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本文介绍了计算机图形学在服装尺寸与合身度领域的创新应用，通过复杂算法解决传统手工制衣的挑战，实现个性化T恤定制技术，涵盖几何处理、感知分析和模式生成等核心技术。

本文介绍skglm开源Python包，该包专门用于正则化广义线性模型，通过组合数据拟合项、惩罚项和求解器支持多种模型类型，采用先进算法处理高维数据集，性能显著优于现有实现，完全兼容scikit-lea

本文介绍了一种新的分层时间序列预测方法，通过端到端机器学习模型同时预测层次结构各层输出并保持一致性，在多个数据集上显著提升预测准确率，支持概率预测以优化决策过程。

某中心推出量子网络软件系统，通过新型编译器实现经典计算机与量子网络协同工作。该系统基于量子纠缠原理提升通信安全，支持现有光纤基础设施，最远传输距离达100公里，为高频交易和精密同步等应用提供技术基础。

本文详细介绍了一种获奖的多模态指代消解模型，该模型结合图神经网络和视觉语言表示，能够准确理解用户对屏幕对象的语言指代，在技术挑战赛中取得最佳性能。

一家新兴科技公司利用大型语言模型、机器人技术和模拟系统构建自动化材料发现平台，通过AI驱动科学实验实现新材料研发，整合仿真预测与实体实验数据循环优化。

本文深入探讨了某中心如何利用深度学习技术构建个性化推荐系统，包括解决位置偏差、推荐透明度等关键技术挑战，以及图神经网络在商品检索中的应用和实验研究成果。

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研究人员利用细菌蛋白纳米线构建出首个能与活细胞直接交互的人工神经元，无需信号放大即可在0.1伏特生理电压下工作，能耗仅为传统设计的1/100，为可植入设备和生物混合计算开辟了新途径。