• 一种用于生成电大体积积分方程嵌套秩最小化表示的单阶段O(NlogN)算法

  摘要：在本文中，我们开发了一种新的单阶段O(NlogN)算法，用于生成电大体积积分方程（VIEs）的秩最小化表示方法。该方法显著降低了现有最先进算法完成相同任务所需的CPU运行时间。与现有的两阶段算法不同，这种新算法仅需要一个阶段即可构建嵌套的簇基。簇基是通过簇与其允许的簇（包括真实簇或辅助簇）之间的相互作用直接获得的，这些簇覆盖了所有的相互作用方向。此外，所得低秩表示的行和列枢轴是通过分析方法从源点和观测点中选出的，无需进行数值计算。这进一步加快了计算速度。在一系列电大体积3D散射问题上的数值实验证明了所提出新算法的效率和准确性。引言在计算电磁方法中，体积积分方程（VIE）求解器特别适用于处

  来源：IEEE Journal on Multiscale and Multiphysics Computational Techniques

  时间：2025-11-19

• 关于皮肤科医师助理扩展护理的已发表文献精选书目

  摘要 通过5个数据库进行了全面的文献检索：(1) Ovid MEDLINE（1946年至2024年3月21日），(2) Ovid MEDLINE Epub Ahead of Print and In-Process，(3) Embase（1974年至2024年3月21日），(4) CINAHL，以及(5) Scopus。检索的目的是找到与皮肤科医师助理（PA）职业及其职责相关的文章和报告。仅纳入了英文出版物。结果根据与2024年3月相关性的标准进行了筛选和选择。

  来源：Journal of Dermatology for Physician Assistants

  时间：2025-11-19

• 持续性红斑皮疹：一项关于Schamberg病诊断与管理的病例研究

  摘要 一名59岁的女性患者双下肢出现持续性、无瘙痒的红斑皮疹。皮肤镜检查显示有瘀点和含铁血黄素沉积，活检发现血管周围有淋巴细胞浸润及红细胞渗出，确诊为Schamberg病。实验室检查结果无明显异常。局部使用皮质类固醇后症状仅有轻微改善，因此加用了口服芦丁、维生素C和潘托昔林，最终皮损逐渐消退。Schamberg病是一种良性的慢性色素性紫癜性皮肤病，其表现可能类似于血管炎。诊断需要结合临床和组织学检查结果；治疗重点在于改善外观并向患者说明该病不会进展。

  来源：Journal of Dermatology for Physician Assistants

  时间：2025-11-19

• 一名31岁男性患者患有的局部皮肤利什曼病：识别其类似病症及其在美国的未来发展趋势

  摘要 皮肤利什曼病（CL）是一种由携带利什曼原虫的沙蝇叮咬引起的多形性皮肤病。直到最近，这种病还被认为是美国旅行者中才会遇到的热带疾病。然而，如今在美国也越来越多地发现该病的病例，目前已被确认在亚利桑那州、德克萨斯州和俄克拉荷马州成为地方性流行病。我们报告了一例31岁患者在墨西哥旅行期间感染皮肤利什曼病的病例，其临床表现符合美国患者的典型特征。除了这个病例，我们旨在提高人们对这种疾病的认识，并改进在新出现地方性流行区的诊断方法，同时考虑流行病学趋势以及那些没有近期旅行或移民史的美国人中该病发病率的上升情况。对该疾病的误诊可能导致治疗

  来源：Journal of Dermatology for Physician Assistants

  时间：2025-11-19

• 开放性颅骨重塑术后对非综合征性颅缝早闭患者实施头盔治疗的疗效研究

  摘要 通俗语言总结 术后头盔疗法（PHT）通常在内镜下颅缝早闭修复手术后使用，以指导颅骨重塑和对称性调整。我们机构常规为接受开放性颅顶重塑（CVR）治疗且患有单冠状或人字缝早闭的患者提供PHT。本研究旨在确定PHT是否有助于改善单冠状或人字缝早闭患者术后残留的颅骨不对称情况。研究人员回顾性分析了2016年至2023年间接受开放性CVR+PHT治疗的非综合征性颅缝早闭患者。其中，缝合类型少于4例的患者被排除在外。研究评估了患者佩戴头盔前后的各项指标。关注的结果包括头指数（CI）和颅顶不对称指数（CVAI）。通过配对t检验比较了每种缝合类型佩戴头

