Title 题目 Lung Nodule Segmentation and UncertainRegion Prediction With an Uncertainty-Aware Attention Mechanism 具有不确定性感知注意机制的肺结节分割和不确定区域预测 01 文献速递介绍 肺结节分割在肺癌计算机辅助诊断(CAD)系统中至关重要,提供了关键信息,如结节大
引言:面向不确定性的感知的Language Agent Language Agent利用大型语言模型(如OpenAI发布的GPT系列、Meta的LLaMA2等)来与外部世界互动,例如通过工具和API收集观察结果,并处理这些信息以解决任务。这些Language Agent在改进先前具有挑战性的推理任务方面取得了显著进展,它们能够自主地从世界中获取新知识,并通过记忆或自我完善机制迭代地改进其推理路径
本项研究详细介绍了一种基于光场相机的粒子追踪测速(PTV)算法,旨在对三维速度场的三分量进行精细化测量。算法核心在于利用相机视角的多样性,辅以三角化测量和粒子追踪技术,有效优化了光场粒子图像测速(PIV)实验中常见的景深方向不确定性难题。 首先采用Light Field Ray Bundling(LFRB)技术进行三维位置评估,框架如图1所示,通过图像数据与物理空间的映射函数将粒子光线投影至测量