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Mengda Xing
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新的MiSS框架解释3D点云分类器决策
研究人员开发了MiSS，一个用于解释3D点云分类器决策的新颖框架。这个黑盒系统使用扰动相对充分性推理来识别对分类器预测有贡献的几何区域的最小充分联盟。MiSS将候选联盟的提议与其验证分开，采用加权MaxSAT过程进行提议，并使用统计预言机进行验证。在PointNet和PointMLP分类器上对ModelNet40和ShapeNet数据集进行的实验表明，与现有的基于规则的方法相比，MiSS实现了更高的精度和覆盖率，同时还减少了解释时间。
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AI模型高精度预测锂离子电池放电行为
研究人员开发了一种新的深度学习流程，使用Swin3D Transformer来预测锂离子电池的放电行为，与传统的基于物理的模拟相比，显著降低了计算成本。该方法集成了高斯位置编码以获得更好的空间特征表示，以及一个专门的时间编码模块来捕捉复杂的时间序列演变。该方法在电化学模拟（ES）数据集上进行了测试，其准确性优于现有的点云基线，并为电池设计和优化提供了更高效的框架。