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pami期刊权威发布_tpami期刊影响因子(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

pami期刊

"在奥运赛事中，对精彩瞬间的捕捉和对运动员、球体的实时镜头跟踪都离不开先进的视觉目标跟踪技术。然而，现实场景中的复杂因素，如相似外观物体、光照及遮挡、复杂背景、目标尺度变化等，常常干扰视觉目标的准确跟踪，影响跟踪效果。面对这一挑战，特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队近日发布了一项最新研发成果，探索基于孪生网络（Siamese Networks）的自适应视觉目标跟踪技术，并提出了一种紧凑的潜在网络（Compact Latent Network，简称CLNet），旨在提高跟踪算法在复杂场景中的性能和鲁棒性。这一研究成果已被人工智能领域顶级学术期刊IEEE T-PAMI收录，题为《Adaptive Siamese Tracking with a Compact Latent Network》。据悉，该技术的研发将为视觉目标跟踪领域带来新的突破，有望在各种复杂场景中实现更准确、更稳定的跟踪效果。除运动竞技外，该研究成果在自动驾驶、机器人导航与交互、医疗影像分析、工业自动化、航空航天等公域现实场景中亦拥有广泛的应用前景。#特斯联#"

"近日，特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队在人工智能领域取得了重大突破，他们提出了一种全新的Graph Transformer生成对抗网络（GTGAN），用于解决具有图约束的建筑布局生成任务。这一研究成果已被人工智能顶级学术期刊IEEE T-PAMI 2024年46卷第六期收录，题为《Graph Transformer GANs with Graph Masked Modeling for Architectural Layout Generation》。据悉，GTGAN在建筑设计和规划、城市规划、建筑施工和项目管理以及紧急救援和灾害响应等多个现实场景中有着广泛的应用潜力。通过自动生成建筑布局，设计师可以快速探索不同的设计方案，提高设计效率和创新性；城市规划者可以生成符合特定要求的城市建筑布局，综合考虑交通、绿化、公共设施等多种因素；施工管理和监督也可以借助自动生成的布局图来确保施工按照设计图纸进行；在紧急救援和灾害响应方面，该技术更是可以快速生成受损建筑的布局图，帮助救援人员更好地规划救援行动，评估结构稳定性。此次邵岭博士团队的成果不仅为建筑布局生成技术带来了革新，也为公域及私域空间的布局规划及设计等领域提供了全新的解决方案，其应用前景令人期待。#特斯联#"

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