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AmpRatioNet：深度学习用于非经静脉 ICD 24 小时筛查
arXiv 论文针对皮下 ICD 与血管外 ICD 的过感知风险，提出 24 小时动态筛查框架与直接处理心电信号的 1D 卷积网络 AmpRatioNet。基于 89 名患者 4605 段标注数据评估，AmpRatioNet-SE 各项指标均领先，且在易过感知片段上的误差增幅比传统峰值标注算法小至…
arXiv cs.LG3 天前
#卷积神经网络
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深度神经网络中的逐层输入可恢复性研究
论文研究卷积神经网络中每层输出能在多大程度上恢复该层输入，采用基于重建的探针在采样输入块上评估，使方法可扩展至宽特征图的深层 CNN。在九个 ImageNet CNN 上，可恢复性总体随深度下降，但更一致地由该层压缩程度预测。研究还引入单属性随机对照，发现复制预训练奇异向量通常提升可恢复性，而复制…
arXiv cs.LG19 天前
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本·阿弗莱克谈用卷积神经网络做电影特效
演员本·阿弗莱克在一段访谈中讲述自己从少年时代起对计算机的兴趣，以及电影从胶片转向数字后他对视觉特效流程的关注。他提到视觉特效工作流多年来已使用机器学习，并解释卷积神经网络如何通过张量做边缘检测与特征提取，从而辅助绿幕抠像。
Simon Willison Blog25 天前
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