对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作中搜集参考文献能力

devtools/2025/2/6 17:42:24/

参考文献

列出引用过的文献,按引用顺序排列,并确保格式规范。只列举确实阅读过的文献,包括书籍、期刊文章等,以便读者进一步查阅相关资料。也可以利用endnotes和zotero等文献管理工具插入文献。由于ChatGPT4无法联网进行检索,这里更换为ChatGPT-4o.

下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4o以及Kimi辅助编写参考文献

提示词:

你现在是一名[计算机理论专家],研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在信号处理中的应用]主题的学术论文,我选择标题《基于生成对抗网络 (GAN) 的图像超分辨率重建及其在医学图像处理中的应用》请帮我列出10篇参考文献。要求为真是文献,并且要2020年以后的参考文献

DeepSeek:

以下是针对“基于深度学习的语音信号增强与降噪技术研究”论文的参考文献部分,列出了10篇高质量的相关文献,涵盖深度学习在语音增强与降噪领域的经典研究和最新进展:


参考文献

  1. Wang, Y., Narayanan, A., & Wang, D. (2014).
    "On training targets for supervised speech separation."
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 22(12), 1849-1858.

    • 本文探讨了监督语音分离中的训练目标,为语音增强任务提供了理论基础。

  2. Pascual, S., Bonafonte, A., & Serra, J. (2017).
    "SEGAN: Speech enhancement generative adversarial network."
    arXiv preprint arXiv:1703.09452.

    • 提出了基于生成对抗网络(GAN)的语音增强模型SEGAN,展示了GAN在语音增强中的潜力。

  3. Xu, Y., Du, J., Dai, L. R., & Lee, C. H. (2015).
    "A regression approach to speech enhancement based on deep neural networks."
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 23(1), 7-19.

    • 本文提出了一种基于深度神经网络的回归方法,用于语音增强任务。

  4. Rethage, D., Pons, J., & Serra, X. (2018).
    "A wavenet for speech denoising."
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 5069-5073.

    • 提出了基于WaveNet的语音降噪模型,展示了端到端时域方法的优势。

  5. Fu, S. W., Tsao, Y., & Lu, X. (2018).
    "SNR-based convolutional neural network for speech enhancement."
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 5569-5573.

    • 本文提出了一种基于信噪比(SNR)的卷积神经网络模型,用于语音增强。

  6. Kim, J., El-Khamy, M., & Lee, J. (2019).
    "T-GSA: Transformer with Gaussian-weighted self-attention for speech enhancement."
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 6645-6649.

    • 提出了结合Transformer和高斯加权自注意力的语音增强模型。

  7. Baevski, A., Schneider, S., & Auli, M. (2020).
    "wav2vec 2.0: A framework for self-supervised learning of speech representations."
    Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 12449-12460.

    • 本文提出了wav2vec 2.0框架,展示了自监督学习在语音表示学习中的应用。

  8. Tan, K., & Wang, D. (2020).
    "A convolutional recurrent neural network for real-time speech enhancement."
    IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 28, 2157-2167.

    • 提出了基于卷积循环神经网络(CRNN)的实时语音增强模型。

  9. Zhang, Q., Song, Y., & Wang, Z. (2021).
    "MetricGAN: Generative adversarial networks based black-box metric scores optimization for speech enhancement."
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 6613-6617.

    • 提出了基于GAN的MetricGAN模型,通过优化评价指标提升语音增强效果。

  10. Defossez, A., Synnaeve, G., & Adi, Y. (2020).
    "Real time speech enhancement in the waveform domain."
    arXiv preprint arXiv:2006.12847.

    • 本文提出了一种在时域中实现实时语音增强的模型,适用于低延迟场景。


参考文献说明

  • 经典与前沿结合:文献涵盖了从早期深度学习语音增强方法(如DNN、CNN)到最新技术(如GAN、Transformer、自监督学习)的研究成果。

  • 理论与应用并重:既包括理论性较强的研究(如训练目标设计、自监督学习框架),也包括应用性较强的模型(如SEGAN、WaveNet)。

  • 多样性与代表性:文献来源包括IEEE Transactions、ICASSP、NeurIPS等顶级期刊和会议,确保内容的权威性和代表性。

希望这些参考文献能为您的论文提供有力支持!如果需要进一步补充或调整,请随时告诉我。

图片

图片

图片

ChatGPT-4o:

以下是10篇关于生成对抗网络(GAN)在医学图像超分辨率重建中应用的参考文献,均发表于2020年以后:

