研究动态

Latest Research

提出一种引入类间关系建模与遮挡感知机制的自适应正则化拓扑分割网络（ARTSN），在复杂场景下实现车辆部件的高精度语义分割与结构推理。

提出一种基于QLoRA微调DeepSeek-Coder-V2-lite的轻量化大语言模型，可将自然语言指令自动转换为可执行代码，实现无人机在自然语言交互下的多任务控制与边缘部署。

提出一种两阶段教师-学生框架（CMCT），通过互补掩码策略在预训练阶段学习目标域知识，并采用循环训练策略缓解低质量伪标签影响与域偏移问题，提升跨域目标检测性能。

提出一种基于混合伪标签（MixPL）策略与伪标签优化的半监督学习框架 Co-MixPL，通过引入额外编码器头与软回归（Soft Regression）方法缓解定位偏差，有效提升隧道衬砌渗漏在低标注条件下的自动化检测精度。

提出一种半监督 Transformer 生存预测模型，通过半监督学习增强数据集利用并缓解过拟合，提升肺癌患者的生存预测精度与风险理解。

提出自动选择性上下文模块与边界监督机制（含边界特征提取模块），结合空间语义关系模块实现多尺度特征融合，显著提升遥感影像语义分割精度与边界细节保持能力。