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Hanwen Zhang
Hanwen Zhang
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AI框架利用大型语言模型和强化学习优化无人机物流
研究人员开发了一个自主AI框架，用于优化云制造环境中无人机（UAV）的物流调度。该框架集成了大型语言模型和思维链推理，将用户输入转化为复杂问题的数学公式，该问题将物理产品收集与计算任务调度相结合。采用一种分层深度强化学习方法，特别是近端策略优化（PPO），来管理无人机路线规划和任务执行，在模拟中展示了99.6%的产品收集率和100%的截止日期满意度。
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新的CA-GCL框架增强三维医学图像理解能力
研究人员开发了一个名为CA-GCL的新框架，以提高对三维医学图像的理解能力。该方法解决了文本嵌入过于相似的问题，使得区分不同解剖结构变得困难。CA-GCL使用全局对比目标来分离这些嵌入，并采用临床感知文本增强策略来提高对不完整描述的鲁棒性。在CT-RATE和Rad-ChestCT数据集上的评估表明，CA-GCL在零样本异常检测方面与现有方法相当，并且在面对提示变化时显著更稳定。