$$ \textbf{life} = \int_{birth}^{now} \mathbf{happy}(time) + \mathbf{sad}(time) d(time) $$

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• 小波变换 | Haar 小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
• 小波变换 | 离散小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移参数的二进网格采样（a_j=2^j, b_jk=k·2^j），以及时间参数的离散化处理。通过多分辨率分析（MRA）理论，系统性地构建了正交或双正交的小波基函数，引入尺度函数和小波函数两套基函数体系。
• 小波变换 | 连续小波变换 - Mon, 14 Jul 2025: 小波变换是一种时频分析工具，通过母小波函数生成子小波函数来同时分析信号的时间和频率特征。连续小波变换通过不同尺度和平移参数计算小波系数，反映信号的局部时频特性。小波变换可通过卷积实现，并存在逆变换条件。
• NeurIPS 2024 | Rethinking the Evaluation of Out-of-Distribution Detection: A Sorites Paradox - Mon, 14 Jul 2025: 提出OOD检测新评估框架，解决传统方法因语义标签噪声导致的"堆垛悖论"问题。研究构建了IS-OOD基准数据集，通过CLIP特征分解技术(LAID)量化样本与训练数据的语义和协变量偏移程度，取代传统的二元划分。实验揭示了不同OOD方法对两类偏移的敏感性差异，为未来研究提供了更细粒度的评估标准。
• NeurIPS 2024 | Can Transformers Smell Like Humans? - Sat, 12 Jul 2025: 本文探讨了Transformer模型在无嗅觉标签条件下，能否通过化学结构预训练对齐人类嗅觉感知。研究发现，MoLFormer模型提取的气味剂表征能够有效预测专家标注的嗅觉描述符、人类连续评分及气味剂相似度，其性能接近监督模型且优于传统物理化学特征方法。分析表明，模型深层表征更偏向高层感知特征而非底层化学属性。研究证实了自监督Transformer在嗅觉感知预测中的潜力，为化学与神经科学研究提供了新工具，但受限于数据质量和个体差异等因素，仍有改进空间。
• ArXiv 2506 | WaRA: Wavelet Low Rank Adaptation - Wed, 09 Jul 2025: 本文提出WaRA(Wavelet Low Rank Adaptation)，一种新型参数高效微调(PEFT)方法，通过将小波变换引入低秩适应过程，有效解决了现有方法在捕捉多尺度结构数据时的不足。WaRA的核心创新点在于： 在小波域进行低秩分解，保留关键结构信息的同时大幅减少参数量 引入跨子带参数共享策略，进一步提升参数效率 采用Haar正交基实现高效的小波变换。实验证明，WaRA在图像生成、分类等视觉任务中显著优于传统LoRA方法，在语言任务中也展现出良好性能。
• ArXiv 2501 | From Molecules to Mixtures: Learning Representations of Olfactory Mixture Similarity - Tue, 08 Jul 2025: 本文提出POMMIX模型，首次将数字化嗅觉研究从单一分子扩展到复杂混合物。该模型采用层次化架构：基于图神经网络学习分子嵌入，通过自注意力机制聚合混合物表示，并设计对称性评分函数预测相似性。实验表明，POMMIX在低数据量场景下显著优于传统方法，并验证了"嗅觉白噪声"现象。研究为蚊虫驱避剂开发、食品香料设计等应用提供了新思路，并展示了领域知识与深度学习结合在化学感知建模中的潜力。
• ArXiv 2507 | SWinMamba: Serpentine Window State Space Model for Vascular Segmentation - Mon, 07 Jul 2025: 本文提出了一种新型血管分割模型SWinMamba，通过将蛇形窗口序列融入双向状态空间模型，有效解决了血管几何连续性（VGC）的建模难题。该方法包含三个核心组件：SWToken采用蛇形窗口自适应分割图像，提供灵活感受野；BAM通过双向聚合整合局部特征；SFFU融合空间和频率域特征以构建全面表示。在CHASE-DB1等三个数据集上的实验表明，该方法显著提升了血管分割的完整性和连通性，β0指标平均提升18.17%，同时保持较低计算成本。消融实验验证了各模块的有效性，为临床诊断和手术导航提供了更可靠的血管分割方案。
• CVPR 2025 | DefMamba: Deformable Visual State Space Model - Mon, 07 Jul 2025: 提出了一种创新的视觉基础模型DefMamba，通过可变形扫描策略动态调整扫描路径，优先捕捉重要信息。该方法将可变形机制首次引入状态空间模型(SSM)，结合深度卷积和可变形分支，设计了包含偏移网络的可变形状态空间模型(DSSM)。实验表明，DefMamba在ImageNet分类、COCO检测/分割和ADE20K语义分割等任务中性能显著优于现有SSM方法，且计算复杂度较低。该研究为SSM在视觉任务中的应用提供了新思路，但处理不完整物体结构时仍存在局限。
• Arxiv 2502 | DAMamba: Vision State Space Model with Dynamic Adaptive Scan - Mon, 07 Jul 2025: 摘要： 本文提出DAMamba，一种基于动态自适应扫描（DAS）的视觉状态空间模型，解决了传统扫描策略在图像语义邻接性破坏和灵活性不足的问题。DAS通过数据驱动方式动态调整扫描顺序和区域，结合可学习的偏移预测网络优化特征提取。DAMamba整合多尺度层次化结构和卷积增强模块，在ImageNet-1K分类任务中达到83.8%准确率，显著超越现有SSM和ViT模型。在COCO目标检测/分割及ADE20K语义分割任务中，DAMamba分别取得最高50.6 mAP和51.9 mIoU，验证了其作为通用视觉骨干网络的

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