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Carlos Francisco Moreno-García
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新的MSA-DCNN框架以数据效率提升医学图像分类性能
研究人员开发了MSA-DCNN，一个新颖的深度学习框架，旨在改进医学图像分类，特别是在数据有限和图像尺度多样的场景下。该框架集成了自适应多尺度采样、精炼显著性检测、学习到的跨尺度融合和自蒸馏，以解决现有方法的局限性。在多个基准和白血病数据集上的评估表明，MSA-DCNN的性能优于各种ViT和CNN基线模型，即使在分布偏移和标签稀缺的情况下，同时使用的参数也更少。
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DeepSeek R1 LLM 从房地产文件中提取结构化数据
研究人员开发了一个端到端的流程，用于从异构房地产文件中提取结构化数据，包括扫描表格和复杂布局。该系统将文档分为三类，然后使用 DeepSeek R1 大型语言模型提取 35 个预定义的房产属性，并将数据以 JSON 对象的形式返回。该方法成功处理了 2781 份文档，产生了 2766 条经过验证数据质量的唯一房产记录，证明了大规模提取的可行性和可靠性。