The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

MambaMIL+: Modeling Long-Term Contextual Patterns for Gigapixel Whole Slide Image

MambaMIL+: 模型长期上下文模式以处理吉像素全切片图像

Qian Zeng, Yihui Wang, Shu Yang, Yingxue Xu, Fengtao Zhou, Jiabo Ma, Dejia Cai, Zhengyu Zhang, Lijuan Qu, Yu Wang, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科学与技术大学） ； Department of Pathology, Nanfang Hospital, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University（病理学系，南方医科大学） ； th Hospital of Joint Logistic Support Force, PLA（联合后勤保障部队900医院） ； Department of Pathology, Zhujiang Hospital, Southern Medical University（病理学系，南方医科大学） ； Department of Computer Science and Engineering, the Department of Chemical and Biological Engineering, the Division of Life Science, the State Key Laboratory of Nervous System Disorders, Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系、化学与生物工程系、生命科学 division、神经系统紊乱国家重点实验室，香港科学与技术大学） ； HKUST Shenzhen-Hong Kong Collaborative Innovation Research Institute（香港科技大学深圳-香港协同创新研究院） 纠错

AI总结 MambaMIL+通过整合空间上下文和长距离依赖建模，提升全切片图像分析的效率和鲁棒性。

Comments 18 pages, 11 figures, 10 tables

EasyHOI: Unleashing the Power of Large Models for Reconstructing Hand-Object Interactions in the Wild

EasyHOI: 释放大模型潜力以重建真实场景中的手-物体交互

Yumeng Liu, Xiaoxiao Long, Zemin Yang, Yuan Liu, Marc Habermann, Christian Theobalt, Yuexin Ma, Wenping Wang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克研究所（信息学）） ； Texas A&M University（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 EasyHOI利用大模型实现单视角下手-物体交互的重建，通过先验引导优化提升重建精度。

Comments Project page: https://lym29.github.io/EasyHOI-page/