研究揭示硅橡胶电气跟踪降解机制的前沿科学新闻 背景介绍：研究动机及问题 随着电力传输和配电系统的快速发展，高分子复合绝缘子已逐渐取代传统玻璃和陶瓷绝缘子，成为户外高压输电领域中的首选材料。这其中，基于硅橡胶的复合绝缘子因其重量轻、耐热性高、化学稳定性佳及疏水性能（hydrophobicity）的优秀表现，备受工程界的青睐。它们不仅在生产安装过程中具有较高的性价比，同时也能在长期运行中表现出优越的抗老化特性。然而，这些绝缘材料在实际的运行条件下会因受电气和环境应力（例如高电压、多变的天气因素、盐雾腐蚀等）的影响而逐渐退化，最终可能导致设备的失效甚至电网故障。因此，深入了解硅橡胶材料的退化机制，研究其材料结构随退化发生的重要变化，具有重要的科学意义和应用价值。 为了应对这一问题，本文研究基于实际...

解码生物医学图像分析的未来：多模态联合分割、检测和识别的基础模型 背景介绍 在生物医学研究中，图像分析已成为推动生物医学发现的重要工具，能够跨越从亚细胞器到器官层面的多尺度研究。然而，传统的生物医学图像分析方法大多将分割（segmentation）、检测（detection）和识别（recognition）作为独立的任务分别处理，这种割裂式的方法不仅限制了任务间交互的信息共享，也增加了处理复杂多样的生物医学图像数据的难度。 例如，传统的分割方法通常依赖人工指定的边界框（bounding box）来标注感兴趣目标的区域，这对形状不规则或数量庞大的目标（如病理全片图像中的所有细胞）来说是具有挑战性的。此外，忽略目标检测和语义识别（metadata-like semantic informatio...

克服单粒子冷冻电镜中的优选取向问题：深度学习的创新解法 背景介绍 近年来，单粒子冷冻电子显微镜（Single-Particle Cryo-EM）技术因其能够解析生物大分子在接近天然状态下的原子分辨率结构，已成为结构生物学领域的核心技术。然而，在实际应用中，研究者一直面临一个棘手的技术瓶颈，即“优选取向”（Preferred Orientation）问题。这一问题主要由于生物分子在冷冻电镜网格上分布不均，导致在某些方向上的数据采样不足。这种取向偏差通常是由样品制备过程中分子与空气-水界面（Air-Water Interface, AWI）或支撑膜-水界面的相互作用引起的。 优选取向问题在三维重构中显得尤为突出，因为它带来的各向异性（Anisotropy）会使三维结构受损，甚至失真，具体表现为二...

人工智能与地面激光雷达点云在森林监测中的应用：学术报告 学术背景 随着全球气候变化和森林资源管理的日益重要，精准林业（Precision Forestry）成为了现代林业管理的关键方向。精准林业依赖于高精度的森林数据采集与分析，而地面激光雷达（Terrestrial LiDAR, TLS）和移动激光雷达（Mobile LiDAR, MLS）技术的进步为森林监测提供了前所未有的细节。然而，处理这些高密度的三维点云数据仍然是一个巨大的挑战，尤其是在个体树木分割、树种分类和森林结构分析等任务中。 传统的方法依赖于手工设计的特征和启发式算法，但这些方法在处理复杂的自然环境和多样化的森林结构时往往表现不佳。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI），特别是深度学习（De...

基于Delaunay三角剖分的3D形状表示学习 学术背景 在计算机视觉和图形学领域，从点云数据中重建表面是一个长期存在的问题。传统的隐式方法（如Poisson表面重建）通过计算隐式函数并使用Marching Cubes算法提取表面，虽然能够生成水密（watertight）的网格，但在处理复杂结构时往往会导致细节丢失和过度平滑。另一方面，显式方法（如Delaunay三角剖分）通过点集的三角剖分直接构建网格，能够更好地保留尖锐特征和细节，但在复杂拓扑结构上推断三角形连接性仍然具有挑战性。 近年来，基于学习的方法在表面重建任务中取得了显著进展。然而，现有的学习型显式方法在处理复杂结构时仍然存在困难，尤其是在推断局部形状连接性时，容易产生伪影和非水密三角形。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Del...

