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Mohammad Mahdi Dehshibi
Mohammad Mahdi Dehshibi
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菌丝搜索：一种新的图结构元启发式优化方法
研究人员推出了一种名为菌丝搜索（Myco）的新型图结构元启发式算法，专为连续优化问题设计。该方法通过活动尖端、社区加权流、自适应绳索可塑性和锚定注入来平衡信息共享和多样化搜索方向。Myco形成一个演化的空间图，其中Louvain分区区分了社区内部和社区之间的信息交换。在CEC 2022基准套件上的评估表明，Myco在各种维度上与十一种已建立的优化器相比，取得了有竞争力的结果。
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菌丝搜索：一种新的用于连续优化的图结构元启发式算法
研究人员推出了一种新颖的图结构元启发式算法——菌丝搜索（Myco），专为连续优化问题设计。Myco利用活跃尖端、社区加权流、自适应弦可塑性和锚定注入等概念来管理信息共享和搜索方向。在CEC 2022基准套件上的评估表明，Myco在特定函数上取得了有竞争力的结果，而消融研究突出了社区结构和弦可塑性在调节信息交换和方向影响方面的重要性。
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新型CA-MoDE模型利用上下文进行身体情绪识别
研究人员开发了一种名为上下文感知领域专家混合模型（CA-MoDE）的新模型，用于从身体表情识别情绪。该模型独特地融入了场景和物体专家，以提供影响情绪预测的上下文信息，而不仅仅是增强特征。CA-MoDE在Body Language Database上取得了0.3269的分数，证明显式建模空间上下文与使用视频进行情绪识别一样有效。