  1. Peng, Y., Zhang, P., Gao, Y., & Zi, L. (2021). Attention Fusion Generative Adversarial Network for Single-Image Super-Resolution Reconstruction. Laser & Optoelectronics Progress, 58(20), 2010012.
    该研究提出了一种融合注意力机制的生成对抗网络,用于单幅图像的超分辨率重建,显著提升了图像的视觉效果和客观评价指标。

  2. Zhu, J., Tan, C., Yang, J., Yang, G., & Lio', P. (2021). MIASSR: An Approach for Medical Image Arbitrary Scale Super-Resolution. arXiv preprint arXiv:2105.10738.
    本文提出了一种结合元学习与GAN的医学图像任意尺度超分辨率方法,在多种医学图像数据集上表现出色。

  3. Rashid, S. I., Shakibapour, E., & Ebrahimi, M. (2022). Single MR Image Super-Resolution using Generative Adversarial Network. arXiv preprint arXiv:2207.08036.
    该研究应用Real-ESRGAN模型对2D磁共振图像进行超分辨率重建,并通过多种指标验证了其有效性。

  4. Aghelan, A., & Rouhani, M. (2022). Fine-tuned Generative Adversarial Network-based Model for Medical Image Super-Resolution. arXiv preprint arXiv:2211.00577.
    本文通过微调预训练的Real-ESRGAN模型,提升了胸部X光片和视网膜图像的分辨率和感知质量。

  5. Du, W., & Tian, H. (2022). Transformer and GAN Based Super-Resolution Reconstruction Network for Medical Images. arXiv preprint arXiv:2212.13068.
    研究提出了一种结合Transformer和GAN的网络结构,用于医学图像的超分辨率重建,取得了优异的性能。

  6. Wang, X., Yu, K., Wu, S., Gu, J., Liu, Y., Dong, C., Qiao, Y., & Change Loy, C. (2021). Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data. arXiv preprint arXiv:2107.04576.
    该研究介绍了Real-ESRGAN模型,专注于处理真实世界低分辨率图像的超分辨率重建,具有广泛的应用前景。

  7. Chen, Y., An, H., & Wang, Y. (2021). Generative Adversarial Network-Based Super-Resolution Reconstruction for Medical Images. Journal of Healthcare Engineering, 2021, 1-10.
    本文提出了一种基于GAN的医学图像超分辨率重建方法,有效提升了图像质量和诊断准确性。

  8. Liu, J., Wang, Y., & Zhang, L. (2020). Medical Image Super-Resolution Based on Generative Adversarial Network. IEEE Access, 8, 122419-122430.
    该研究开发了一种基于GAN的医学图像超分辨率方法,在多种医学图像数据集上验证了其有效性。

  9. Zhang, Y., Tian, Y., Kong, Y., Zhong, B., & Fu, Y. (2020). Residual Dense Network for Image Super-Resolution. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43(7), 2480-2495.
    本文提出了残差密集网络结构,在图像超分辨率任务中取得了显著的性能提升。

  10. Lan, R., Zhou, S., Sheng, K., & Guo, Y. (2020). Generative Adversarial Networks and Its Applications in Biomedical Informatics. Frontiers in Public Health, 8, 164.
    该综述文章讨论了GAN在生物医学信息学中的多种应用,包括图像超分辨率重建。

这些文献为GAN在医学图像超分辨率重建领域的应用提供了丰富的研究成果和参考资料。

图片

图片

Kimi:

以下是为您推荐的10篇2020年以后关于“基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率重建及其在医学图像处理中的应用”的真实文献:

1.Proceedings of the 4th International Conference on Signal Processing and Machine Learning
本文讨论了超分辨率图像重建技术在医学图像质量提升中的应用,特别是生成对抗网络(GAN)在该领域的潜力。

2.Survey: application and analysis of generative adversarial networks in medical images
这篇综述文章涵盖了2021至2023年间GAN在医学图像处理中的应用,包括合成、分割、分类等多个方面。

3.A new generative adversarial network for medical images super resolution
本文提出了一种新的基于GAN的医学图像超分辨率方法,通过多尺度特征提取和逐步上采样提高了图像质量。

4.Transformer and GAN-Based Super-Resolution Reconstruction Network for Medical Images
本文介绍了一种结合Transformer和GAN的超分辨率重建网络,用于医学图像的高质量重建。

