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Sanjay Subramanian
Sanjay Subramanian
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新的CT扫描分割方法使用来自文本报告的弱监督
研究人员开发了一种新颖的CT扫描分割方法，该方法使用从文本报告中提取的弱监督。该方法将体素级监督与从扫描-报告对中提取的切片级分类损失相结合。通过对SAM3分割模型进行微调，该技术显著提高了分割精度，在使用较少完全标记的卷时，相对提高了22%。
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语言模型学会从语音生成面部反应
研究人员开发了一个框架，可以根据说话者的言语，为社交互动中的听者生成适当的面部反应。该方法将量化的面部姿态元素作为基于Transformer的大型语言模型的附加语言标记。使用预训练语言模型权重初始化Transformer比从头开始训练产生了更高质量的响应，展示了流畅且语义相关的生成运动。