「深度学习」CNN网络结构发展过程
因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。
RTFNet：基于可见光/红外图像的城市自动驾驶道路场景语义分割
不同于可见光相机，热成像相机是利用热辐射产生产生热图像，能够在各种光照条件下看到东西。它的价格要比普通相机贵上好几倍，但要比激光雷达便宜的多，最初是为军事用途而发明的，但近年来价格有所下降。
安徽大学江波教授团队在人工智能领域取得新进展
近日，计算机科学与技术学院江波教授团队在结构模式识别与多模态信息处理研究方面取得新进展。相关成果分别发表在人工智能顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （影响因子：23.
香港科大、独立研究员等联合团队造出"会说话的AI分身"
这项研究由香港科技大学、浙江大学、新加坡国立大学、香港中文大学、北京大学及多位独立研究员联合完成，论文以预印本形式于2026年4月26日发布，论文编号为arXiv:2604.23586，有兴趣深入了解的读者可通过此编号查询完整论文。
基于残差网络的航天器测控系统诊断
引言航天器是一种特殊的载体，其测控系统的可靠性和稳定性对于任务的成功执行至关重要。航天器测控系统在运行过程中可能会遇到各种故障，如传感器失效、通信中断等。传统的诊断方法通常需要依赖人工判断和分析，效率低下且容易出错。
一文看尽深度学习的20种卷积（二）
论文:坡国立大学以及奇虎360的研究人员联合发表在ICCV 2019的一篇文章《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》
华中师大 CoReFuse-Med：先净化再融合，让低质模态不再拖后腿｜ACM MM 2026
来源：多模态信息融合文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/SVr9DmtPyzORLYad-tNR-g多模态融合何时失效？ACM MM 2026 · CoReFuse-Med多模态并不是越多越好。
FuseSeg：用于自动驾驶领域的RGB和热成像数据融合网络
论文题目:FuseSeg: Semantic Segmentation of Urban Scenes Based on RGB andThermal Data Fusion。