新闻中心 
-
07-16ShiftViT：采用简单高效的移位操作证明Attention是否必要注意力机制被视为视觉Transformer成功关键，但研究质疑其必要性。通过零参数零计算的Shift操作构建ShiftViT，替代注意力层，在分类、检测和分割等...
-
07-16【CVPR 2025】Dynamic Convolution：在卷积核上的注意力轻量级卷积神经网络因计算预算限制深度和宽度，导致表示能力与性能不足。为此提出动态卷积，不增加网络深度或宽度，每层用多个并行卷积核，依输入注意力动态聚合。这既因核...
-
07-162025全球人工智能技术创新大赛-影像学NLP赛题baseline该医学影像NLP比赛要求根据CT影像描述生成诊断报告，数据经脱敏处理，初赛用2万训练样本，复赛增至8万并加入临床信息。文中介绍了基于PEGASUS模型的实现过程...
-
07-16【NIPS 2025】DHVT：弥补ViT与CNN在小数据集上的性能差距本文提出动态混合视觉变压器（DHVT），以解决小数据集上视觉Transformer因缺乏归纳偏置导致的性能差距。DHVT通过串联重叠Patch嵌入增强空间相关性...
-
07-162025 黑客松获奖作品：基于OpenVINO与PaddleOCR的输出抄表器本文介绍一种无需额外训练的自动化抄表方案，通过人工智能技术解决人工抄表费事、易出错的问题。该方案先配置图片屏幕区域坐标并预处理，再配置待识别元素坐标并裁剪，利用...
-
07-16【时间序列】时间序列分类方法一览时间序列分类（time series classification） 是数据挖掘领域的重要任务，它涉及对按时间顺序排列的数据点进行标记和预测。此类数据广泛存在于...
