Медицинская Сегментация: Новый Взгляд на Обучение с Недостатком Данных

Исследователи предлагают инновационный подход к сегментации медицинских изображений, позволяющий достичь высокой точности при ограниченном количестве размеченных данных.

Исследователи предлагают инновационный подход к сегментации медицинских изображений, позволяющий достичь высокой точности при ограниченном количестве размеченных данных.
В оживленной дискуссии с уважаемым Дэвидом Соломоном из Goldman Sachs – собранием современных финансовых волшебников, если хотите – Мастер Армстронг, глава крупнейшего крипто-торгового центра в этих Соединенных Штатах (по объему торгов, обратите внимание!), провел аналогию между перспективным ростом этих токенизированных акций и ростом тех же stablecoins. Смелое сравнение, безусловно!
В статье представлена концепция эволюционирующей когнитивной архитектуры, вдохновленной процессами постнатального онтогенеза и направленной на создание интеллектуальных систем, способных к адаптивному обучению.

Новое исследование показывает, что активность мозга можно использовать для оценки когнитивной нагрузки и скрытых оценок во время диалога человека с голосовым помощником.
![При случайном глобальном преобразовании [latex]\mathrm{SE}(3)[/latex], модели, обусловленные лучами, демонстрируют вырождение результатов, в то время как проективная обусловленность сохраняет устойчивость.](https://arxiv.org/html/2601.05116v1/x3.png)
Исследователи предлагают инновационный подход к созданию реалистичных изображений с новых точек зрения, основанный на переходе от представления лучей к проекциям.
![Предлагаемая архитектура HuForDet состоит из двух взаимодополняющих ветвей - ветви обнаружения подделок лиц ([latex]\mathcal{F}_{face}[/latex]) и контекстуализированной ветви обнаружения подделок ([latex]\mathcal{F}_{ctx}[/latex]), анализирующих, соответственно, отдельные области лиц с использованием гетерогенных пространственных и частотных признаков, а также полное изображение для формирования репрезентаций подделок и оценки уверенности, которые затем объединяются посредством модуля уверенного слияния [latex]\mathcal{G}[/latex] для итогочного предсказания.](https://arxiv.org/html/2601.04715v1/x1.png)
В статье представлена HuForDet — инновационная система, объединяющая экспертные сети и возможности больших языковых моделей для более точного обнаружения манипуляций с изображениями.

Чип: Qualcomm SM7435-AB Snapdragon 7s Gen 2
Память: 8ГБ / 256 ГБ
Экран: 6.7″ IPS 120Гц
Батарея: 7000мАч
Оценка: 5 из 10

Чип: Mediatek Dimensity 7300+
Память: 12ГБ / 256 ГБ
Экран: 6.8″ OLED 144Гц
Батарея: 7000мАч
Оценка: 7 из 10

Чип: Qualcomm SM8750-AC Snapdragon 8 Elite
Память: 16ГБ / 1 ТБ
Экран: 10.0″ OLED 120Гц
Батарея: 5600мАч, беспроводная зарядка
Оценка: 9 из 10

Core Keeper начинается с простой идеи: вы просыпаетесь в роли настраиваемого персонажа внутри огромной подземной пещеры. В центре этого мира, который отличается каждый раз, когда вы играете, находится большой, светящийся объект под названием Core. Это мощная тайна, и вы начинаете, зная о ней очень мало. Ваша основная цель — просто выжить, потому что вы столкнетесь с опасностями со стороны голодных существ и необходимостью найти еду!