近几年有关U-Net的研究是越来越火了，创新也是越来越难做，不过今年新技术KAN的出现给我们创造了一个新的突破口，特别KAN+UNet这种结合已经在医学图像分割等视觉任务中实现了超常发挥。

从多方面来讲，这种方法不仅可以增强模型对复杂特征和模式的捕捉能力，提高分割精度，还能通过优化参数和计算过程，提升模型的效率。更牛的是它还

来源：算法进阶

传统视觉模型在处理大规模或高分辨率图像时存在一定限制，为解决这个问题，研究者们就最近依旧火热的Mamba，提出了Mamba结合CNN的策略。

这种结合可以让Mamba在处理长序列数据时既能够捕捉到序列中的时间依赖关系，又能够利用CNN的局部特征提取能力来加速处理过程，实现计算效率与模型性能的双赢，因此被广泛应用于各大领域。

近日，AI（人工智能）新锐巨头OpenAI推出文生视频模型Sora，掀起了全球范围内的热烈讨论。

由于在AI生成视频的时长上成功突破到一分钟，再加上演示视频的高度逼真和高质量，Sora立刻引起了轰动，并引发外界的种种猜测：能在发布ChatGPT不到两年后就推出Sora，OpenAI是否“藏了一手”？表现惊艳的Sora是否已经具有世界模型的特点？

不过，OpenAI尚未宣布Sora对公众正式开放的日期，目前也只向安全团队、一些视觉艺术家、设计师和电影制作人开放了Sora的使用权限。除了内部人士不断放出的演示片段外，OpenAI还在Sora的官网上放出了其技术报告。

　　 7月底，第十九届“博创杯”全国大学生嵌入式物联网设计大赛全国总决赛顺利落下序幕，经过组委会专家最终评选，共有100多支队伍入选全国总决赛。

　　通过校赛、西北赛区选拔后代表兰州理工大学参加全国总决赛的多支队伍再创佳绩，分别获得特等奖1名、一等奖3名，二等奖3名，三等奖6名。由张玺君老师指导的项目《基于PP-PicoDet的高效率乒乓球捡拾机器人》取得国家级特等奖。由张明虎老师指导的项目《基于SLAM自动导航与深度学习的植物病虫害智能监测系统》、由马维俊老师指导项目《“慧眼识真”——基于机器视觉的智慧垃圾分拣平台》、由何继爱老师指导的《基于瑕点与平整度协同检测的新型高精度产品质检系统》的项目获得国家级一等奖。《以振判“断”：基于NB-IOT的铁轨监测系统》《严丝合“缝”-基于STM32和Attention Unet算法的智能焊缝检测装置》等3个项目获得国家级二等奖。《基于物联网的可编程自适应节水系统》《园林守护者一智能树木输液机器人》等6个项目获得国家级三奖项。

UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。

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