然而，一些新兴趋势——如多模态大模型（MLMs）、人工智能代理（AI Agents）、大语言模型（LLMs）、基础模型（FMs）、先进学习范式（如无监督、半监督、自监督学习）、以及对公平性与泛化能力的关注——在保障自动医学诊断的安全性与可靠性方面仍未得到充分探索。本次研讨会特别强调，在技术讨论的基础上，融合临床医生与放射科专家的实践洞见，以更好地推动该领域的发展。📝 扩展摘要（Extended

西湖大学机器智能实验室（Machine Intelligence Laboratory, MiLAB），是国内知名的机器人具身智能实验室，专注于强化学习和机器人具身智能领域研究，旨在赋予机器人像人一样的行为能力。研究Data Efficiency相关的深度强化学习基础算法，包括但不限于小样本强化学习、元强化学习、迁移强化学习、持续强化学习、鲁棒强化学习等，发表人工智能顶会论文。对来杭工作符合条件的

关注公众号，发现CV技术之美AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是：看吴恩达《机器学习》《深...

本文转载自微软研究院AI头条。编者按：与深度神经网络相比，人类的视觉拥有更强的泛化能力，所以能够胜任各项视觉任务。结合人类视觉系统“通过观察结构信息获得感知能力”的特点，微软亚洲研究院的研...

整理人：袁赣张秦，付前程，张琛，廖新耀论文：[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface...

马毅老师为计算机视觉领域国际知名学者，现任加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系教授。2014年至2017年间，他曾任上海科技大学信息科学与技术学院常务院长兼教授。马老师的研究方向主要...

滴滴图像技术团队基于滴滴积累的海量交通出行场景数据，研发各种视觉感知、识别和理解技术，包括人脸识别、光学字符识别、目标识别和视频理解等，并成功地将这些技术应用于司机服务质检、司乘安全、智...

要问这几年一直在逆势而上的技术有哪些？你一定不会忽略它——图神经网络。相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。2、两...

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术大家好，又到了周末盘点一周CV开源代码的时间！很高兴这一模块已经被大家所认可。过去的一周：MobileNetV3 的开源犹如一阵旋风，突然出...

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术导读：在移动端进行深度神经网络推理，可以使用腾讯开源的ncnn，或者小米开源的Mace，还有百度家的Paddle-Mobile，他们可以帮助...