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Kirsten Odendaal
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MNet++ 通过自适应融合和状态空间建模增强医学图像分割
研究人员成功复现并扩展了 MNet，这是一个用于医学图像分割的混合二维/三维卷积网络。该研究在对前列腺 MRI 和肝脏 CT 数据集进行了验证，取得了较高的 Dice 系数。引入了两个新扩展：一个用于自适应特征融合的学习式门控机制（Fusion Gating）和一个用于改进长程建模的 VMamba 模块，两者都保持了对各向异性条件的鲁棒性。
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ShipNet AI模型实时预测船舶流体动力学
研究人员开发了ShipNet，一个用于实时预测船舶流体动力学的几何深度学习模型。该代理模型利用船体几何形状和速度来近似压力分布和波浪模式，与传统的计算流体动力学方法相比，速度显著提升。ShipNet在保留的测试集上取得了高精度，预测船体压力的R^2为0.98，预测波浪场的R^2为0.91，每次推理耗时约0.15秒。