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本文提出了一种多视图门控图注意力网络，用于从自发言语中检测阿尔茨海默病，利用语义图、依存图和共现图，并采用自适应门控融合机制。该模型在ADReSSo数据集上达到90.00%的准确率，源代码已公开。
FFAvatar提出了一种前馈框架，能在数秒内从少量非摆拍图像中重建高质量、可动画的3D高斯头部头像，在NeRSemble基准测试上相比现有最优方法实现了5.5 PSNR的提升。