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Laplace Neural Operator
Laplace Neural Operator
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新的LaST-SR方法通过复频率分解增强图像超分辨率
研究人员推出了一种新颖的单图像超分辨率方法LaST-SR，该方法利用复频率分解技术。该技术结合了用于广泛图像上下文的全局傅里叶分支和用于详细变化的局部复频率分支。一个协作聚合模块融合了两个分支的特征，从而改进了不规则结构和精细细节的重建。实验表明，在2倍和4倍超分辨率的PSNR和SSIM方面，LaST-SR的性能优于现有方法。
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新型小波-拉普拉斯神经网络算子提升偏微分方程求解能力
研究人员推出了一种名为小波-拉普拉斯神经网络算子（WLNO）的新型神经网络算子，用于求解偏微分方程。WLNO通过引入Haar小波变换来分解和分析多尺度的空间特征，从而增强了现有的拉普拉斯神经网络算子（LNO）。这种融合使得WLNO能够更好地捕捉复杂偏微分方程解中固有的局部多尺度特征，在Burgers方程和Navier-Stokes方程等基准问题上比LNO表现出更优的性能。