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FC Nantes
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Transformer模型dedupT增强堆栈跟踪崩溃去重能力
研究人员开发了一种新方法dedupT，用于在软件开发中自动识别和合并重复的崩溃报告。该方法利用Transformer模型，将其从自然语言处理领域适配到理解堆栈跟踪中的上下文和结构关系。在真实数据集上的实验表明，dedupT在对重复崩溃进行排序和检测唯一崩溃方面，显著优于现有的深度学习和传统方法，从而减少了手动分类的工作量。
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AI框架精准量化作物病害严重程度
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架，用于精准量化田间作物的病害严重程度，旨在改进精准农业。该系统集成了语义分割、回归和分类，以评估压力水平，并根据受感染的叶片面积将其分为低到非常高。实验表明，使用MobileNetV2的U-Net模型取得了高性能，像素准确率为98.20%，严重程度指数与专家标注高度相关。