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（全球TMT2025年4月3日讯）采矿软件解决方案领导商Datamine宣布推出其领先的地质建模平台Studi […]

本研究解决了现有基于事件的振动恢复方法在声音恢复中存在的不足。我们提出了一种新颖的非接触声音恢复管道，充分利用事件流中的时空信息，结合事件稀疏性和长期时间建模，以提高信号质量。实验结果表明，该方法在合成和真实世界数据上都表现出良好的效果，具有显著的应用潜力。

Spontaneous speech emotion data usually contain perceptual grades where graders assign emotion score after listening to the speech files. Such perceptual grades introduce uncertainty in labels due...

该研究解决了复杂细胞信号系统解码的挑战，这些系统受多种因素影响，涉及成千上万的基因和蛋白。论文提出了OmniCellTOSG数据集，采用新颖的图模型将生物学注释与定量基因和蛋白质丰度数据整合，支持图推理以解读细胞信号。这一工作可能会推动生命科学、医疗和精准医学领域的研究进展。

本研究解决了人工通用智能（AGI）安全开发中依赖共识的对齐方法无法识别新解决方案这一重大问题。论文提出了一种功能性认识闭合模型，揭示了认知、制度、社会和基础设施过滤器如何使许多对齐提案无法被现有评估系统所理解。研究表明，缺乏递归模型的采用可能导致不可逆的失调风险，从而对AGI的安全开发产生深远影响。

In a world where the complexity of projects can often feel overwhelming, have you ever found yourself grappling with the limitations of traditional modeling techniques? Enter 4D modeling—a...

本研究解决了推荐系统中存在的热门内容偏见问题，提出了一种曝光感知的检索评分方法，明确建模项目的曝光概率并在推理时调整检索质量。通过在线A/B实验，该方法实现了独特检索项目增加25%和过于热门内容主导度减少40%的显著成果，体现了在保持用户参与度的同时，减轻流行偏见的新策略。

本文提出了一种基于图神经网络（GNN）的建模方法，用于预测颗粒基制造过程中产生的表面，专注于通过机器人臂在墙上喷涂水泥 plaster 的打印过程。该方法通过优化机器人臂轨迹特征和打印过程参数，显著提升了预测精度，相较于现有基准模型表现出显著改善，为实现自主喷涂过程提供了新的解决方案。

AI生成摘要