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Ziyu Zhang
Ziyu Zhang
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新算法应对大规模行程规划挑战
研究人员开发了一种新的多目标协同共进化算法，旨在解决大规模行程规划问题。该方法分析组件间的依赖关系，以建立弱可分解性的条件，从而实现将集群作为连续子路径访问的最优路径。该算法包含动态分解策略，考虑基于组件规模和贡献的优化潜力，并采用计算资源分配策略。在34个真实世界和基准测试用例上的评估表明，所提出的算法实现了最高的平均超体积，并且显著优于现有方法，尤其是在大规模实例上。
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新框架 AtlasSegFM 可实现医学图像分割模型的单次定制
研究人员开发了 AtlasSegFM，一个旨在提高医学图像分割准确性的新框架。该系统使用单个标注示例，为新的临床环境定制现有的基础模型。AtlasSegFM 通过图谱查询配准生成上下文感知提示，使用冻结的基础模型精炼分割，并通过轻量级融合模块将图谱先验与基础模型的输出相结合来实现这一点。在各种数据集上的实验表明，准确性有了显著提高，特别是对于小型和精细的解剖结构，为实际临床应用提供了实用的解决方案。