【代码】AI + 渗透测试思路关联分析。

数据探索阶段流程：读取 → 匹配 → 可视化数据准备阶段流程：读取 → 复制整理 → 保存重组 → 张量转换 → 可视化 → 导出结果↓ ↓ ↓ ↓ ↓(备份) (标准化) (深度学习) (验证) (持久化)

问55：D3是什么意思？答55：3D的意思，表示三维U-Net。问56：为什么继承Dataset？答56：PyTorch要求，实现和__len__接口。问57：transformer是什么？答57：图像变换操作，如缩放、裁剪。])问79：Compose是什么？答79：组合多个变换，按顺序执行。问80：为什么缩放到96×96？答80：原始512×512太大，3D卷积内存消耗巨大。问81：96这个数字

上表主要聚焦中文数据集(和少量混合)，其中个别英文数据集或多语数据集也附在最后以便参考。更多“英文”数据集将在后文的**“1.2 英文/多语言数据集”**或“其他附录”中进一步列出。当前出现了大量专注“图像+文本多模态”的医疗模型与评测，主要解决放射学影像、内窥镜图像、病理图像等结合文字报告的多模态理解、问答和生成。的医疗/生物医学相关数据集，涵盖问答、对话、知识图谱、文本抽取等任务。除上述大语言

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