• 基于KNN图谱谱分析的特征值空间异常值检测

  贾莉|王晨旭|冯斯·J·费尔贝克 中国陕西省西安市西安交通大学软件工程学院，邮编710049 摘要 异常值检测是数据挖掘中的重要方法，它在各个领域都有广泛的应用。谱聚类因其能够有效应对高维空间中的维度灾难问题而备受关注。尽管谱聚类已被用于异常值检测，但现有方法通常依

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 基于边缘引导的特征融合用于输电线路的实时红外实例分割

  Zhuoliang Yang|Yi Sun|Bin Sun|Junyi Tao|Tianfu Gong|Chao Yuan湖南大学电气与信息工程学院，中国长沙，410082摘要随着智能电网的快速发展，基于无人机的红外检测已成为输电线路维护的重要工具。然而，输电线路组件的红外图像往

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 基于双域融合网络的多模态目标检测稀疏增益自适应方法

  周西川|魏博雅|毛聪|张军|余航|陈立辉|刘海军|谢金|聂静重庆大学微电子与通信工程学院，中国重庆400044摘要整合可见光和红外图像的互补信息的多模态物体检测是实现全天候稳定感知的主流策略。然而，现有方法往往存在训练成本高以及未能充分利用可见光与红外模态之间固有互补性的问题。为

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 探究自闭症患者与非自闭症患者书写障碍的体验：一项定性研究

  盛忠|凯瑟琳·琼斯|凯瑟琳·F·奈特|弗雷泽·米尔顿|吉妮·拉塞尔|亚当·泽曼|弗朗切斯卡·哈佩 英国伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所社会、遗传与发育精神病学中心，SE5 8AF **摘要** 视觉意象——即在没有相应感官输入的情况下在脑海中形成图像的过

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-07-11

• 综述：一种用于孤立手语识别的新型时空记忆路由网络（NST-MRN）

  S. Renjith|Poorna S S印度阿姆里塔普里，阿姆里塔维什瓦维迪亚佩塔姆大学计算机科学与工程系，邮编690525摘要手语识别是实现聋人与听力正常者之间无缝沟通的关键技术。传统的识别系统通常依赖帧级分析，这种方式可能无法完全捕捉到手语手势的空间和时间特征。我们提出了N

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 释放数据的力量：利用强化学习实现动态子集选择

  尹子墨|卓晶杰 中国北京100085，联想研究院AI实验室 摘要 数据选择是一种通过选取整个数据集的子集来降低成本和能耗的常用技术。然而，确定合适的子集比例颇具挑战性，需要领域知识与实践经验。此外，评估结果会因验证集的选择而大幅波动，这就需要额外的计算资源以确保结果的稳定性。为解

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 基于对抗学习推理的单图像GAN框架

  埃尤普·伊尔迪兹|梅赫梅特·埃尔坎·于克塞尔|塞尔丘克·塞夫根 土耳其埃尔津詹省埃尔津詹市比尔阿里·耶尔德勒姆大学工程与建筑学院计算机工程系 **摘要** 单图像生成对抗网络旨在通过利用内部块统计特征、空间自相似性以及跨尺度规律性，从单张自然图像中学习生成先验。尽管

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-07-11

• 评估人类对新型视图合成的感知：动态场景中高斯溅射与NeRF的主观质量评估

  张宇航|乔舒亚·马拉瓦尔|张正宇|尼古拉斯·拉明|田世顺|张璐•首个针对包含移动物体的动态场景的NVS-QA数据集。•对基于GS和NeRF的NVS方法进行联合评估。•包含13个具有不同观看路径的真实场景。•采用双重主观测试：无参考与有参考评估。•客观指标难以完全匹配人类感知。引言

  来源：Displays

  时间：2026-07-11

• 基于因果景观结构图先验的自然疫源性疾病风险时空预测

  Xing Yuan|Min Meng|Li Wang|Binggan Wei|Hairong Li|Linsheng Yang•将自然疫源地疾病的预测问题转化为时空层面的异常数据泛化问题。•借助专家设计的景观图先验，构建用于鼠疫风险预测的生态连通性模型。•CL-GNN通过融入生态

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2026-07-11

• 利用GNN优化云雾计算中的数据分析工作流调度

  Waralak Chongdarakul|Khomkrit Yongcharoenchaiyasit|Nattapol Aunsri|Sujitra Arwatchananukul|Prasitthichai Naronglerdrit泰国清莱玛哈鲁昂大学应用数字技术学院摘要数据

  来源：Future Generation Computer Systems

  时间：2026-07-11

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