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Marios Impraimakis
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AI框架利用合成数据增强结构健康监测
研究人员为航空航天应用的结构健康监测开发了一个新颖的数据增强框架。该框架利用条件生成对抗网络和蒙特卡洛丢弃来生成合成结构响应数据，从而实现不确定性量化。所生成的数据与BAE Systems Hawk T1A飞机上的实验测量数据进行了严格比较，证明了其准确捕捉结构动力学和提供有意义的不确定性估计的能力。该研究表明，该框架可以作为数据驱动的结构健康监测在安全关键系统中的可靠数字孪生组件。
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新AI框架通过可信置信度分数增强可解释目标检测
研究人员开发了一种新颖的可解释目标检测框架，结合了Kolmogorov-Arnold网络和视觉语言基础模型。该方法旨在通过提高其置信度分数可靠性的透明度来增强AI系统的可信度，尤其是在具有挑战性的视觉条件下。该系统利用Kolmogorov-Arnold网络作为可解释的代理模型，来模拟YOLOv10检测的可信度，并可视化各种特征的影响。此外，BLIP基础模型生成场景描述，创建了一个轻量级多模态接口。在COCO和巴斯大学校园图像上的实验表…