  来源：Journal of Craniofacial Surgery

  时间：2025-11-19

• 基于深度学习的无线传播模型的严格室内无线通信系统仿真

  摘要：近年来，数据驱动的传播模型发展迅速。这些模型旨在从传播求解器或测量数据中提取知识，并最终能够预测与无线电波传播相关的特性。在本文中，我们介绍了一种通用且稳健的数据驱动传播模型的功能，该模型能够高效可靠地模拟室内无线通信系统（IWCSs）。具体来说，我们对之前提出的模型EM DeepRay进行了修改，以考虑天线方向性的影响，并提出了一种训练和推理策略，用于模拟大规模和复杂的IWCSs。我们的数据驱动模型是在包含多种建筑几何形状、频段和天线辐射模式的丰富数据集上训练的。将其性能与使用真实世界测量数据的射线追踪器进行基准测试后，结果显示出相似的结果，但在计算时间方面具有明显优势。最终，我们的工

  来源：IEEE Journal on Multiscale and Multiphysics Computational Techniques

  时间：2025-11-19

• 通过FDTD进行机械天线仿真以表征相互退极化现象

  摘要：目前，天线小型化面临着日益增长的性能要求，但同时缺乏能够推动稳健设计的计算框架。未来的天线平台必须能够在更低的频率下传输更远的距离，并且体积更加紧凑。虽然基于机械共振的压电天线阵列是一个可行的选择，但其中存在有害的互极化效应，这些效应需要通过结合弹性动力学和电磁波物理特性的多尺度仿真来进行研究。本文提出了一种算法，能够进行此类全波仿真，为希望减轻互极化影响的工程师提供设计指导。相关的动态系统方程被离散化，并采用有限差分时域（FDTD）方法进行求解。该方法具有电动态无条件稳定性，并采用高度分级的网格结构，以直接解决机械波和电磁波在时间和长度尺度上的差异问题。该算法通过与实验数据及解析解的对

  来源：IEEE Journal on Multiscale and Multiphysics Computational Techniques

  时间：2025-11-19

• 利用基于随机森林回归的PMM模型，在特定几何形状中对低频ATEM问题进行高效的物理截断处理

  摘要：在应对低频空中瞬态电磁学（ATEM）带来的挑战时，需要考虑精度、计算效率以及物理域的规模和复杂性。当处理大规模、复杂的问题时，这一点尤为重要，目的是减轻与这些复杂性相关的计算资源负担。为了进一步满足上述标准，将“完美匹配单层”（PMM）模型引入到随机森林回归（RFR）框架中。基于RFR的PMM模型通过利用Bagging的集成学习方法展示了出色的精度，同时减少了处理时间所需的计算资源。与传统机器学习模型相比，我们的模型在训练稳定性、模型效率和并行化能力方面具有显著优势。为了验证和确立这种方法的可靠性，对ATEM问题进行了三维数值模拟。本研究提出的模型在解决低频ATEM问题时表现出更高的精度

  来源：IEEE Journal on Multiscale and Multiphysics Computational Techniques

  时间：2025-11-19

• 集中全部注意力并感知环境，以实现任意形状文本的检测

  摘要：由于场景文本在字体、颜色、形状和大小等方面的多样性，准确高效地检测文本仍然是一个巨大的挑战。在各种检测方法中，基于分割的方法因其灵活的像素级预测能力而成为主要的竞争者。然而，这些方法通常采用自下而上的方式对文本实例进行建模，这种方式极易受到噪声的影响。此外，像素的预测是孤立的，没有引入像素特征之间的相互作用，这也影响了检测性能。为了解决这些问题，我们提出了一种多信息层次的任意形状文本检测器，该检测器由焦点整体模块（FEM）和感知环境模块（PEM）组成。前者提取实例级特征，并采用自上而下的方案对文本进行建模，以减少噪声的影响。具体来说，它为同一实例内的像素分配一致的整体信息，以提高它们的凝

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• SDE2D：基于语义引导的可区分性增强特征检测器和描述符

  摘要：局部特征检测器和描述符在各种计算机视觉任务中发挥着重要作用，例如图像匹配、视觉定位和3D重建。为了应对现实世界中旋转和光照的极端变化，大多数检测器和描述符会尽可能捕捉到更多的不变性。然而，这些方法忽略了特征的区分能力，在室内场景中的表现较差。室内场景中存在大量纹理较弱甚至纹理重复的区域，因此提取的特征需要具备足够的区分能力。为此，我们提出了一种基于语义指导的方法（称为SDE2D），以增强特征的区分能力，从而提高描述符在室内场景中的性能。我们开发了一种基于语义指导的区分能力增强（SDE）损失函数，该函数利用了室内场景的语义信息。据我们所知，这是首次将语义分割应用于增强特征区分能力的深度研究

