法正确记录这种情况：位置上下文无法保留，而且将其分数标记为“暗”或“
本文解析了论文《A German Gold-Standard Dataset for Sentiment Analysis in Software Engineering》的核心内容。该研究针对德语软件工程领域缺乏专用情感分析数据集的问题，从Android-Hilfe.de论坛爬取并筛选出5,949条开发者语句，基于Shaver等人的情感模型标注了6种情感及中性，经两轮标注和讨论确保高一致性（第二
本周阅读了一篇时间序列预测的论文，改论文模型（SageFormer）使用GNN结合Transformer的框架实现。SageFormer在使用Transformer建模序列间依赖关系的同时还注重于使用GNN建模序列间依赖关系，减少跨序列的冗余信息。模型主要包括两个过程：全局标记的生成、迭代的消息传递。全局标记的生成为每个序列添加了随机初始化的可学习标记，以封装它们对应的全局信息，以此增强序列感知能
本文介绍了MultiLoRA，通过改善LoRA奇异值分解不均匀的问题，提高LoRA在多任务领域的性能表现。本文通过多个LoRA连加并且引入可训练的系数因子改变LoRA中B矩阵的初始化方式提高性能表现。通过多个空间特征的热力图对比，证明了方法的有效性。
这篇文章是北航提出的一篇预测论文，在实际预测过程中，大多数需要基于长期的数据，否则根据短期数据预测出来的结果是不置信的，近年来的研究表明，transformer在时序序列预测上的潜力。
这项研究中，文章提出了一种新颖的多层CNN架构DeepPhos，以准确预测具有蛋白质序列信息的磷酸化位点。
本文提出了多模态医学Transformer，它利用混合模态特异性编码器和模态相关的编码器来建立不同模态内部和跨模态之间的长程依赖关系。通过显式构建和对齐不同模态之间的全局相关性来提取模态的不变表示，所提出的mmFormer在脑肿瘤分割的不完整多模态学习中表现出了更好地鲁棒性。
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
近年来，多模态目标检测备受关注，因为不同模态的特定信息可以相互补充，有效提高检测模型的准确性和稳定性。然而，与处理单模态输入相比，融合多模态信息会显著增加模型的计算复杂度，进而降低其效率。因此，多模态融合模块需要精心设计，以在保持低计算消耗的同时提升检测模型的性能。本文提出了一种新颖的轻量级融合模块（CSSA），该模块通过通道切换和空间注意力机制高效融合不同模态的输入。
跨模态融合通过有效整合不同模态的互补信息，显著提升了目标检测性能，使其在更广泛的应用场景中更具实用性和鲁棒性。现有融合策略通常通过精心设计的神经网络模块来结合不同类型的图像或融合不同主干特征。然而，这些方法忽视了模态差异对跨模态融合性能的影响 —— 由于不同模态的相机焦距、位置和角度差异，其特征难以有效融合。本文中，基于改进的 Mamba 与门控机制，通过在隐藏状态空间中关联跨模态特征来研究跨模态
Gated-SCNN:Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation认为通过一个深度CNN网络同时处理图像的颜色，形状和纹理信息用于像素级分类可能不是理想的做法，因此该论文提出two-stream CNN结构，将形状信息作为单独处理的分支。两分支包括shape stream和regular stream，二者相互协作且是并行的，通过设计的门控卷积层和局部监督损
针对页面缓存的缓冲I/O进行优化，现有方法可扩展性较差，后台回写会显著影响前台I/O性能。本文提出了StreamCache，用于快速存储设备上文件扫描的页面缓存管理系统。包括3个技术：（1）使用轻量级的流跟踪方法，为每个打开的文件维护一个流跟踪树，并保留一个流指针来降低流跟踪开销，用于页面回写和逐出。（2）使用基于流的页面回收方法。利用流跟踪快速定位脏页，利用脏页的指针而无需获取自旋锁。（3）使用
背景：解决WSI（高分辨率、缺乏局部注释）分类问题。工作：提出一种基于MIL的WSI分类和病灶检查的方法。1. 提出一种新颖的MIL聚合器，通过可训练的距离度量对双流架构中实例的关系进行建模；2. 提出了自监督对比学习来提取MIL的良好表示（WSI会产生阻碍MIL模型训练的大型或不平衡包），并缓解大型包的高内存的问题；3. 对多尺度WSI特征采用金字塔融合机制，进一步提高分类和定位的准确性。
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