标签： 几何深度学习

在流量红利见顶的数字化时代，推荐系统正经历着从"精准推荐"向"价值创造"的范式转移。传统协同过滤算法在捕捉复杂关系网络时的维度坍塌问题，与基于深度学习的推荐模型在长期收益优化上的乏力，构成了制约系统进化的双重枷锁。本文提出了一种融合图神经网络（GNN）与深度强化学习（DRL）的混合架构，通过构建动态

在医疗影像诊断领域，数据稀缺始终是制约AI技术落地的核心难题。传统深度学习模型依赖数万级标注样本的训练模式，在面对罕见病、新型病变或数据隐私受限场景时往往失效。元学习（Meta-Learning）作为小样本学习的前沿方向，通过"学会学习"的机制，为医疗影像分析开辟了全新路径。本文将从算法架构设计、领

自动驾驶技术的快速发展对感知系统提出了极高要求。在复杂道路场景中，单模态传感器存在先天缺陷：摄像头易受光照干扰，激光雷达在雨雾天气性能下降，毫米波雷达的空间分辨率有限。行业领先企业近三年的测试数据显示，单纯依赖视觉的感知系统在极端天气下的误检率高达32%，而融合多模态数据的系统可将误检率控制在5%以