研究背景与挑战病灶分割是诊断急性缺血性脑卒中（AIS）的一个基础且关键的步骤。NCCT仍然是测量AIS病灶的主流成像模态，因为它获取速度快且成本低。然而，在NCCT图像上进行AIS病灶分割非常困难，主要原因在于NCCT图像存在低对比度、噪声和伪影。提出的解决方案和模型架构：为了在NCCT上实现准确的AIS病灶分割，本研究提出了一种混合卷积神经网络（CNN）和Transformer网络，并结合了循环

Qwen2.5-VL：多模态视觉语言模型的重大升级 本文介绍了Qwen2.5-VL视觉语言模型的创新突破。该模型在基础视觉能力（目标识别、文档解析）和交互功能上实现显著提升，支持长视频理解与精确定位。关键技术包括：1）动态分辨率处理，原生支持不同尺寸图像和长视频输入；2）绝对时间编码实现秒级事件定位；3）新型动态分辨率ViT架构结合窗口注意力机制，提升计算效率。模型提供72B/7B/3B多种规模，

对应学习率的设置，我一般设置的比较大，为0.01如果loss不降并且维持着较大值，这是由于学习率过大，导致每一步走的比较大，从而错过了最优点；loss降了一会后，一直不降了，这也需要我们降低学习率，通常我是通过 learning_rate /= 2 降低的；观察loss比观察acc要好...

摘要： 本文提出BGF-YOLO，一种针对脑肿瘤检测的改进YOLO模型，通过引入双层路由注意机制（BRA）、通用特征金字塔网络（GFPN）和第四检测头，显著提升检测性能。在Br35H数据集上的实验表明，BGF-YOLO相比YOLOv8x提高了4.7%的mAP50，达到业界领先水平。模型通过增强特征融合能力、优化注意力机制和扩展尺度覆盖范围，有效提升了不同大小脑肿瘤的检测精度。

层次聚类1. 基本介绍层次聚类有聚合（自下而上）和分裂（自上而下）两种方式。聚合聚类开始将每个样本各自分到 个类:之后将相距最近的两类合井，建立一个新的类，重复此操作直到满足停止条件分裂聚类开始将所有样本分到一个类之后将己有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止条件2. 聚合聚类对于给定的样本集合，开始将每个样本分到一个类，然后按照一定规则，例如类间距离最小，将最满足规则条件的两

这是因为使用Pytorch下载网络模型时由于网络等的原因导致模型参数下载不完整造成的，我们可以去到下载模型的文件夹中将其删除，然后再重新下载。预训练模型保存位置：C:\Users\admin\.cache\torch\hub\checkpoints...

谱聚类1. 基本原理它的主要思想：把所有数据看成空间中的点，这些点之间可以用变连接起来，距离较远的两个点之间的边权重较低，而距离较近的两个点之间的权重较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后的不同的子图间边权重和尽可能小（即距离远），而子图内的边权重和尽可能高（即距离近）。难点：如何构建图？如何切分图？2. 谱聚类基础2.1 无向权重图对于一个图GGG，我们一般用点集合V={v1,v2,.

【代码】This error might have occurred since this system does not have Windows Long Path support enabled。

1. RNN1.1 RNN的结构对于每一个时间步ttt而言a<t>=g(Waaa<t−1>+Waxx<t>+ba)a^{<t>}=g(W_{aa}a^{<t-1>}+W_{ax}x^{<t>}+b_a)a<t>=g(Waa​a<t−1>+Wax​x<t>+ba​)y<t>=Wya

SegNet论文详解本文提出了一种用于语义分割的深度全卷积神经网络结构SegNet，其核心由一个编码器网络和一个对应的解码器网络以及一个像素级分类层组成。本文的创新在于：解码器使用在对应编码器的最大池化步骤中计算的池化索引来执行非线性上采样，这与反卷积相比，减少了参数量和运算量，而且消除了学习上采样的需要。1. 网络结构1.1 编码器Conv层通过卷积提取特征，其中使用的是same padding