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OpenSim
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深度学习基准预测步态中的髋部肌肉力
研究人员开发了一个深度学习基准 Gait2Hip-60，用于从步态运动学预测髋部肌肉力和关节力矩。该研究比较了 LSTM、Transformer 和 Mamba 模型，发现 Transformer 模型在预测健康成人这些参数方面取得了最佳性能。虽然 Transformer 模型在少量股骨头坏死患者队列中显示出中等的预测能力，但临床应用仍需进一步验证。
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NVIDIA 发布实验性 Rust 到 CUDA 编译器后端
NVIDIA AI 研究人员推出了 cuda-oxide，这是一个实验性编译器，允许开发人员使用 Rust 编写 GPU 内核，并直接将其编译为 PTX（NVIDIA 的 GPU 中间表示）。这个新工具旨在将 CUDA 编程模型直接引入安全的 Rust 环境，无需 C++ 或其他中间语言。该项目使用了一个自定义的 rustc 代码生成后端和一个名为 Pliron 的原生 Rust MLIR 类框架，允许主机和设备代码共存于单个源文件中。