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Sean Kalaycioglu
Sean Kalaycioglu
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大地艺术作为人工智能驱动的气候指示器
研究人员开发了一种新颖的方法，通过分析卫星图像将罗伯特·史密森1970年的大地艺术作品《螺旋码头》用作气候传感器。通过检查1984年至2025年的1,744个图像碎片，他们提取了包括熵和纹理特征在内的复杂性特征，并将其与气候数据进行了比较。研究发现，置换熵和平均强度与湖泊水位密切相关，而来自ResNet50嵌入的人工智能衍生特征则作为水文状态的领先指标，可提前约三年预测湖泊水位。
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AI模型利用迁移学习准确评估痤疮严重程度
研究人员开发了一个四类痤疮严重程度分类器，该分类器使用EfficientNet-B0模型进行迁移学习，并在ACNE04数据集上进行了微调。该模型在测试集上达到了93.5%的准确率和94.4%的宏观F1分数，大多数错误发生在相邻等级之间。Grad-CAM可视化突出了临床相关的面部区域，并且该流程已作为开源实现提供Python和MATLAB版本。