「U-Net」共找到 45 篇相关文章
XAML Studio 开源:一款老牌原型工具,如何在 WinUI 时代重获生命力
Microsoft将老牌原型工具XAML Studio开源并纳入.NET Foundation体系。它起源于2017年黑客松,此次开源版本有重大更新,虽未稳定,但有望为开发者带来价值,也利于后续改进。
梁文锋署名!DeepSeek再发炸裂论文:提出“条件记忆”新范式,彻底打破GPU推理显存墙
来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆(Conditional Memory)”新范式,推出Engram模块,实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律,构建的Engram模型性能超越纯MoE基线,还打破了GPU显存瓶颈。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队:基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高,深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型,经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数,误差低且泛化能力优。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。
开源SOTA!商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1,用NEO - unify架构让像素和文字自由协作,多项指标达开源SOTA,适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务,虽有局限,但后续优化值得期待。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
本文针对三维机翼流场重构难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其重构精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
这张信息图,居然是8B开源模型做的??
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1,架构独特,图像评测表现好,信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力,适合自媒体、敏感行业等,有在线体验和开源代码入口。
去掉 VAE 之后,商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注,它基于NEO - unify架构,摒弃VAE,实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色,还针对企业办公场景优化,成为生产级任务新选择。
LSTM之父向何恺明开炮:我学生才是残差学习奠基人
LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声,称残差学习30年前已诞生,1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题,为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。