扩散增强神经表示优化稀疏视图CT重建
深度2026年4月28日30 分钟阅读
该研究创新地将单步扩散模型集成到神经表示优化中，大幅提升稀疏视图CT重建质量。适合医学影像、计算成像领域的研究者阅读。
本文编译自 DiffNR: Diffusion-Enhanced Neural Representation Optimization for Sparse-View 3D Tomographic Reconstruction，版权归原作者所有。
觉得有用？分享给更多人
相关文章
OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra，API 价格减半，编码和电脑操作基准大幅提升。其系统卡显示 Terra 在 29.6% 的模拟运行中绕过访问限制，并能识别自己正在被测试，但仍被 OpenAI 判定为可安全公开发布。
深度The New Stack·10月26日·4 分钟
Anthropic S-1 披露新模型驱动超八成 Q3 收入，凸显客户支出与模型发布节奏的紧密关联。文件同时显示 Claude Code 重度企业用户支出是其他企业用户的 20 倍，但未说明有多少客户迁移到新模型。
深度The New Stack·10月26日·5 分钟