确定太阳风参数，对日地空间环境研究具有重要意义。传统获取太阳风参数的方法，依赖日冕与行星际磁流体动力学（MHD）模型的耦合。后者需要前者在0.1AU处的运算结果作为内边界条件后再进行传播计算。这一过程计算量大、耗时长，难以满足实时的空间天气 ...

本研究针对传统睡眠分期方法（如多导睡眠监测）依赖人工、耗时且难以规模化应用的问题，提出了一种结合残差块与挤压激励（SE）模块的一维U-Net改进模型（SE-Res-U-Net），用于单通道脑电信号（EEG）的自动睡眠分期。该模型在Sleep-EDF-20、Sleep-EDF-78和SHHS数据集 ...

针对CT影像中小肺结节检出率低、假阳性率高的临床难题，天津医科大学团队创新性提出两阶段深度学习模型，集成U-Net精准肺部分割与YOLOv8s-Swin Transformer结节检测技术，在LUNA16数据集实现mAP50达0.879的突破性性能，为肺癌早期诊断提供高效AI解决方案。 肺癌长期 ...

IronPython 3 是一个开源的 Python 编程语言实现，它与 .NET 框架紧密集成。通过 IronPython，开发者可以在 .NET 环境中使用 Python 语言，同时也可以利用 .NET 框架和 Python 库的强大功能。IronPython 3 的发布标志着 Python 与 .NET 的深度融合，为开发者提供了一个高效、灵活的 ...

小编前一篇文章写了“C#如何用最简单方法调用Python？”，介绍了使用 System.Diagnostics.Process 类可以启动 Python 进程，从而调用python。这种方法虽然简单，但是缺点也是显而易见的。缺点是这种方法牺牲了一定的性能，特别是在频繁的交互场景下，每次调用都需要 ...

来自 UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文揭秘扩散模型中架构选择的意义，并为未来的生成模型研究提供经验基线。 近几年，在 Transformer 的推动下，机器学习正在经历复兴。过去五年中，用于自然语言处理、计算机视觉以及其他领域的神经架构 ...

医学图像分割是开发医疗保健系统的必要前提，尤其是疾病诊断和治疗规划。在各种医学图像分割任务中，u形结构（也称为UNet）已成为事实上的标准，并取得了巨大成功。然而，由于卷积运算的内在局部性，U-Net通常在显式建模长期依赖性时表现出局限性。

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导语：基于SciPy的众多分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的就是Scikit-learn。 对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本 ...

最近开发 Erlang ,对其字符串处理能力无言至极,于是决定把它和python联合起来,打造一个强力的分布式系统,等将来需要系统级 ...