U-Net和Transformer相结合!介绍Swin Unet，一个用于医学图像分割的新网络。
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医疗
深度学习
去掉ReLU，在对抗性学习中使用平滑的激活函数!
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对抗性扰动
随时随地诊断疾病!使用可穿戴设备上的心电图诊断心律失常的拟议模型！（英文）。
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医疗
心律失常在家里就可以预测到!利用可穿戴设备开发心律失常诊断系统!
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医疗
新的视频生成的GANs，应用了INRs!
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生成对抗网络(GAN)
可扩展的贝叶斯反强化学习!实现安全模仿学习的第一步!
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逆向强化学习
VFS：使用价值函数对长距离任务进行有效的重新定位。
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强化学习
来自移动设备的皮肤癌!基于大数据集和CNN的皮肤癌自动分类模型的建议!
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医疗
一个离线的Meta-RL框架，使机器人能够利用以前收集的数据快速适应未知和复杂的插入任务!
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强化学习
使用自监督学习和自适应记忆捕捉隐藏习惯的多变量时间序列异常检测
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故障检测
基于真实异常模式的多变量时间序列异常检测
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故障检测
爱因斯坦的服装？GLIDE，一个强大的生成模型
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图像2图像
支持吞咽困难康复的拟议框架
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医疗
简单得令人尴尬的 "视觉变压器"。
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Transformer
最后，一个用于图像识别的BERT？关于MAE
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Transformer
关于四个不同的图像生成任务和扩散模型Palette的挑战
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扩散模型
一个新的转移指数OTCE在跨域串联环境中的应用
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转学
由深度强化学习训练的机器人能否在工厂中用于组装任务？
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强化学习