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 基于模拟极化雾霾数据集的偏振态注意力去雾网络

  摘要：在恶劣天气条件下进行图像去雾仍然是一个具有挑战性且难以解决的问题。此外，获取雾天图像的实时无雾版本也存在困难。现有的方法通常依赖估计的深度信息来合成雾天数据，但由于这些信息的物理可靠性不足，容易出现错误。虽然生成网络能够将一些雾天特征转移到清晰图像中，但得到的雾天图像仍然显得不自然。在本文中，我们引入了偏振线索来提出一种雾天模拟策略，以合成符合物理规律的、视觉效果令人满意的雾天数据。利用模拟的Polar-Haze数据集，我们提出了一个偏振状态注意力去雾网络（PSADNet），该网络由偏振提取模块和偏振去雾模块组成。所提出的偏振提取模型结合了注意力机制，以捕捉与偏振和色度相关的高层次图像特

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 无需使用掩码和身份监督的视频实例分割

  摘要：视频实例分割（VIS）是一个具有挑战性的视觉问题，其任务是同时检测、分割和跟踪视频中的所有对象实例。大多数现有的VIS方法依赖于帧内的像素级掩码监督以及跨帧的实例级身份标注。然而，获取这些“掩码和身份”标注既耗时又成本高昂。我们提出了第一个无需掩码标注且不需要身份监督的VIS框架。为此，我们引入了一个查询对比与交换网络（QCEN），该网络包括实例查询对比和查询交换掩码学习。实例查询对比首先进行跨帧实例匹配，然后进行查询特征对比学习。查询交换掩码学习利用了视频内部和视频之间的查询交换特性：在视频内交换相同实例的查询可以得到一致的实例掩码，而在不同视频之间交换查询则可以得到全零背景掩码。在三

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 跨模态认知共识引导的音视频分割

  摘要：音视频分割（AVS）旨在从视频帧中提取出发声对象，该对象通过像素级的分割掩码进行表示，适用于多模态视频编辑、增强现实和智能机器人系统等应用场景。早期的研究通过密集的特征级音视频交互来完成这一任务，但这种方法忽略了不同模态之间的维度差异。具体来说，音频片段通常只能为每个序列提供一个全局语义标签，而视频帧则覆盖了多个不同局部区域中的多个语义对象，这导致了在表示上相似但在语义上不同的对象被错误定位的问题。在本文中，我们提出了一种基于跨模态认知共识的网络（C3N），该网络能够从全局维度对齐音视频语义，并通过注意力机制逐步将这些语义信息注入到局部区域中。首先，我们开发了一个跨模态认知共识推理模块（

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 结合关系探索的视觉变换器在行人属性识别中的应用

  摘要：通过探索图像区域与属性之间的关系，行人属性识别已经取得了较高的准确率。然而，现有方法通常直接从主干网络中提取特征，或者仅使用单一结构（例如Transformer）来探索这些关系，从而导致关系挖掘效率低下且不全面。为了解决这些问题，本文提出了一种名为“带有关系探索的视觉Transformer”（ViT-RE）的综合性关系框架，用于行人属性识别。该框架包含两个新颖的模块：属性与上下文特征投影模块（ACFP）和关系探索模块（REM）。在ACFP中，分别学习特定于属性的特征和具有上下文意识的特征，以捕获针对属性和图像区域定制的判别信息。然后，REM利用图卷积网络（GCN）块和Transforme

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 探索超图上局部与全局一致相关性在旋转不变点云分析中的应用

  摘要：旋转不变点云分析在许多实际应用中至关重要，因为物体可能以任意方向出现。传统的局部旋转不变方法依赖于有损的区域描述符，这限制了对3D物体的全局理解。相反，从姿态对齐中提取的全局特征可以捕获补充信息。为了利用局部和全局的一致性以提高准确性，我们提出了全局-局部一致超图交叉注意力网络（GLC-HCAN）。该框架包括全局一致特征（GCF）表示分支、局部一致特征（LCF）表示分支和超图交叉注意力（HyperCA）网络，通过全局-局部一致的超图表示学习来建模复杂的相关性。具体来说，GCF分支采用基于PCA的多姿态分组和聚合策略来提高全局理解能力。同时，LCF分支使用局部最远参考点特征来增强局部区域描

