多尺度足迹揭示顺式调控元件在细胞分化和衰老过程的作用 背景介绍 基因表达的调控是细胞命运和疾病发生的关键机制之一，而顺式调控元件（cis-regulatory elements, CREs）在这一过程中扮演了重要角色。CREs通过结合多种效应蛋白（如转录因子和核小体）来动态调控基因的表达。然而，现有的研究方法在测量这些效应蛋白在基因组范围内的结合动态时存在局限性，尤其是在单细胞水平上。这导致我们难以全面理解CREs的结构如何与其功能相关联，尤其是在细胞分化和衰老过程中。 为了解决这一问题，来自Broad Institute of MIT and Harvard、Harvard University等机构的研究团队开发了一种名为PRINT的计算方法，能够从染色质可及性数据中识别DNA-蛋白质相...

人工智能与地面激光雷达点云在森林监测中的应用：学术报告 学术背景 随着全球气候变化和森林资源管理的日益重要，精准林业（Precision Forestry）成为了现代林业管理的关键方向。精准林业依赖于高精度的森林数据采集与分析，而地面激光雷达（Terrestrial LiDAR, TLS）和移动激光雷达（Mobile LiDAR, MLS）技术的进步为森林监测提供了前所未有的细节。然而，处理这些高密度的三维点云数据仍然是一个巨大的挑战，尤其是在个体树木分割、树种分类和森林结构分析等任务中。 传统的方法依赖于手工设计的特征和启发式算法，但这些方法在处理复杂的自然环境和多样化的森林结构时往往表现不佳。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI），特别是深度学习（De...

深度学习在儿童低级别胶质瘤术后复发预测中的应用 背景介绍 儿童低级别胶质瘤（Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs）是儿童中最常见的脑肿瘤类型之一，占所有儿童中枢神经系统肿瘤的30%-50%。尽管PLGGs的预后相对较好，但其术后复发风险难以通过传统的临床、影像学和基因组因素准确预测。术后复发的异质性使得术后管理决策变得复杂，尤其是关于辅助治疗和影像监测的决策。因此，开发一种能够准确预测术后复发风险的工具对于优化患者管理和改善预后具有重要意义。 近年来，深度学习（Deep Learning, DL）在医学影像分析中的应用取得了显著进展，尤其是在肿瘤分割和预后预测方面。然而，由于PLGGs的罕见性和数据稀缺性，深度学习在该领域的应用仍面临挑战。本研究旨在通过结合术...

基于Delaunay三角剖分的3D形状表示学习 学术背景 在计算机视觉和图形学领域，从点云数据中重建表面是一个长期存在的问题。传统的隐式方法（如Poisson表面重建）通过计算隐式函数并使用Marching Cubes算法提取表面，虽然能够生成水密（watertight）的网格，但在处理复杂结构时往往会导致细节丢失和过度平滑。另一方面，显式方法（如Delaunay三角剖分）通过点集的三角剖分直接构建网格，能够更好地保留尖锐特征和细节，但在复杂拓扑结构上推断三角形连接性仍然具有挑战性。 近年来，基于学习的方法在表面重建任务中取得了显著进展。然而，现有的学习型显式方法在处理复杂结构时仍然存在困难，尤其是在推断局部形状连接性时，容易产生伪影和非水密三角形。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Del...

基于扩散模型的服务机器人动态人员跟踪 学术背景 在复杂和拥挤的人类中心环境中，动态人员的跟踪是机器人技术中的一个具有挑战性的问题。由于存在遮挡、姿态变形和光照变化等类内差异，传统的跟踪方法往往难以准确识别和跟踪目标。现有的机器人跟踪方法通常依赖于独立的检测和跟踪系统，这种方法在计算效率和实时性方面存在瓶颈，尤其是在面对类内差异时，检测器的失败可能导致跟踪的中断。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于条件潜在扩散模型（Conditional Latent Diffusion Models）的新型深度学习架构——潜在扩散跟踪（Latent Diffusion Track, LDTrack）。该架构通过捕捉时间上的人员嵌入（temporal person embeddings），能够适应人员外观随...

学术背景与问题提出 多视角立体视觉（Multi-View Stereo, MVS）是三维计算机视觉中的一项基础任务，旨在从多个视角的图像中恢复场景的三维几何结构。这一技术在机器人、场景理解、增强现实等领域具有广泛的应用。近年来，基于学习的MVS方法通过采用从粗到细的深度估计框架取得了显著进展。然而，现有方法在无纹理区域、物体边界和薄结构区域的深度恢复上仍面临困难，主要原因包括低纹理区域的匹配线索区分度差、用于成本体积正则化的3D卷积神经网络（3D CNN）固有的平滑特性，以及最粗尺度特征的信息丢失。 为了解决这些问题，本文提出了一种上下文感知的多视角立体网络（Context-Aware Multi-View Stereo Network, CANet），利用图像中的上下文信息实现高效的边缘保...