磁共振成像（MRI）在多模态脑肿瘤分割中起着重要作用。然而，在临床诊断中，缺失模态非常常见，这会导致分割性能严重下降。本文提出了一种简单的自适应多模态融合网络用于脑肿瘤分割，该网络具有两个特征融合阶段，包括简单的平均融合和基于注意力机制的自适应融合。这两种融合技术都能够处理缺失模态的情况，并有助于分割结果的改进，尤其是自适应融合。我们在BraTS2020数据集上评估了我们的方法，与四种最新方法相比

Python进行时间序列分析的8种常见绘图类型，每种类型都具有独特的用途和适用场景。折线图常用于展示时间序列数据的趋势和变化，散点图用于呈现离散数据点的分布。柱状图适合比较不同时间点或组之间的数据，而面积图可以突出数据点之间的关系。箱线图有助于了解数据的分布和离群值。饼图适用于显示数据占比，热图用于呈现多维数据的关系，而雷达图展示多个维度的时间序列数据。通过运用这些绘图技巧，可以提高对时间序列数据

GraphRAG 利用大模型将原始文本数据转换为知识图谱来满足跨上下文检索的需求。知识图谱将信息表示为实体和关系互连的网络。与简单的文本片段相比，提供更全面的视角。这种结构化表示使 GraphRAG 能够擅长回答需要推理和连接不同信息的复杂问题。知识图谱构建和索引查询。本期分享我们具体讲述GraphRAG知识图谱构建的完整流程。文本输入GraphRAG后被分为可管理的文本单元，然后大模型从这些文本

大模型 Agent 正推动人工智能从 “感知智能” 迈向 “认知 - 行动智能”，2025 年的技术突破与产业实践已证明其巨大价值 —— 全球市场规模将从 2024 年的 50 亿美元增长至 2030 年的近 500 亿美元，这一增长背后是从 “工具赋能” 到 “代理自治” 的产业变革。从技术层面看，动态架构、四维记忆、工具编排等创新不断突破能力边界；从应用层面讲，企业服务、金融科技等场景的落地验

大模型在企业中的应用可以地划分为三大类型：内容生成、智能问答执行行动。我将结合制造业具体场景，分三期，通过典型落地案例分析，帮助读者深入理解每种应用类型在企业中的实际落地策略和技术解决方案。大模型的第二大企业应用类型主要聚焦于企业数据智能问答，其数据层整合了企业IT系统的结构化数据与非结构化文档资料。这类问答应用在制造业各部门都有广泛应用场景，其中高频场景包括：销售部门的智能客服助手、合同辅助填写

Pandas是数据科学家、分析师和工程师的利器，它提供了强大的工具来处理和分析数据。无论你是初学者还是有经验的数据分析师，掌握Pandas都将提高你的数据处理效率。希望本文对你了解Pandas有所帮助，进一步探索和学习Pandas，你将能够更轻松地应对数据分析任务。本文只是Pandas的入门指南，还有很多高级功能和技巧等待你去发现。

图数据库难以大规模产品化，很大原因在于本体（ontology）设计极依赖人工专家，定义费时、难维护、难扩展。Palantir Foundry虽采用知识图谱模型，但产品化道路坎坷，正源于本体建设瓶颈.

RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation，中文翻译为检索增强生成。RAG是一种新颖的机器学习方法，它结合了预训练的语言模型和检索系统。其核心思想是在进行文本生成之前，先通过一个检索系统查找相关的文档或信息，然后把这些信息“融合”到语言模型中，辅助模型生成更准确和丰富的内容。

KAG 是一个融合 LLMs 和知识图谱（KG）技术的新框架，通过在索引和检索阶段引入语义理解和推理，有效提升了复杂问答任务的表现。实验证明，KAG 不仅在学术数据集上表现出色，还在实际应用中展现了巨大潜力。

假设你有个超会聊天的智能助手（比如ChatGPT），它能陪你唠嗑、讲故事，但有一天你问它：“明天北京穿啥衣服合适？这时候助手自己不知道实时天气，怎么办？Function Call就像助手掏出一个"外挂工具包"：它偷偷打电话给气象局的朋友（天气API），问清楚温度、降雨概率，再把信息整理成人话告诉你：“明天15℃，带件薄外套哦~”简单说：Function Call就是让智能助手能调用外部工具的功能，