Chinese characters
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2 天有情绪数据
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扩散模型在笔迹轨迹恢复方面取得突破
研究人员开发了一个新颖的框架，使用扩散模型进行笔迹轨迹恢复，这是该任务的首次尝试。该方法将轨迹恢复视为一个图像条件生成过程，采用去噪扩散模型生成与观察到的墨迹痕迹相符的笔迹轨迹。在CASIA-OLHWDB数据集上的评估表明，与PEN-Net和Cross-VAE等现有方法相比，即使是复杂字符，在时间相似性和形状保真度方面也取得了显著的改进。该模型还显示出泛化到未见类别和书写系统的能力，成功地从一个针对汉字训练的模型中恢复了拉丁字母的笔画顺序。
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BRIGHT模型通过通才-专才框架推进乳腺病理学研究 · arXiv研究
研究人员开发了BRIGHT，这是一种专门针对乳腺病理学的新型基础模型。该模型集成了协作式通才-专才框架，利用了来自多家医院和患者的超过51,000张乳腺全切片图像。与现有的通才病理学基础模型相比，BRIGHT在包括诊断和生存预测在内的25项乳腺肿瘤学临床任务中表现出优越的性能，取得了最先进的结果。
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古代汉语词汇系统揭示灵活的语音转写
本研究论文考察了明朝政府用于翻译人员培训的历史多语言词汇系统——惠通馆华夷译语（HHY）。该研究将HHY视为一种系统的转写方法，分析了汉字如何被用来表示各种非汉语语言的声音。研究结果表明，HHY灵活运用汉语语音范畴来近似外来语音，为历史语音学和文献不足的亚洲语言提供了宝贵的见解。
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新基准测试VLLM对汉字历史演变的能力
研究人员推出Chronicles-OCR，一个旨在测试视觉大语言模型（VLLMs）对汉字跨时间感知能力的新基准。该基准涵盖了从古代甲骨文到现代书法，中国文字的完整演变轨迹，解决了缺乏捕捉数千年系统性视觉变化的数据集的问题。Chronicles-OCR包含2,800张平衡图像，并提出了一种新颖的标注范式来处理剧烈的形态变化，提供了四项任务来评估VLLMs在历史文本感知方面的局限性。