本文提出Patho-R1，一个基于多模态强化学习的病理学推理模型，旨在解决现有视觉-语言模型在病理诊断中的推理局限。研究构建了350万图文对的预训练数据集和50万条链式思维数据，通过三阶段训练（预训练、监督微调、强化学习）提升模型性能。实验表明，Patho-R1在零样本分类、跨模态检索、视觉问答等任务上表现优异，其推理质量显著优于现有方法。该方法首次将强化学习策略引入病理学推理，为临床AI应用提供

本文提出了一种基于多智能体协同的病理诊断系统PathChat+与SlideSeek，通过整合多模态大语言模型和自主推理能力，显著提升了计算病理学的诊断水平。PathChat+在超过100万条病理学指令数据上训练，支持多图像输入和高分辨率切片处理，在多项病理学基准测试中优于现有模型。SlideSeek系统采用多智能体架构，通过监督代理、探索代理和报告代理的协同工作，实现了对全视野切片的自主导航和分层

本文提出了一种多分辨率病理学-语言预训练模型（MR-PLIP），通过整合全切片图像（WSI）的多分辨率视觉特征与文本描述，显著提升了计算病理学的分析能力。传统视觉-语言模型（VLM）仅关注单一分辨率，而MR-PLIP创新性地在5×、10×、20×、40×四个放大层级构建3400万个图像-文本对，并建立跨分辨率视觉-文本对齐（CVTA）。该模型采用层次化表征优化策略，通过Top-k₀关键词筛选机制消

YOLOv2，即YOLO9000，是一个单阶段的实时物体检测模型。它在几个方面对YOLOv1进行了改进，包括使用Darknet-19作为骨干，批量规范化，使用高分辨率分类器，以及使用锚定框来预测边界框等等。本文将介绍一个先进的，实时目标检测的网络 YOLO9000，它可以检测超过9000个类别的物体。首先，本文提出了对 YOLO 检测方法的各种改进，既新颖又借鉴了以前的工作。改进后的模型 YOLO

本文是对于提出了ResNet（深度残差网络）神经网络模型的论文的阅读笔记。有关于神经网络模型的实现，可以参考我的另一篇blogResNet-34更深的神经网络更难训练。本文提出了一个残差学习框架，以缓解比以前使用的网络要深得多的网络的训练。该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数（unreferencedfunctions）。本文提供了全面的依据表明，这些残差网络的优化更简单，而且能由更

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本文主要用于记录在 WSN 课程中，配置大作业所需使用的 Tossim 仿真工具是TinyOS自带的一个仿真工具，可以支持大规模的网络仿真。由于TOSSIM运行和传感器硬件相同的代码，所以仿真编译器能直接从TinyOS应用的组件表编译仿真程序。通过替换TinyOS下层部分硬件相关的组件，TOSSIM把硬件中断换成离散仿真事件，由仿真器事件抛出的中断来驱动上层应用，其他的TinyOS组件尤其是上层的

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由于医学图像和自然图像之间存在较大差异，以及缺少大规模医学图像基准数据集，这是导致AI在医学领域进展缓慢的原因之一。构建大规模基准数据集和可靠的基线模型，能够推动AI在医疗领域的快速发展，加速医疗向更通用的方向转变。上海 AI-Lab 提出了 SAM-Med2D，标志着大模型在医学图像分割的里程碑。SAM-Med2DSAM-Med2D：打破自然图像与医学图像的领域鸿沟，医疗版 SAM 开源了！SA

轮廓可以简单地理解为连接所有连续点（沿物体边界）的曲线，这些点通常具有相同的颜色或强度。轮廓在图像分析中具有重要意义，是物体形状分析和对象检测和识别的有用工具，是理解图像语义信息的重要依据。本文主要介绍了在 opencv 中，一些重要的用于处理物体轮廓的方法。函数是 OpenCV 库的一部分，它被广泛用于计算机视觉任务。这个函数用于检测和寻找图像中的轮廓（边界）。通常，为了提高物体轮廓检测的准确率