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VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

Qiushi Xie†, Jiazi Wang†, Nonghai Zhang†, Zeyu Zhang†‡, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang*

In arXiv, 2026.07

面向古希腊陶器的数字智能博物馆,融合多模态感知、三维推理、外部知识检索与推理时可靠性控制,为文化遗产问答提供更可信、可验证的解释。

VaseMuseum · 方法与验证Key figures from the research paper

VaseMuseum 系统架构
系统架构 · 感知、检索与可靠性控制
虚拟博物馆交互流程
交互流程 · 从藏品导入到数字展陈
虚拟博物馆界面
系统界面 · 3D 展品与可验证问答
VaseAgent 可靠性框架
可靠性框架 · Source / Response Control
VaseAgent 主要实验结果
主要结果 · 准确率、幻觉率与链接有效性
VaseAgent 消融与扩展性实验
深入评估 · 消融、扩展性与多维对比

Optical-sensing-oriented remaining useful life estimation of lithium-ion batteries using ALA-tuned VMD and a BiTCN-AM model

Qiushi Xie

In Proc. SPIE, 2026.09

面向锂离子电池剩余寿命预测,以 ALA 自适应优化 VMD 分解参数,并结合双向时序卷积与注意力机制建模容量退化,在 NASA 与 CALCE 数据集上完成跨数据源验证。

锂离子电池剩余寿命预测ALA-VMD · BiTCN-AM · NASA / CALCE

ALA-VMD-BiTCN-AM 电池剩余寿命预测框架
总体方法 · ALA 参数寻优、VMD 分解与 BiTCN-AM 预测
标准 VMD 与 ALA-VMD 电池容量序列分解对比
自适应分解 · 标准 VMD 与 ALA-VMD 对比
NASA B0005 电池容量与剩余寿命预测结果
NASA B0005 · 容量轨迹与剩余寿命预测
CALCE CS2_38 电池容量与剩余寿命预测结果
CALCE CS2_38 · 跨数据集验证
0.01137NASA RMSE0 cycleNASA RUL 绝对误差0.00490CALCE RMSE99.93%CALCE R²

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