基于扩散模型的服务机器人动态人员跟踪 学术背景 在复杂和拥挤的人类中心环境中，动态人员的跟踪是机器人技术中的一个具有挑战性的问题。由于存在遮挡、姿态变形和光照变化等类内差异，传统的跟踪方法往往难以准确识别和跟踪目标。现有的机器人跟踪方法通常依赖于独立的检测和跟踪系统，这种方法在计算效率和实时性方面存在瓶颈，尤其是在面对类内差异时，检测器的失败可能导致跟踪的中断。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于条件潜在扩散模型（Conditional Latent Diffusion Models）的新型深度学习架构——潜在扩散跟踪（Latent Diffusion Track, LDTrack）。该架构通过捕捉时间上的人员嵌入（temporal person embeddings），能够适应人员外观随...

学术背景与问题提出 多视角立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）是三维计算机视觉中的一项基础任务，旨在从多个视角的图像中恢复场景的三维几何结构。这一技术在机器人、场景理解、增强现实等领域具有广泛的应用。近年来，基于学习的MVS方法通过采用从粗到细的深度估计框架取得了显著进展。然而，现有方法在无纹理区域、物体边界和薄结构区域的深度恢复上仍面临困难，主要原因包括低纹理区域的匹配线索区分度差、用于成本体积正则化的3D卷积神经网络（3D CNN）固有的平滑特性，以及最粗尺度特征的信息丢失。 为了解决这些问题，本文提出了一种上下文感知的多视角立体网络（Context-Aware Multi-View Stereo Network, CANet），利用图像中的上下文信息实现高效的边缘保...

学术背景与问题提出 近年来，深度神经网络在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是在图像识别、目标检测和语义分割等任务中。然而，当面对长尾分布（long-tailed distribution）数据时，即使是目前最先进的深度模型也表现不佳。长尾分布指的是数据集中少数类（tail classes）的样本数量远远少于多数类（head classes）的样本数量。这种数据不平衡问题在许多实际应用中普遍存在，例如管道故障检测和人脸识别等。 长尾图像识别的主要挑战在于如何有效处理数据不平衡问题，尤其是如何提升少数类的泛化性能。常见的解决方案包括重采样（re-sampling）、损失重加权（loss re-weighting）和数据增强（data augmentation）等。然而，这些方法往往无法从根本上...

学术背景与问题提出 随着数据隐私问题的日益突出，联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种去中心化的机器学习范式，逐渐成为研究热点。联邦学习允许多个客户端在不共享数据的情况下协作训练一个全局模型，从而保护数据隐私。然而，现有的联邦学习方法通常假设每个客户端的数据都是完全标注的，这在实际应用中往往是不现实的，尤其是在标注能力有限的情况下。为了解决这一问题，联邦半监督学习（Federated Semi-Supervised Learning, FSSL）应运而生。FSSL 旨在利用大量未标注的数据进行知识挖掘，从而在保护隐私的同时提升模型性能。 然而，现有的 FSSL 方法主要依赖于数据增强来保持局部模型与全局模型之间的一致性，这导致了分类器的偏差，并且在未标注客户端数据分...

学术背景与问题提出 近年来，深度学习模型（Deep Neural Networks, DNNs）在计算机视觉任务中取得了显著的成功，但这些模型的训练依赖于大量的标注数据。然而，当模型应用于新的、未标注的目标领域时，由于领域差异（domain shift），模型的泛化能力往往较差。为了解决这一问题，领域自适应（Domain Adaptation, DA）技术应运而生。领域自适应的目标是通过利用源领域的知识来提升模型在目标领域的表现，尤其是在目标领域没有标注数据的情况下。 然而，传统的领域自适应方法通常需要访问源领域的原始数据，这在许多实际应用中是不现实的，原因包括数据隐私、数据安全和数据传输效率等问题。为了解决这一问题，源数据不可访问的领域自适应（Source-Free Domain Adap...