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医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。

2026-08-11 至 2026-08-11 共收录 2 信号源:cs.CV, cs.LG, q-bio, eess.IV, eess.SP

1. 医疗多模态 2 篇

2608.08071 2026-08-11 cond-mat.mtrl-sci 新提交 67%

Multimodal deep learning framework to predict strain localization of Mg/LPSO two-phase alloys

预测Mg/LPSO两相合金应变局域化的多模态深度学习框架

Daiki Kuriki, Fabien Briffod, Takayuki Shiraiwa, Manabu Enoki

专题命中 医疗多模态 :CT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究采用多模态深度学习框架,结合三种微观结构描述符,从三维图像预测Mg/LPSO两相合金的压缩局域应变分布,验证了方法的有效性。

Comments Published in Acta Materialia, Volume 281, 120398 (2024)

Journal ref Acta Materialia 281 (2024) 120398

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2607.18695 2026-08-11 cs.CV cs.AI cs.LG eess.IV 版本更新 67%

Attributes Should Come from Images, Not Class Names: Distribution-Conditioned Attribute Selection for Vision-Language Models

属性应来自图像,而非类名:视觉语言模型的分布条件属性选择

Gautam Rajendrakumar Gare, Jia Shi, Zhiqiu Lin, Deepak Pathak, John Galeotti, Deva Ramanan

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

专题命中 医疗多模态 :diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、eess.IV

AI总结 研究视觉语言模型可解释零样本分类,指出基于类名的描述符视觉证据不足。提出从目标图像集选属性的方法,该方法提升了准确率,性能优于CoOp,用时短,所选属性还能描述数据分布,是一种有效的分布条件属性选择策略。

Comments Accepted at the PFATCV Workshop, ECCV 2026. Project page: https://ggare-cmu.github.io/AttributeSelect/

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