Northeastern University（东北大学）

A Lightweight 3D Anomaly Detection Method with Rotationally Invariant Features

一种具有旋转不变特征的轻量3D异常检测方法

Hanzhe Liang, Jie Zhou, Can Gao, Bingyang Guo, Jinbao Wang, Linlin Shen

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Shenzhen Audencia Financial Technology Institute, Shenzhen University（深圳大学深圳Audencia金融科技研究所） ； Audencia Nantes École de Management（Audencia南特商学院） ； School of Mathematics and Statistics, Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学数学与统计学学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种轻量级3D异常检测方法，通过旋转不变特征框架提升检测性能，实验显示在多个数据集上均取得显著效果。

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Relation Extraction or Pattern Matching? Unravelling the Generalisation Limits of Language Models for Biographical RE

关系抽取还是模式匹配？揭示语言模型在生物信息关系抽取中的泛化极限

Varvara Arzt, Allan Hanbury, Michael Wiegand, Gábor Recski, Terra Blevins

机构 * Faculty of Informatics, TU Wien（信息学院，维也纳技术大学） ； D!ARC, University of Klagenfurt（D!ARC，克雷格福特大学） ； Digital Philology, University of Vienna（数字人文，维也纳大学） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（科赫计算机科学学院，东北大学） 纠错

AI总结 本研究揭示了语言模型在生物信息关系抽取任务中的泛化极限，指出数据质量和适应策略选择对迁移能力的影响，并指出现有基准的结构性问题限制了模型性能。

Comments Accepted as a main conference paper at IJCNLP-AACL 2025