本文介绍了一种名为多尺度多模态视觉变换器（MMMViT）的新方法，用于解决脑肿瘤分割中缺失模态的问题。MMMViT 利用跨模态之间的相关性，将直接融合可用模态特定特征到共享潜在空间的过程分解为两个简单步骤，以降低学习共享潜在表示的难度。此外，该方法通过卷积编码器为每种模态提取的局部多尺度特征，输入到模态内部的变换器块中，从而隐式捕获全局多尺度特征，以适应不同大小的脑肿瘤。MMMViT 在 BraT

通过这种方法，模型可以更有效地学习并适应不同复杂度的分割任务，从而在脑肿瘤分割领域中实现更好的性能。这种逐步学习的方法有助于模型更好地理解和适应脑肿瘤分割任务的复杂性，从而提高最终分割结果的准确性和一致性。这种方法通过针对不同肿瘤等级进行特定的训练，有助于模型更准确地分割各种类型的脑肿瘤，并提高其在实际临床应用中的有效性和可靠性。：接着，在WT区域内，根据T1对比增强（T1ce）图像中的高信号和低

Mamba模型代码实现及理解

SGD-SaI方法不仅在传统卷积神经网络（CNN）任务上表现良好，在Transformer、ViT、GPT-2等参数分布高度异质的大模型任务中，也能够实现与主流自适应方法（AdamW、Adam-mini等）相当甚至更优的性能，同时具备更好的超参数鲁棒性和极低的内存占用，显著提升了大模型训练的可扩展性与资源利用效率。实验表明g-SNR在参数块内具有时间上的稳定性（即初始化时刻的分布基本决定整个训练过

具体来说，在三维医学图像中，体素可能在垂直于切片的方向（通常是Z轴）上的尺寸与在切片内（即X轴和Y轴）的尺寸不同。引言部分还提到，尽管存在大量未标记数据，但医学图像在成像方式（例如CT、MRI、超声等）和空间属性（如2D和3D空间维度、不同的体素间距和空间形状）方面的高度异质性，使得使用统一的模型结构处理所有类型的医学图像变得非常困难。本文的目标是通过引入空间自适应卷积（SAC）模块和改进的视觉标

本文提出了一种名为“标签辅助变换器编码器（TATE）网络”的新型多模态情感分析方法，旨在解决在不确定的多模态数据中部分模态缺失的问题。该方法通过引入一个标签编码模块来处理单个或多个模态的缺失情况，引导网络注意力集中于缺失的模态。此外，还采用了一种新的空间投影模式来对齐共同的向量，并使用变换器编码器-解码器网络来学习缺失模态的特征。实验表明，该模型在CMU-MOSI和IEMOCAP数据集上比几个基准

Chapter 3Computing Structured SSMsGu A. Modeling Sequences with Structured State Spaces[D]. Stanford University, 2023.本文是MAMBA作者的博士毕业论文，为了理清楚MAMBA专门花时间拜读这篇长达330页的博士论文，由于知识水平有限，只能尽自己所能概述记录，并适当补充一些相关数学背

SAM类医学图像分割选读概述

SGD-SaI方法不仅在传统卷积神经网络（CNN）任务上表现良好，在Transformer、ViT、GPT-2等参数分布高度异质的大模型任务中，也能够实现与主流自适应方法（AdamW、Adam-mini等）相当甚至更优的性能，同时具备更好的超参数鲁棒性和极低的内存占用，显著提升了大模型训练的可扩展性与资源利用效率。实验表明g-SNR在参数块内具有时间上的稳定性（即初始化时刻的分布基本决定整个训练过

技术原理上，OWL 通过动态智能体交互实现高效的任务自动化，强调智能体之间的协作模式和通信协议，并基于 CAMEL-AI 框架开发，大语言模型（如 OpenAI 兼容模型）作为智能体的核心能力。实测一下，还是比较费Token的，而且如果遇到网站反爬之类的还会有问题，Manus没有用过没有发言权。至少对比了openManus和OWL，感觉这个是Agent的曙光，但是真的使用，速度慢，费用较高，还有很