BCTR：双向条件转换器用于场景图生成

人工智能在各领域生成内容，但信息可能不准确或过时，因此进行事实核查至关重要。核查步骤包括识别关键事实、与权威来源对比、使用元分析验证数据及检查信息相关性。...

字节跳动的PixelDance和Seaweed视频生成模型于11月15日在即梦AI上线，用户可免费体验，支持网页版和手机APP，适合创作者和艺术家，提供高...

作为Rust初学者，我选择了火星探测车挑战项目。该项目模拟探测车在矩形高原上导航，接收指令（L、R、M）进行移动，最终输出坐标和方向。这是学习Rust的好机会。

本文概述了近期肿瘤研究的进展，重点讨论了胰腺癌及其微环境信号传导机制，NK2R激动剂对体重和胰岛素敏感性的影响，以及IRE1α在三阴性乳腺癌中的作用，揭示...

字节跳动于11月15日推出了视频生成模型PixelDance和Seaweed，用户可免费使用。这两款模型支持网页版和手机APP，适合创作者和企业，能够生成...

本研究提出了一种高效框架，解决了MOOCs在个性化学习路径上的不足。通过强化学习预训练，显著提升了数据效率，为个性化学习模型设计提供了新视角。

本研究提出了一种视觉-语义图匹配网络（VSGMN），旨在提升传统零样本学习在未见类别识别中的表现。实验结果表明，VSGMN在多种场景下优于现有方法，具备实际应用潜力。

本研究提出了一种代码注释逻辑工具（CAL），利用图神经网络自动识别可信执行环境中的安全敏感代码，从而优化可信计算基础，提高安全性。实验结果表明，CAL在敏...

本研究提出了一种双频过滤自感知图神经网络（DFGNN），有效解决了图神经网络在处理图结构数据时的拓扑和属性干扰问题，显著提升了分类性能。

本研究提出了持续图学习框架PSCGL，解决了传统图神经网络在动态环境中的灾难性遗忘问题，尤其在生物数据集上表现出色。实验结果表明，PSCGL提升了模型的存储效率和鲁棒性。