

论文笔记:Trajectory generation: a survey on methods and techniques
《轨迹生成技术研究综述》 摘要:本文系统分析了轨迹生成技术的研究进展。轨迹数据包含用户敏感信息,轨迹生成技术通过学习真实轨迹的移动模式生成合成数据,既能填补数据稀疏空白,又能降低隐私风险。研究从基于模型和基于学习两大方向展开:基于模型方法包括行为规则、交通仿真和概率模型三类,分别模拟人类移动特征、交通系统规律和统计模式;基于学习方法主要采用GAN、VAE和扩散模型等深度学习技术生成高质量轨迹。未来研究可关注隐私保护与生成质量的平衡、Transformer与大语言模型的应用,以及模型驱动与学习驱动方法的融合。

Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析
本文介绍了Patch Position Embedding (PPE)在医疗影像分析中的应用。PPE通过显式编码图像patch的二维坐标,有效解决了传统绝对位置编码在病灶定位和分辨率适配方面的局限性。文章详细阐述了PPE的核心原理、数学形式及其在医疗场景中的优势,并提供了关键编程实现步骤,包括医学图像分块、PPE层实现与Transformer集成。针对医疗AI的特殊需求,提出了多尺度PPE、跨模态对齐和低功耗部署等优化策略。最后通过典型应用案例展示了PPE在脑梗塞MRI分割、病理切片分类和X-ray检测等任
