强化学习介绍离散场景，使用行为价值方法连续场景，使用概率分布方法实时反馈连续场景：使用概率分布 + 行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度 Q 网络 DQN演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架PPO 近端策略优化算法机器学习是把带标签的数据训练模型，使得预测值尽可能接近真实值。强化学习是通过和环境交互，奖励来训练模型，使得最后获取的奖励最大期望值。在强化学

比如，我们有一组CT图像和相应的MRI图像，但这些图像由于患者在不同时间被不同设备扫描，因此它们之间存在未对齐的问题。通过在生成器后面加入 配准网络R 来纠正这种未对齐，使得即便是在噪声影响下也能进行有效的图像到图像的转换。这样，无论原始数据的对齐质量如何，RegGAN最终都能产生高质量的、空间上对齐的输出图像。配准网络将学习必要的空间变换，自动调整生成的图像以匹配目标图像，从而克服了未对齐的问题

这个可以比喻为你有一个名单（编码器），上面记录了所有宾客的特征。：窗口注意力专注于图像的局部区域以减少计算负担，而全局注意力覆盖整个图像，确保广泛的环境因素被考虑，两者交替使用以优化性能。：这就像你在与多个宾客交谈时，能够根据对话中的重要信息（如他们提到的名字或他们提到的其他宾客）来迅速调整你的注意力焦点。每种大小的检测器都有其特定的配置，比如不同层数的编码器和不同数量的对象查询（用于确定图像中的

使用彩色眼底照相（CFP）作为输入模态， EyeCLIP 在诊断眼科疾病方面显著优于其他模型（所有 P

浮点数式存储：小数在内存中是如何存储的？定点数浮点数 小数在内存中是以浮点数的形式存储的。浮点数是数字（或者说数值）在内存中的一种存储格式，它和定点数是相对的。浮点数和定点数中的“点”指的就是小数点！对于整数，可以认为小数点后面都是零，小数部分是否存在并不影响整个数字的值，所以干脆将小数部分省略，只保留整数部分。 定点数所谓定点数，就是指小数点的位置是固定的，不会向前或者向后移

就像是最后的烹饪步骤，将所有准备好的食材和调味料结合起来，通过火候的精确控制（归一化处理），使得最终的菜肴不仅保持了食材原有的结构（内容图像的结构保持），还融入了新的风味（风格图像的特征），最终达到既保留了原料本身特色，又融入了新风味的完美平衡。假设我们有两幅画：一幅是宁静的村庄景色（内容图像Ic），另一幅是梵高的《星夜》（风格图像Is）。然而，如果我们的目标是快速且通用的风格迁移，特别是在实时应

ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN），最初由微软研究院的研究人员在2015年提出。ResNet的关键创新是引入了所谓的“残差块”，这些残差块允许信息通过网络的跨层连接直接传递，帮助解决了更深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以通过增加更多的层来提高准确性，而不会降低训练效率。

人类大脑神经元细胞的树突接收来自外部的多个强度不同的刺激，并在神经元细胞体内进行处理，将其转化为一个输出结果，功能抽象图示：神经元模型可分为：e.g. 结合一个买房例子：本质上，神经元做的事情就是按照自己的权重参数把输入值相加，再加入偏移值，形成一个输出值，y=wx+by=wx+by=wx+b。如果激活后的输出值 f(y)f(y)f(y) 大于阈值 0.5 就买这个房，否则不买。神经元的内部参数，

医疗大数据通常包括规范的电子病历、医疗健康社区中的用户生成内容（UGC）、医疗词典资源和相关政策文件等，这些数据根据其表现形式，可以被分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三类。中文医疗知识图谱的构建过程，包括多数据源融合、医疗文本数据处理、医疗实体识别、实体及实体关系标注、实体链接与知识融合、实体关系抽取、知识图谱表示及存储和图谱的动态构建等关键技术环节。：收集到的数据需要进行清洗和预处理，

管理框架中的个性化提示工程和医学知识注入，侧重于为每个用户定制化服务，不仅仅是从疾病检测的角度，还包括疾病的整体管理和教育。最后，多提示工程将这两种技术结合起来，利用多种提示策略来增强模型的检测能力，提高在处理慢性疾病检测任务时的准确性和效率。最终，通过多提示工程的应用，结合个性化提示和基于医学知识的规则提示，实现了对抑郁症检测任务的高效和准确处理。检测框架中的前缀调优和规则基提示，则更专注于提高