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Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique
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新的Voronoi图方法创建鲁棒的对抗性伪装
研究人员开发了一种使用Voronoi图创建对抗性伪装图案的新方法，该方法优化了可打印、结构化图案的种子点位置。与逐像素的对抗性斑块相比，该技术旨在更具视觉可信度和计算效率。在对使用COCO数据集的人员检测进行测试时，该伪装显著降低了检测器的性能，甚至可以通过YOLOv9到YOLOv12等不同检测器家族进行迁移。
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Scikit-learn推出由核心开发者制作的官方在线公开课
由INRIA的核心贡献者开发的官方scikit-learn在线公开课现已上线。这门免费的实践课程使用Jupyter Notebook来教授预测建模，内容涵盖从预处理到模型评估的各个方面。它旨在培养对机器学习的深刻直觉，而不仅仅是代码执行。
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新的 MSB 框架提高了肿瘤学中的生存预测能力
研究人员开发了一个名为“具有块状缺失值的多模态堆叠”（MSB）的新框架，以应对临床肿瘤学中整合多模态数据集的挑战。MSB 是一个专为生存分析设计的晚期融合框架，可以处理某些患者子集中整个数据源不可用的情况。当应用于 PIONeeR 研究以预测肺癌患者的无进展生存期时，MSB 证明其预测性能优于现有算法，显著缩小了泛化差距，并识别了关键的预测生物标志物。