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MAE-2D
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二维卷积神经网络提高光谱图像植物性状检索精度
研究人员开发了一种新的高光谱成像植物性状检索方法，通过将一维光谱数据转化为二维图像。该方法利用EfficientNet-B0等卷积神经网络（CNN），与传统的一维序列处理相比，显著提高了预测精度。预训练的掩码自编码器（MAE-2D）进一步提升了性能，优于一维自监督方法。研究还采用了集成梯度和Grad-CAM等技术来识别驱动预测的关键光谱波长，并将其与蛋白质和水分含量等性状的既定叶片化学成分相关联。
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3D掩码自编码器推动显微镜学表征学习
研究人员开发了3D掩码自编码器（MAE-3D），与传统的2D方法相比，它在从体积显微镜数据中学习细胞表征方面表现出卓越的性能。通过将视觉数据与ESM2等蛋白质语言模型对齐，MAE-3D在蛋白质-蛋白质相互作用和定位等下游任务上取得了显著的改进。该研究强调了原生3D建模和跨模态监督在推进单细胞显微镜学表征学习方面的重要作用。