更多精彩内容,欢迎继续阅读
医学图像分割这个方向,模型结构改来改去,损失函数换了一茬又一茬,但最后真正决定你论文能不能中、项目能不能验收的,往往就是那么几个数字。Dice 和 HD95 这两个指标,几乎出现在每一篇分割相关的论文和每一个医学影像项…
阅读更多 →从去年开始我就在琢磨一件事:大模型的能力很强,但真正把它装进内网、塞进一台普通工作站、还要保证数据不出门,可选的路其实没有想象中那么多。公有云API确实方便,可对很多企业来说,数据审核、敏感信息、离线环境这些硬…
阅读更多 →写Python写久了,你会发现一个有意思的现象:那些被大家公认“写得真Pythonic”的代码,往往离不开一个看似不起眼的关键字——with。很多人会用with open(...) as f读写文件,会用with lock:保护临界区,但你要是追问他上下…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
阅读更多 →