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• PRA-Det：基于极半径表示的无锚定向对象检测

  摘要：定向对象检测通常会在回归得到的水平边界框（HBB）上添加一个额外的旋转角度，以表示定向边界框（OBB）。然而，现有的基于旋转角度的定向对象检测器存在度量标准与损失之间的不一致性、边界不连续性或边界呈方形的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种无锚点的定向对象检测器PRA-Det，该检测器通过极半径向量来表示OBB，并将对象的中心区域作为回归目标。具体而言，PRA-Det引入了一个菱形形状的正区域，用于根据类别分配正样本点以回归极半径向量。PRA-Det从分配的样本点回归边的极半径向量，并通过类别特定的注意力因子抑制预测出的低质量极半径向量。不同协议定义的OBB通过极半径编码模块统一编码为

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• DPStyler：一种用于无源域泛化的动态提示风格器

  摘要：无源域泛化（SFDG）旨在开发一种无需依赖任何源域即可处理未见目标域的模型。SFDG的研究主要基于大规模视觉语言模型的现有知识，并利用预训练模型的联合视觉-语言空间来模拟跨域的风格转换，从而消除了对源域图像的依赖。然而，如何利用文本提示高效地模拟丰富多样的风格，以及如何在编码器之后的特征中提取对分类有用的、具有语义和风格信息的域不变信息，这些方面仍有改进的空间。在本文中，我们提出了Dynamic PromptStyler（DPStyler），它包含风格生成（Style Generation）和风格去除（Style Removal）两个模块来解决这些问题。风格生成模块在每个训练周期都会更新

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 用于弱监督时序句子实体识别的双重语义重构网络

  摘要：弱监督下的时间句子定位任务旨在在没有精确时间戳的情况下，从未剪辑的视频中识别与给定句子查询语义相关的视频片段。神经心理学研究表明，人类大脑处理信息的方式会随着单词的语法类别而变化，这突显了分别考虑名词和动词的重要性。然而，当前的方法主要使用预先提取的视频特征来重构随机遮盖的查询，忽略了语法类别之间的区别。这种忽视可能会阻碍语言元素与视频中相应成分之间的有意义联系的建立。为了解决这一限制，本文提出了双重语义重构网络（DSRN）模型。DSRN通过将对象特征与名词、运动特征与动词明确关联起来来处理视频特征，从而模仿人类大脑的解析机制。该模型首先通过一个特征解耦模块从视频内容中分别提取与对象和运

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 动态策略提示在情感支持对话中的推理作用

  摘要：情感支持对话（ESC）系统旨在通过使用各种回复策略来引导对话，从而减轻用户的情感困扰。为了为ESC系统开发有效的回复策略，必须考虑用户在对话过程中的情感状态动态变化。然而，现有的基于策略的ESC系统难以捕捉这些变化，因为它们忽略了用户细微意图的推断。这一疏忽成为了一个重大障碍，限制了模型获取相关策略信息的能力，进而影响了其生成情感支持性回复的能力。为了解决这一局限，我们提出了一种新颖的动态策略提示推理模型（DSR），该模型利用稀疏的上下文关系推断来获取适应性强的回复策略表示，以指导回复生成过程。具体而言，我们首先采用不同的方法进行回合级别的常识推理，以提取辅助知识，从而增强对用户意图的理

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

• 基于频率引导的空间适应算法在伪装物体检测中的应用

  摘要：伪装物体检测（Camouflaged Object Detection, COD）的目标是分离那些与周围环境具有非常相似模式的伪装物体。最近的研究表明，通过频率信息增强特征表示可以大大减少前景物体与背景之间的歧义问题。随着像InternImage、Segment Anything Model等视觉基础模型的出现，使用轻量级的适配器模块对预训练模型进行修改以应用于COD任务，成为了一个新颖且有前景的研究方向。现有的适配器模块主要关注空间域中的特征适应。在本文中，我们提出了一种基于频率引导的空间适应方法用于COD任务。具体来说，我们将适配器的输入特征转换为频率域。通过将频谱图中位于非重叠圆内

  来源：IEEE Transactions on Multimedia

  时间：2025-11-19

知名企业招聘：