小红花·文摘

本文构建了mrCAD数据集，解决了生成AI在内容修改中的不足，研究表明先进的视觉语言模型在处理生成指令时优于细化指令，为多模态语言分析和建模提供了基础。

mrCAD：计算机辅助设计的多模态细化

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本研究提出了一种名为Image2CADSeq的神经网络模型，旨在在缺乏数字CAD文件的情况下有效重建3D CAD模型。实验结果表明，该模型在从2D图像生成CAD序列方面具有显著潜力。

Image2CADSeq：从产品图像中推断计算机辅助设计序列和知识

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该研究提出了一种结合迁移学习与深度学习的计算机辅助诊断系统，显著提高了骨质疏松症的检测准确率，最高可达98.24%。

基于迁移学习与堆叠深度学习模块增强特征的计算机辅助骨质疏松症诊断

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以下站点汇总了CADD方面用得上的软件和数据库Click2Drug - 瑞士生物信息学研究所 Swiss Institute of Bioinformatics - https://www.cl...

计算机辅助药物设计的资源汇总hub站点

伊藤•博文 ·

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计算机辅助药物设计的资源汇总hub站点

伊藤•博文 ·

本文介绍了一种新型计算机辅助设计生成系统CAD-MLLM，能够根据文本、图像和点云等多模态输入生成CAD模型。研究表明，CAD-MLLM在模型质量和鲁棒性方面优于现有方法，具有重要的应用价值。

体验《计算机辅助翻译原理与实践》课程，提升翻译能力

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老年人跌倒是全球范围内导致伤害和死亡的重要原因。本文提出了一种新的多目标损失函数，用于改进跌倒检测。该方法在多相机模态数据集上进行了评估，具备提高异常检测能力的潜力。

本研究介绍了一种名为虚拟跨阵列任务（CAT）的数字评估工具，该工具是对瑞士义务教育中算法技能进行评估的数字适应。通过提供可扩展且自动化的评估，减少人为干预并减轻潜在的数据收集错误，该平台通过基于手势和可视化的块编程界面确保了其对多样化学习者的可用性。通过在瑞士进行的一项试点评估，结果展示了该平台在评估各年龄、发展阶段和教育背景的学生的算法思维技能方面的可用性、熟练度和适用性，以及大规模数据收集的可行性。

虚拟计算机辅助测试：瑞士义务教育中的算法思维评估工具

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磁共振成像（MRI）是诊断和分期前列腺癌的关键工具。研究分析了随机森林和支持向量机在两个数据集上的表现，发现特征之间存在强相关性，并且大多数特征对分类几乎没有影响。确定了一小组决定分类结果的特征，有助于开发可解释的AI方法。

基于放射学特征的机器学习模型用于计算机辅助诊断的跨供应商可重复性

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通过微调预训练模型创建了 OpenECAD，利用视觉语言模型的视觉、逻辑、编码和通用能力，将 3D 设计图像转换为高度结构化的 2D 草图和 3D 构造命令，并可直接与现有 CAD 工具的 API 一起使用，以生成项目文件。为了训练网络，创建了一个新的 CAD 数据集以满足视觉语言模型的需求。

OpenECAD: 一个高效的计算机辅助设计的视觉语言模型

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通过深度学习技术在ChestX-ray14数据集上进行实验，发现CoAtNet模型具有最佳性能，其AUROC为84.2%。通过加权平均集成方法，AUROC进一步提高至85.4%，超越其他方法。研究结果表明，深度学习技术能够提高从胸部X射线图像中自动诊断胸部疾病的准确性。

基于混合卷积神经网络 - 变换器架构的胸部 X 射线疾病计算机辅助诊断

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本文介绍了一种名为Model2Scene的新方法，通过学习CAD模型和语言中的三维场景表示，解决了CAD模型与真实场景对象之间的领域差异。该方法通过混合数据增强的CAD模型模拟拥挤的场景，并使用深凸包正则化操作减小领域差距。实验证实该方法在无标签三维物体显著目标检测、标签高效三维场景感知和零样本三维语义分割等任务中具有益处。