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Crossref Event Data
Crossref Event Data
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新型AERODet模型利用RGB-事件数据不对称性实现卓越目标检测
研究人员开发了一种名为AERODet的新型目标检测模型，该模型利用RGB和事件数据的独特优势。与先前对称融合这些模态的方法不同，AERODet认识到事件数据更擅长类别无关的定位，而RGB数据则在细粒度分类方面表现出色。该模型包含一个尺度感知不确定性感知可靠性估计（SURE）机制，用于在定位过程中动态加权模态，以及一个任务解耦语义细化（TDSR）组件以改进分类。在FRED和NeRDD数据集上的实验表明，AERODet的性能显著优于现有的…
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新框架对过程挖掘模型进行分组以减少重复
提出了一种新框架来应对过程挖掘中的模型爆炸和重复挑战。该框架旨在对局部过程模型（LPM）进行分组，并从每个组中选择代表性模型形成最优样本。该方法使用既定指标或通过比较模型在事件日志中的上下文外观来衡量模型之间的相似性，这些日志是从日志中的数据属性派生出来的。通过在多个事件日志中与仅由得分最高的 LPM 组成的样本进行重复和覆盖率的比较，证明了这种分组策略的有效性。