Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

HST-HGN: Heterogeneous Spatial-Temporal Hypergraph Networks with Bidirectional State Space Models for Global Fatigue Assessment

HST-HGN：基于双向状态空间模型的异构空间-时间超图网络用于全局疲劳评估

Changdao Chen, Qinqiuhong Ye, Hao Chen, Jinyu Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出HST-HGN，通过双向状态空间模型和异构空间-时间超图网络，有效建模长程时序依赖，实现对驾驶员疲劳的高效评估，兼顾判别力与计算效率，适用于实时车载边缘部署。

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Label Hierarchy Transition: Delving into Class Hierarchies to Enhance Deep Classifiers

标签层次转换：深入研究类层次结构以增强深度分类器

Renzhen Wang, De cai, Kaiwen Xiao, Xixi Jia, Xiao Han, Deyu Meng

机构 * School of Mathematics and Statistics and Ministry of Education Key Lab of Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室，西安交通大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； SINGPATH AI Lab, SingPath Medical Technology Pte. Ltd.（SingPath AI实验室，SingPath医疗科技私人有限公司） ； School of Mathematics and Statistics, Xidian University（数学与统计学学院，西安电子科技大学） ； College of Biomedical Engineering, Sichuan University（生物医学工程学院，四川大学） ； School of Mathematics and Statistics, Ministry of Education Key Lab of Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室，西安交通大学） ； Macao Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门系统工程研究院，澳门科技大学） 纠错

AI总结 研究针对层次分类中现有方法未充分利用类别相关性的问题，提出基于深度学习的LHT统一概率框架，由转换网络和混淆损失构成，实验证明其优于现有方法，还扩展到皮肤病变诊断任务展现潜力。