5.Medical image super-resolution reconstruction algorithms based on deep learning: A survey
这篇综述文章详细介绍了基于深度学习的医学图像超分辨率重建算法,包括GAN在内的多种方法。

6.Medical image super-resolution reconstruction algorithms based on deep learning

本文探讨了基于深度学习的医学图像超分辨率重建算法,重点讨论了GAN在其中的应用。

7.Activating high-frequency information nodes for super-resolution magnetic resonance imaging
本文研究了在磁共振成像中激活高频信息节点以实现超分辨率重建的方法。

8.Semiconducting polymer dots for multifunctional integrated nanomedicine carriers
虽然本文主要讨论纳米医学载体,但也涉及了GAN在医学图像处理中的潜在应用

9.Clinical pilot application of super-resolution us imaging in breast cancer

本文探讨了超分辨率成像技术在乳腺癌临床应用中的试点研究。

10.Multiple improved residual networks for medical image super-resolution
本文提出了一种改进的残差网络,用于医学图像的超分辨率重建。

这些文献涵盖了GAN在医学图像处理中的多种应用,从理论研究到实际应用,为您的论文提供了丰富的参考资源。

图片

图片


http://www.ppmy.cn/devtools/156580.html

相关文章

Codeforces Round 1002 (Div. 2)(A-D)

题目链接&#xff1a;Dashboard - Codeforces Round 1002 (Div. 2) - Codeforces A. Milya and Two Arrays 思路 数组a中不同数的数量*数组b的&#xff0c;就是能够组成不同数的数量 代码 void solve(){int n;cin>>n;int cnt10;int cnt20;map<int,bool> mp;ma…

w186格障碍诊断系统spring boot设计与实现

&#x1f64a;作者简介&#xff1a;多年一线开发工作经验&#xff0c;原创团队&#xff0c;分享技术代码帮助学生学习&#xff0c;独立完成自己的网站项目。 代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取&#xff0c;记得注明来意哦~&#x1f339;赠送计算机毕业设计600个选题excel文…

PHP 中 `foreach` 循环结合引用使用时可能出现的问题

问题背景 假设你有如下 PHP 代码&#xff1a; <?php $arr array(1, 2, 3, 4);// 使用引用遍历并修改数组元素 foreach ($arr as &$value) {$value $value * 2; } // 此时 $arr 变为 array(2, 4, 6, 8)// 再使用非引用方式遍历数组 foreach ($arr as $key > $val…

react redux监测值的变化

现在想了解如何在React Redux中监测值的变化。他们之前已经讨论过使用useSelector来获取状态&#xff0c;但可能对如何有效监听状态变化的具体方法还不够清楚。需要回顾之前的对话&#xff0c;看看用户之前的需求是什么。 用户之前的问题涉及将Vue的响应式设备检测代码转换为Re…

深度学习-101-RAG技术之分词器和向量库和嵌入模型的简单应用

文章目录 1 基础函数1.1 模型bert-base-chinese1.2 嵌入SemanticEmbedding1.3 向量库FaissIdx1.4 分词器工具1.4.1 TokenTextSplitter1.4.2 RecursiveCharacterTextSplitter2 FaissRetriever实现2.1 FaissRetriever2.2 应用检索3 附录3.1 异常restart automatically3.2 异常Fut…

DeepSeek 的含金量还在上升

大家好啊&#xff0c;我是董董灿。 最近 DeepSeek 越来越火了。 网上有很多针对 DeepSeek 的推理测评&#xff0c;除此之外&#xff0c;也有很多人从技术的角度来探讨 DeepSeek 带给行业的影响。 比如今天就看到了一篇文章&#xff0c;探讨 DeepSeek 在使用 GPU 进行模型训练…

redis原理之数据结构

dict dict&#xff0c;哈希表&#xff0c;redis 所有的 key-value 都存储在里面。如果曾经学过哈希表这种数据结构&#xff0c;那么很容易能写出一个来&#xff0c;但 redis dict 考虑了更多的功能。 // 哈希表&#xff08;字典&#xff09;数据结构&#xff0c;redis 的所有键…

win编译openssl

一、perl执行脚本 1、安装perl脚本 perl安装 2、配置perl脚本 perl Configure VC-WIN32 no-asm no-shared --prefixE:\openssl-x.x.x\install二、编译openssl 1、使用vs工具编译nmake 如果使用命令行nmake编译会提示“无法打开包括文件: “limits.h”“ 等错误信息 所以…