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Tanjim Taharat Aurpa
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新框架通过注意力引导融合增强病灶聚焦图像分类
研究人员开发了一种新颖的注意力引导深度学习框架，旨在改进病灶聚焦图像分类。该框架基于DenseNet-121构建，能够自适应地融合全局上下文信息和病灶特异性局部特征。通过使用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来突出相关区域，以及使用卷积块注意力模块（CBAM）进行精细特征提取，该模型能够动态地在全局和局部表示之间进行权衡。在合成数据集和基准数据集（包括皮肤和番石榴叶图像）上的评估表明，其性能优于仅独立使用全局或局部特征的方法，达到了高准确率。
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BERT 模型以 97% 的准确率自动化猴痘研究分类
研究人员开发了一个使用 BERT 对猴痘研究文章进行分类的自动化系统，将其归入疫情爆发、疫苗接种和流行病学等关键主题。这种多标签分类方法达到了 97.05% 的准确率，并使用 SHAP 分析来理解模型的决策过程。该系统旨在帮助研究人员和政策制定者有效地组织和获取与猴痘相关的关键信息。