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Conquer
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Jolia 模型通过概念级视觉-语言对齐增强 3D CT 分析
研究人员开发了 Jolia，一种新颖的 3D CT 基础模型，可增强医学影像的视觉-语言对齐。与标准的 CLIP 风格预训练不同，Jolia 使用一种称为 ConQuer（概念查询）的方法，为放射学报告中的特定概念创建局部对齐。这种方法使模型能够更好地捕捉冗长医学文本中的细节，并通过为每个概念生成注意力图来提供内置的空间可解释性。Jolia 在分类和报告生成等任务的各种基准测试中表现出色，优于基线模型。
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Conquer框架使四足机器人能够学习协调技能
研究人员开发了一个名为Conquer的新框架，使四足机器人能够持续学习和适应协调技能。该系统解决了现有方法在顺序任务和灾难性遗忘方面的局限性。Conquer利用语义技能库和团队结构骨干，允许机器人检索、适应和更新技能，促进不同任务和团队规模之间的知识转移。实验表明，在模拟中成功率为95.6%，并在Unitree Go2机器人上成功部署。