Learning to Move Cities: Deep Meta-Models and Reinforcement Policies for Calibration and Control in Urban Networks
该研究通过构建共享潜在空间框架，结合深度元模型与强化学习策略，解决了城市交通网络中的校准和实时控制问题。
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Representative Papers
Learning-Induced Dynamical Transition in Recurrent Neural Networks
该研究通过非平衡动力学平均场理论，探讨了循环神经网络在学习过程中如何从混沌活动转变为稳定任务行为，并揭示了这一转变的临界反馈强度和时间。
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AURA: Unified Multimodal Framework for Conversational Music Editing
AURA通过多模态大语言模型和概念到音频模块解决音乐编辑中逐步精细化的问题，实现精确编辑同时保留未受影响内容。
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A Comparative Study of GAN-Based Deep Learning Models for Pneumonia Detection in Chest X-Rays
研究使用VGG19、MobileNetV2等模型及GAN生成的数据增强技术解决胸部X光片中的肺炎检测问题，但未证明GAN增强方法的有效性。
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Federated LoRA Adaptation of BiomedCLIP Across Four International Chest X-Ray Cohorts
本文通过联邦学习和低秩适应（LoRA）方法，在不交换数据的情况下，改进了跨四个国际胸部X光队列的BiomedCLIP模型的性能。
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研究使用VGG19、MobileNetV2等模型及GAN生成的数据增强技术解决胸部X光片中的肺炎检测问题，但未证明GAN增强方法的有效性。
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Federated LoRA Adaptation of BiomedCLIP Across Four International Chest X-Ray Cohorts
本文通过联邦学习和低秩适应（LoRA）方法，在不交换数据的情况下，改进了跨四个国际胸部X光队列的BiomedCLIP模型的性能。
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