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arXiv cs.LG@ Xizhuo, Zhang, Zekai Wang, Fei Liu, Bing Yao
推荐理由：这篇论文提出P-K-GCN，用图卷积加Koopman算子做时空超分辨率，在3D心脏建模上比现有方法更准，物理约束让结果更可靠。
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6月18日
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本文提出P-K-GCN框架，结合连续样条GCN从粗粒度图提取空间依赖，并引入Koopman算子理论将非线性时间动力学线性化到紧凑潜空间。优化目标加入物理损失，确保重建结果符合物理定律。理论分析证明物理增强和Koopman正则化通过降低Rademacher复杂度收紧泛化界，减小超分辨率误差。在3D心脏几何上从稀疏低分辨率测量重建高分辨率电动力学，P-K-GCN相比基线模型取得更优精度。
6月16日
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6月12日
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5月25日
09:55
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arXiv cs.LG@Marius Tacke, Matthias Busch, Kian Abdolazizi, Jonas Eichinger, Kevin Linka, Roland Aydin, Christian Cyron
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推荐理由：做材料本构建模的团队终于有了靠谱的AI助手——双智能体框架自动生成物理有效的模型，省去手动校验的繁琐，建议做固体力学或生物力学仿真的开发者点开看看。