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Brisque
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新的HazeSpikeMamba框架增强了真实世界图像去雾能力
研究人员开发了HazeSpikeMamba，一个用于真实世界图像去雾的新型框架，它结合了脉冲启发和状态空间特征。这种方法解决了当前依赖合成数据的方法的局限性，而合成数据通常无法捕捉真实世界雾气的复杂性。HazeSpikeMamba采用U-Net架构，包含一个脉冲启发的局部路径和一个注意力状态空间全局路径，能够高效处理长距离依赖。该框架还包含一种归纳适应方法，使用无标签的目标数据来优化模型，从而提高BRISQUE和NIMA等指标的性能。
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AI 框架减少 CBCT 扫描中的牙科植入物伪影
研究人员开发了一个无监督深度学习框架，使用精调的循环一致对抗网络 (CycleGAN) 来减少牙科锥束计算机断层扫描 (CBCT) 中的金属伪影。该方法利用了大约 4,000 张图像的非配对数据集，克服了监督方法的局限性，在 BRISQUE、FID 和 SSIM 等图像质量指标上取得了显著的改进。该框架展示了实时推理速度，并得到了专家的验证，尽管建议将其作为高保真牙科植入物成像的临床决策支持工具。
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CNN从加密包数据预测视频会议质量
研究人员开发了一个新颖的框架，用于预测加密视频会议流量中的体验质量（QoE）。该系统利用卷积神经网络（CNN）分析数据包大小，无需解密内容。在WhatsApp和Zoom数据集上的实验表明，与现有的QoE预测模型相比，该方法有了显著改进，为互联网服务提供商提供了一个简单而有效的解决方案。