朴素贝叶斯法贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。朴素就是指做了一个条件独立性假设...

本文总结了多模态大模型的算法和工程优化要点，探讨了多模态学习的关键技术和发展方向，为相关研究者提供了参考。欢迎对多模态AI感兴趣的朋友共同交流讨论。

将上述三项技术结合，构成了SonicMoE系统。其实验表明：在64张H100 GPU上训练一个7B的细粒度MoE模型，吞吐量达到每天2130亿个令牌，其效率相当于在96张H100上运行基准方法的效率。图1（论文中）显示，其激活内存占用保持恒定且显著低于其他基线，前向计算吞吐量能达到理论上限的86%-91%。混合专家（Mixture of Experts， MoE）模型已成为扩大语言模型规模而不显著

我们常说的病理图像就是指用玻片在扫描仪下拍摄的高分辨率图像（mm级）病理组织切片制作过程详解：https://wenku.baidu.com/view/60b5d0fe2af90242a995e58a.html病理图像先要进行预处理，标准化是很重要的一个步骤主要比较主流的方法有三种：灰度直方图标准化，一个是颜色的标准化，一个是光谱的标准化。按照字面意思其实就是将所有图片都转化成模板图片灰度分布，将