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IPSM-Bench: A New Intermediate Phase Segmentation Benchmark in Microstructure Images of Zinc-Based Absorbable Biomaterials

IPSM-Bench：锌基可吸收生物材料显微图像中的新中间相分割基准

Jinglin Xu, Shangyan Zhao, Jiabo Wang, Xinghong Mu, Yulong Lei, Jiacheng Zhang, Hongbo Sun, Yageng Li

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； School of Advanced Materials Innovation, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学前沿材料创新学院） ； China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； School of Materials Science and Engineering, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学材料科学与工程学院） ； Institute of Materials Intelligent Technology, Liaoning Academy of Materials（辽宁材料实验室材料智能技术研究所） ； School of Big Data and Software Engineering, Chongqing University（重庆大学大数据与软件工程学院） 纠错

AI总结 针对锌合金中间相分割面临的数据稀缺、低对比度等挑战，构建最大高质量数据集IPSM-Bench，并提出空间上下文先验引导的SAM方法SCoP-SAM，实现最优分割性能。

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Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics

研究潜在神经活动动力学的机器学习方法

Shufeng Kong, Fumei Deng, Xinyi Dong, Caihua Liu, Weiwei Chen, Yingheng Wang, Daniel Cao, Azahara Oliva, Antonio Fernandez-Ruiz, Carla Gomes

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； Department of Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Neurobiology and Behavior, Cornell University（康奈尔大学神经生物学与行为学系） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, Cornell University（康奈尔大学生态学与进化生物学系） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Foshan University（佛山大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

AI总结 综述从状态空间模型到深度生成模型的潜在变量模型，涵盖单区域动力学、多区域通信和行为对齐建模，并讨论大规模神经基础模型及未来挑战。

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