模型规模是提升LLM大语言模型性能的关键因素，但也会增加计算成本。Mixture of Experts (MoE) 架构通过分布式专家层和动态门控机制，有效降低了计算资源，使模型能够在扩展参数规模的同时保持高效的运行。

nnunet代码使用上一篇博文中，我在第三方的超算平台上配置了nnunet包，上手简单，但调参非常有限，也不能使用自己的模型。本文我将在实验室的服务器配置nnunet代码包(也是怕以后用不了第三方的平台了)，可以直接阅读和修改源码，我认为是非常有必要的。1.服务器环境import torchprint(torch.__version__)# torch版本查询print(torch.version

2018 Atrial Segmentation ChallengeThe Left Atrium (LA) MR dataset from the Atrial Segmentation Challenge数据集下载地址：Data – 2018 Atrial Segmentation Challenge (cardiacatlas.org)数据集结构：一共有154例包含心房颤动的 3D MRI

脑肿瘤分割是MICCAI所有比赛中历史最悠久的，到2021年已经连续举办了10年，参赛人数众多，是学习医学图像分割最前沿的平台之一。简介：​胶质母细胞瘤和具有胶质母细胞瘤分子特征的弥漫性星形细胞胶质瘤（WHO 4 级星形细胞瘤）是成人中枢神经系统最常见和最具侵袭性的恶性原发性肿瘤，在外观、形状和组织学上具有极端的内在异质性。胶质母细胞瘤患者的预后非常差，目前的治疗标准包括手术，然后是放疗和化疗。国

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nn-UNet使用记录–开箱即用nnunet项目官方地址MIC-DKFZ/nnUNet (github.com)使用nnunet之前，建议先阅读两篇论文nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image SegmentationnnU-Net: a self-configuring method for deep learn