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图注意力网络

分布生成模型与扩散1自监督与表征学习13D 视觉与重建1视觉语言模型1

PhyOceanCast: Global Ocean Forecasting with Physics-Informed Diffusion

将扩散模型与球面图注意力、小波时序模块结合，用于全球海洋多变量时空预测，其物理约束和球面拓扑保持思路可迁移到其他地球科学或视频预测任务。

Graph Attention Prototypical Network for Robust Few-Shot Classification

把原型网络的原型构造换成「伪标签引导的图构造 + 边感知图注意力 + 自适应噪声抑制原型生成器」，这套模块可直接迁移到任何需要从带噪支持集聚合类原型的视觉任务（如带噪少样本检测、开放词表分类的原型校准）。

FoV-Net: Rotation-Invariant CAD B-rep Learning via Field-of-View Ray Casting

用局部参考系 UV 网格加视线射线投射构造旋转不变的逐面表征，再经图注意力在 B-rep 图上传播，这套「局部几何 + 射线采样上下文」的思路可直接迁移到点云、网格等 3D 表示上做 SO(3) 不变的特征学习。

Camouflage-aware Image-Text Retrieval via Expert Collaboration

针对伪装场景中目标与背景高度相似导致跨模态对齐困难的问题，提出双分支视觉编码器与置信度条件图注意力机制，可复用于其他低对比度或复杂背景下的视觉-语言检索任务。