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Lama
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新的GDI方法提高了太阳能电池板的缺陷分类能力
研究人员开发了一种名为生成式缺陷隔离（GDI）的新方法，以改进光伏组件中多缺陷的分类。GDI使用带有快速傅里叶卷积的LaMa修复模型生成具有单一缺陷的逼真训练样本，解决了多标签缺陷分类中的学习模糊性和数据稀缺性挑战。实验表明，GDI显著提高了Vision Transformer和EfficientNetV2-L架构的性能，尤其是在数据量较少的情况下，从而大幅提高了罕见缺陷类别的F1分数，并减少了共现缺陷的分类错误。
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新的规划方法达到最先进性能
研究人员开发了一种新的通用规划方法，显著提高了经典规划领域学习策略的效率和性能。该方法通过引入搜索树的整体编码来增强迭代宽度（IW）策略，使关系图神经网络（R-GNNs）能够一次性评估所有转换。此外，还提出了抽象IW(1)以通过新颖性检查中的关系抽象来提高可扩展性。在IPC 2023基准测试上的评估表明，该方法达到了最先进的性能，优于以前的方法和LAMA规划器。