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AmirHossein Eshghi
AmirHossein Eshghi
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新框架利用多个专家模型改进睡眠分期分类
研究人员开发了一种名为个性化评分者建模（PSM）的新颖框架，以提高睡眠分期分类的准确性。这种基于学习的方法通过构建来自多个专家集体行为的更可靠的参考标签来解决评分者间变异性问题，而不是依赖单一的参考睡眠图。PSM使用机器学习导出的混淆矩阵来建模每个评分者的分期特定行为，然后将这些矩阵聚合起来分配最终的周期标签。使用随机森林分类器在DOD-H和DOD-O数据集上进行的评估显示出显著的改进，准确率高达86.07%。
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综述论文追踪人工智能中视觉解释方法的发展
一篇新发表在 arXiv 上的综述论文详细介绍了可解释计算机视觉中类激活映射（CAM）技术的发展。该论文将 2016 年以来的 57 项以方法为中心的研究进行了分类，强调了从解释简单的 CNN 分类器到涉及 Transformer、CLIP 和 DINO 等基础模型以及注意力机制的更复杂方法的转变。文章指出，尽管解释方法日益复杂，但对忠实度、鲁棒性和人类信任的评估协议仍然分散。