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医学图像分割在推进医疗保健系统的疾病诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。U 形架构，俗称 U-Net，已被证明在各种医学图像分割任务中非常成功。然而，U-Net 基于卷积的操作本身限制了其有效建模远程依赖关系的能力。为了解决这些限制，研究人员转向了以其全局自我注意机制而闻名的 Transformer 作为替代架构。一个流行的网络是我们以前的 TransUNet，它利用 Transformers 的

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mindspore 实现 ResNet50 图像分类；ResNet 基本介绍：Residual Networks 是微软研究院 Kaiming He 等人于2015年在 Deep Residual Learning for Image Recognition文章链接一文中提出的一种网络框架。解决的问题：传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化

pip install taichi==0.7.26pip install taichi_three==0.0.5pip install taichi_glslgithub: https://github.com/taichi-dev/taichi/tree/v0.7.26example: folder - taichi\examplespython .\simulation\waterwave.