Socialized UAV Cross-Task Learning: Towards Cross-Granularity Collaboration through Hierarchical Interaction
研究解决了跨粒度任务协作中的干扰问题，通过提出一种逐步适应的框架CGSC来调节任务间信息交换，有效促进无人机检测和分割任务的协作。
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Selected work
Representative Papers
SeaCausal-FL: Federated Fuzzy Causal Learning for Maritime IoT Fault Diagnosis and Counterfactual Reasoning
为解决海洋物联网中因数据分布和条件变化导致的故障诊断难题，提出SeaCausal-FL框架，结合联邦学习与模糊因果推理方法，提高了诊断准确性。
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FuDU: A Fuzzy Dual-dimensional Uncertainty Framework for Streaming Active Learning in Industrial Defect Detection
为提高工业缺陷检测中深度学习模型的可靠性，本文提出基于模糊双维不确定性框架FuDU的流式主动学习方法，通过量化图像级和框级不确定性并融合专家知识进行自适应采样。
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MAOL: Morphology-Aware Ordinal Learning for Fine-Grained Industrial Defect Severity Grading
本文提出MAOL框架，通过形态感知和序数学习方法解决工业缺陷精细分级问题，提高对不完美预测实例的鲁棒性。
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AI worsens climate change, integrated assessment shows
研究提出一个整合AI对排放、产出和气候损害影响的框架，分析AI加剧气候变化的问题，区分ICT类和工业革命类AI前景，发现减缓措施与AI发展相辅相成。
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Socialized UAV Cross-Task Learning: Towards Cross-Granularity Collaboration through Hierarchical Interaction
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为解决海洋物联网中因数据分布和条件变化导致的故障诊断难题，提出SeaCausal-FL框架，结合联邦学习与模糊因果推理方法，提高了诊断准确性。
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FuDU: A Fuzzy Dual-dimensional Uncertainty Framework for Streaming Active Learning in Industrial Defect Detection
为提高工业缺陷检测中深度学习模型的可靠性，本文提出基于模糊双维不确定性框架FuDU的流式主动学习方法，通过量化图像级和框级不确定性并融合专家知识进行自适应采样。
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MAOL: Morphology-Aware Ordinal Learning for Fine-Grained Industrial Defect Severity Grading
本文提出MAOL框架，通过形态感知和序数学习方法解决工业缺陷精细分级问题，提高对不完美预测实例的鲁棒性。
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AI worsens climate change, integrated assessment shows
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