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Mohammad Arif Ul Alam
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新AI模型助力儿科脑瘫康复
研究人员开发了一种实时肌肉骨骼代理模型，以辅助脑瘫儿童的个性化康复。该模型采用OpenSim衍生参数和神经网络构建，能够以低推理延迟准确重现关节运动学和肌腱长度。研究强调了在此规模下直接估算肌肉力量的挑战，并强调了稳健的不确定性量化对于确保数字孪生的临床可信度的必要性。
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新型融合方法利用声纳增强水下机器人视觉
研究人员开发了一种新方法，使水下机器人在视觉条件恶劣的情况下，通过融合视觉数据和声纳信息来提高其感知能力。该方法利用冻结的DINOv2基础模型表示进行视觉编码，并采用一种融合机制，根据视觉可靠性动态调整对每种模态的依赖程度。与单独使用DINOv2基线相比，这种退化感知融合方法在极端退化条件下的平衡准确率相对提高了33.5%，证明了自适应跨模态融合对于鲁棒水下机器人感知的价值。