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成均馆大学团队开发出选择性对比学习新方法,让机器通过观察人类交互场景学会识别物体功能部位。该技术突破传统局限,采用动态学习策略,能根据信息质量调整学习方式,在多个数据集上显著超越现有方法,为机器人、自动驾驶等领域的智能交互应用奠定重要基础。
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